A inteligência artificial costuma ser associada à capacidade de processar grandes volumes de informação, mas seu valor talvez esteja menos em produzir novos dados e mais em ajudar a transformá-los em conhecimento e decisão. Na manutenção preditiva, essa diferença é especialmente importante. Afinal, não basta identificar o comportamento de um equipamento, mas interpretar o que os dados significam, entender sua relevância e decidir onde concentrar esforços.
A manutenção preditiva é também um trabalho coletivo. Gestores, analistas, especialistas em vibração e profissionais de confiabilidade observam os mesmos ativos a partir de perspectivas diferentes. Cada um precisa de um tipo de informação para desempenhar sua função. É nesse contexto que os sistemas multiagentes de inteligência artificial ganham relevância.
Nessa abordagem, diferentes agentes especializados atuam de forma complementar, contribuindo para tarefas como análise de falhas, priorização de ativos, geração de relatórios e suporte à gestão. O objetivo não é apenas automatizar análises, mas disponibilizar informações relevantes no contexto em que cada decisão precisa ser tomada.
Um mesmo painel “orquestra” a decisão, analisa o pedido e escolhe o especialista, além de diferenciar perguntas educacionais de operacionais. Todo esse contexto possibilita assumir funções distintas de acordo com o profissional que o utiliza. Para o gestor, a necessidade pode ser uma visão geral da operação. Para o engenheiro de confiabilidade, o apoio à interpretação de dados de vibração. Já o analista tem a definição de quais equipamentos merecem atenção primeiro. A inteligência, nesse caso, não está apenas na capacidade de analisar uma informação, mas em aproximá-la do contexto em que uma decisão precisa ser tomada.
Vamos utilizar o início de uma semana como exemplo: o gestor precisa organizar as atividades, entender o que aconteceu anteriormente e preparar os reports para as equipes. Ao solicitar um relatório gerencial ao ambiente de IA., recebe em poucos segundos informações como principais anomalias, conectividades e relatórios da semana anterior. O ganho está na velocidade de gerar um documento e em reduzir o tempo dedicado a reunir informações e ampliar aquele disponível para planejamento e gestão.
Para o engenheiro de confiabilidade, a necessidade pode ser diferente. Uma decisão baseada em dados de vibração exige conhecimento técnico, mas nem sempre toda a fundamentação necessária está imediatamente disponível. Nesse cenário, a análise preditiva com IA pode ser acionada para tirar dúvidas, analisar normas e reunir informações que apoiem a tomada de decisão sobre cada ativo.
O exemplo que mais evidencia essa mudança é o trabalho do analista responsável pelos planos semanais. Garantir que todos os equipamentos sejam analisados continuamente significa lidar com uma quantidade enorme de relatórios. O problema deixa de ser apenas analisar os dados e passa a ser decidir por onde começar. Ao executar um plano de análise na plataforma, é possível identificar automaticamente a atividade e avaliar tendências, evoluções, alertas e níveis de prioridade, criando uma lista que direciona a atenção para aquilo que exige uma resposta mais imediata.
Com esse sistema, a IA já identifica mais de 21 tipos de defeitos antes da quebra, incluindo problemas em rolamentos, desbalanceamento, desalinhamento e falhas elétricas, além de gerar laudos com gráficos espectrais e recomendações de ação. Mas o próximo passo está em fazer com que essa informação seja mais acessível, contextualizada e útil para diferentes profissionais. Ou seja, a inteligência artificial pode ampliar o trabalho das equipes, não substituindo o conhecimento humano, mas reunindo especialistas e ajudando a transformar dados em decisões. Para empresas brasileiras, isso significa ter ao alcance um conjunto de especialistas capaz de contribuir para uma manutenção mais segura e produtiva.
