Da corretiva à prescritiva: evolução na gestão baseada em dados
Toda indústria faz manutenção. A diferença não está em se ela acontece, mas em como ela é estruturada, priorizada e decidida. Existe uma evolução na forma como as organizações lidam com seus ativos. Essa evolução pode ser entendida como uma jornada de maturidade que vai da manutenção reativa até a manutenção prescritiva, envolvendo mudanças profundas na forma como a empresa enxerga risco, custo, planejamento e tomada de decisão.
À medida que a maturidade aumenta, a manutenção passa a ocupar um papel mais estratégico dentro do negócio. No estágio mais básico, o foco está em restaurar rapidamente o funcionamento após uma quebra. Nos níveis mais avançados, o foco está em antecipar cenários, reduzir incerteza e otimizar recursos com base em evidências.
Essa transição exige organização de processos, disciplina no registro de informações e capacidade de transformar dados em conhecimento útil. Necessita também integração entre áreas, pois decisões de manutenção impactam produção, estoque, segurança e resultado financeiro. A transição envolve desenvolver critérios claros para priorizar ativos críticos, interpretar indicadores e aprender com o histórico operacional.
Entender em qual estágio sua indústria está é o primeiro passo para evoluir de forma consistente. Sem esse diagnóstico, iniciativas de melhoria tendem a ser pontuais e desconectadas. Com clareza sobre o nível atual, torna-se possível definir prioridades realistas, estruturar a coleta e análise de dados e construir uma trajetória de evolução sustentável ao longo do tempo.
Veja a seguir cada estágio de manutenção:
1. Manutenção reativa: agir quando quebra
A manutenção reativa é o ponto de partida mais comum na jornada de maturidade. Ela se caracteriza por uma lógica simples: o equipamento falha, a equipe intervém. O foco está na restauração rápida da operação, muitas vezes sob pressão de tempo e impacto direto na produção.
Nesse modelo, a falha é o gatilho da ação. O ativo para, a linha desacelera ou interrompe, e a manutenção assume um papel de resposta emergencial. A eficiência é medida pela rapidez com que o problema é resolvido.
Nesse estágio, a imprevisibilidade faz parte da rotina. Custos emergenciais tendem a ser mais elevados, pois intervenções não planejadas exigem horas extras, compras urgentes e, muitas vezes, decisões apressadas. O planejamento da produção sofre interferências constantes, e estoques de peças são mantidos em níveis mais altos como forma de proteção contra incertezas. O ambiente operacional funciona em estado de alerta frequente.
Mas é importante reconhecer que a manutenção reativa não significa ausência de competência técnica. Muitas equipes altamente qualificadas operam nesse modelo por falta de estrutura, prioridade estratégica ou maturidade analítica. Ainda assim, trata-se de um formato caro, instável e difícil de sustentar em ambientes que exigem previsibilidade, controle de custos e alta disponibilidade de ativos.
Quais são os sinais de que a sua manutenção é reativa?
Alguns sinais ajudam a identificar esse cenário:
- A maior parte das ordens de serviço é corretiva;
- Paradas não programadas ocorrem com regularidade relevante;
- O histórico de falhas é incompleto ou pouco estruturado, dificultando análises consistentes;
- Decisões técnicas dependem fortemente da experiência individual de determinados profissionais, o que cria vulnerabilidade quando essas pessoas não estão disponíveis.
2. Manutenção preventiva: agir por calendário
O próximo nível de maturidade é a manutenção preventiva. Nesse estágio, a organização já saiu da lógica puramente reativa e passou a estruturar planos formais de intervenção. As atividades deixam de acontecer apenas após a quebra e passam a ser programadas com antecedência, com base em tempo, horas de operação ou ciclos de uso.
Componentes são substituídos antes de atingir o limite estimado de vida útil. Inspeções seguem calendários definidos. Ordens de serviço são geradas automaticamente conforme prazos preestabelecidos. Há planejamento, previsibilidade mínima e melhor organização da rotina da equipe.
Esse modelo representa um avanço significativo. A frequência de falhas inesperadas tende a diminuir, a produção ganha maior estabilidade e a manutenção passa a ser integrada ao cronograma operacional. O orçamento se torna mais previsível e a gestão começa a enxergar a manutenção como atividade planejável, não apenas corretiva.
Ainda assim, existem limitações importantes. Como o critério principal é o tempo, não necessariamente a condição real do ativo, intervenções podem ocorrer antes de serem realmente necessárias. Peças ainda em bom estado são substituídas por precaução. Ativos que operam sob cargas diferentes recebem o mesmo tratamento, mesmo apresentando níveis distintos de desgaste. O calendário não capta as variações reais de uso e contexto operacional.
A manutenção preventiva reduz risco e melhora a organização, mas ainda opera com base em médias e estimativas gerais. O potencial dos dados coletados na operação não é explorado em profundidade. A decisão é mais estruturada do que na reativa, porém ainda não considera plenamente o comportamento específico de cada ativo ao longo do tempo e pode haver ainda uma quantidade significativa de manutenções reativas.
Quais são os sinais de que a sua manutenção é preventiva?
Alguns sinais indicam que a indústria se encontra predominantemente neste estágio:
- Existem planos formais de manutenção estruturados por ativo;
- Cronogramas fixos são seguidos com disciplina;
- O cumprimento dos planos é monitorado e relatado como indicador de desempenho;
- Ainda ocorrem falhas inesperadas que não foram antecipadas pelo planejamento temporal.
