Ao agir só quando o ativo para, há diversas consequências negativas, mas é possível mudar aos poucos e ter resultados rapidamente
Em parte das indústrias brasileiras, a manutenção ainda é tratada como um setor de “resposta rápida”: age apenas quando algo dá errado, resolve o problema imediato e volta ao estado de espera. À primeira vista, esse modelo pode parecer certo, pois a máquina quebra, a equipe conserta e a produção retorna. No entanto, essa lógica esconde ineficiências estruturais que afetam diretamente os custos, a produtividade e a competitividade.
Quando a manutenção só é acionada após a parada do equipamento ou ativo, há um indicativo de que o processo produtivo está exposto a falhas inesperadas e, assim, a empresa possui um nível elevado de risco operacional como parte da rotina. A quebra é tratada como gatilho principal de ação. Dessa forma, o ambiente operacional é mais instável.
Esse formato de atuação é conhecido como manutenção reativa e é caracterizado pela ausência de planejamento baseado em dados e pela dependência quase exclusiva de eventos de falha para orientar ações. Assim, a equipe de manutenção normalmente age movida pela urgência.
Os impactos ao agir só quando a máquina quebra
Com o tempo, as ocorrências emergenciais criam um padrão e são encaradas como parte do trabalho e da rotina, porém carregam em si uma série de consequências negativas. Os impactos diretos desse tipo de manutenção incluem paradas longas e não planejadas, muitas vezes em momentos críticos da produção, custos elevados com reparos emergenciais e serviços realizados fora de contrato, além de danos secundários e falhas em cascata que comprometem outros componentes do sistema.
Também há um aumento do risco de acidentes e a exposição dos operadores a condições de trabalho mais inseguras, bem como atrasos na entrega de pedidos, quebra de acordos de nível de serviço (SLA) e, consequentemente, perda de receita e de credibilidade junto ao cliente.
Além dos efeitos financeiros, há também um impacto sobre as pessoas. Com uma manutenção mais imprevisível, a equipe atua sob pressão de tempo, com recursos limitados e poucas informações confiáveis para embasar decisões, o que gera sobrecarga, estresse, retrabalho e, em muitos casos, soluções paliativas que postergam novos problemas.
No cotidiano da indústria, uma das dificuldades é conseguir ver as causas desses impactos. Apesar de constantes, muitas dessas consequências são silenciosas. Assim, elas e as suas causas raramente aparecem de forma clara nos relatórios. Eles podem se diluir em indicadores como queda do OEE, aumento do MTTR, redução do MTBF e desperdício energético. Se os indicadores não são calculados, pode ser que os impactos nem sejam mensurados.
Como começar a mudar
Tornar a manutenção mais preventiva do que reativa ajuda a reduzir diversas consequências da reação apenas após a quebra do ativo e essa transição para uma manutenção mais estratégica não exige, necessariamente, grandes investimentos imediatos em tecnologia.
Os primeiros passos podem ser simples e acessíveis:
- Padronizar o registro de falhas em um único local (mesmo que inicialmente em planilhas);
- Criar uma rotina básica de inspeções periódicas em equipamentos críticos;
- Classificar falhas por tipo, frequência e impacto na produção;
- Mapear quais máquinas mais param e em quais condições;
- Estabelecer um calendário de manutenção preventiva.
Essas ações já ajudam a reduzir a imprevisibilidade e criam uma base de dados que podem ser usadas em evoluções futuras. Elas também diminuem a dependência da memória dos técnicos ou da experiência individual e possibilita a construção de uma base mais confiável de aprendizado sobre os equipamentos.
Tecnologias com IA: uma mudança mais profunda ao longo do tempo
Além dessas ações, soluções como o Futago Duo também são aliadas da transição. Diferentemente de um CMMS tradicional, que atua apenas como repositório de informações, o Futago Duo conta com inteligência artificial nativa que combina a organização dos dados de manutenção com a capacidade analítica de um ecossistema de agentes de IA para o contexto industrial. Além de registrar falhas e intervenções, a IA ajuda a interpretar padrões, identificar tendências e revelar comportamentos que, a olho nu, poderiam passar despercebidos.
Com o Futago Duo, mesmo antes de uma estrutura completa de sensores e monitoramento em tempo real, já é possível mudar a sua manutenção. A análise inteligente do histórico de ordens de serviço, tempos de reparo, tipos de falha e recorrências permite identificar ativos críticos, padrões de degradação e gargalos operacionais, abrindo caminho para decisões mais assertivas sobre prioridades, inspeções e planejamento de intervenções.
Ao longo do tempo e a partir dessa base estruturada, pode-se começar, de forma gradual, a implantação da manutenção preditiva, uma estratégia de gestão de ativos industriais que utiliza o monitoramento contínuo de máquinas e equipamentos para identificar sinais de desgaste, anomalias ou possíveis falhas antes que elas aconteçam. Nesse estágio, o foco passa a ser o comportamento do equipamento ao longo do tempo. Variáveis como vibração, temperatura, pressão, consumo elétrico, ciclos de operação e níveis de desgaste são monitoradas de forma contínua a partir de sensores e outras tecnologias, permitindo acompanhar a saúde dos ativos em tempo quase real.
Com o apoio da inteligência artificial, esses dados são analisados para identificar desvios, tendências anormais e sinais de degradação progressiva, muitas vezes semanas ou até meses antes de uma falha crítica. Assim, o apoio das tecnologias permite reduzir as paradas não planejadas, diminuir os custos com manutenções emergenciais, ampliar a vida útil dos ativos, melhorar o planejamento de peças e equipes e elevar os níveis de segurança e confiabilidade da planta.
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