3. Manutenção preditiva: agir com base em condição
No estágio preditivo, a lógica da manutenção se transforma de maneira mais profunda. A pergunta central passa a ser qual é o estado real do ativo neste momento e qual é a sua tendência de comportamento.
A decisão considera dados concretos gerados pela própria operação. Sensores de vibração, temperatura e corrente elétrica, análises de óleo, parâmetros de processo e históricos estruturados de falhas alimentam modelos de análise capazes de identificar padrões e desvios.
A manutenção passa a observar tendências. Pequenas variações que antes seriam invisíveis se tornam sinais relevantes. Um aumento gradual de vibração, uma oscilação fora do padrão em determinado regime de carga ou um comportamento atípico em comparação com ativos similares podem indicar que o equipamento está se aproximando de um ponto crítico. A decisão passa a ser baseada na condição observada.
Nesse cenário, a intervenção ocorre porque há evidência de deterioração ou aumento de risco, e não apenas porque o prazo chegou. O objetivo é atuar no momento tecnicamente mais adequado, equilibrando risco de falha e custo de intervenção.
A maturidade preditiva depende de qualidade de dados, integração entre manutenção e operação e capacidade analítica para interpretar sinais complexos. Também exige disciplina no registro de intervenções, pois o histórico confiável é parte essencial da modelagem.
Quais são os sinais de que a sua manutenção é preditiva?
Alguns indícios ajudam a reconhecer esse estágio:
- A operação coleta dados continuamente e os armazena de forma estruturada;
- Tendências são analisadas ao longo do tempo;
- Indicadores são utilizados para antecipar falhas com antecedência suficiente para planejar a intervenção;
- Há redução consistente de paradas não programadas, acompanhada de maior previsibilidade da disponibilidade dos ativos.
4. Manutenção prescritiva: agir com base em recomendação otimizada
A manutenção prescritiva representa o estágio mais avançado de maturidade na gestão de ativos. Nesse nível, a organização já consegue prever falhas com antecedência razoável. O passo seguinte é transformar essa previsão em decisão otimizada.
A questão passa a ser qual é a melhor ação a tomar e qual é o momento mais adequado para executá-la. A resposta envolve múltiplas variáveis que vão além da condição técnica do equipamento.
Modelos avançados de inteligência artificial analisam cenários considerando custo de intervenção, impacto na produção, disponibilidade de equipe, estoque de peças, contratos de fornecimento, criticidade do ativo para o processo e até restrições logísticas. O sistema avalia alternativas e projeta consequências. Ele pode indicar, por exemplo, que adiar a intervenção por uma semana aumenta o risco em determinado percentual, mas reduz impacto financeiro imediato, ou que antecipar a parada durante uma janela específica minimiza perdas produtivas.
Nesse contexto, a manutenção passa a ser uma decisão integrada ao negócio. A recomendação gerada pelo sistema considera a operação como um todo. A decisão final permanece humana, mas agora é apoiada por simulações, análise probabilística e critérios de otimização que seriam inviáveis de calcular manualmente em tempo real.
Quando esse nível é alcançado, a manutenção é vista como um elemento ativo de geração de valor. A disponibilidade dos ativos se transforma em vantagem competitiva, e a previsibilidade operacional se torna parte da estratégia da empresa.
Quais são os sinais de que a sua manutenção é prescritiva?
Alguns sinais ajudam a identificar esse cenário:
- Há integração de dados técnicos, operacionais e financeiros em uma mesma estrutura analítica;
- Modelos de IA capazes de aprender continuamente com o histórico;
- As intervenções são feitas com base em risco e impacto estratégico.
- A manutenção dialoga diretamente com metas de produtividade, margem e competitividade.
A Futago pode ajudar na transição entre cada grau de maturidade!
Subir os degraus da maturidade em manutenção não é uma tarefa que se faz da noite para o dia, nem de forma isolada. Exige a combinação certa de tecnologia, processos e, acima de tudo, inteligência de dados.
Na Futago, somos especialistas em acelerar essa jornada. Ajudamos indústrias a saírem do caos da manutenção reativa e a estruturarem ecossistemas de manutenção preditiva e prescritiva sem a necessidade de aquisição e adoção de várias tecnologias ao mesmo tempo.
Contamos com duas soluções criadas especificamente para a manutenção industrial:
- O Futago Duo, a plataforma de CMMS com IA nativa da Futago, foi desenvolvido para estruturar e integrar dados operacionais, históricos de manutenção e contexto técnico em um único ambiente analítico. Ele permite sair da lógica fragmentada e construir a base necessária para avançar da preventiva para a preditiva e, em muitos casos, para a prescritiva. Ao conectar ativos, eventos e indicadores, o Futago Duo transforma dados em modelos de análise capazes de apoiar decisões com base em evidência e risco.
- Já o Assistente de Manutenção Futago, a IA generativa conversacional da Futago, atua diretamente no dia a dia das equipes técnicas. Ele organiza registros, facilita consultas a históricos, interpreta padrões recorrentes e apoia diagnósticos com base em dados consolidados. Ao reduzir dependência exclusiva da memória individual e estruturar o conhecimento operacional, o Assistente de Manutenção cria as condições para elevar o nível de maturidade sem aumentar complexidade para o time de campo.
Juntos, os dois produtos criam um ecossistema que permite evoluir de forma gradual e sustentável.
Entre em contato com nosso time e vamos desenhar o seu mapa de evolução!
