Gestão de ativos industriais: decisões além da tecnologia

Engenheiro industrial avaliando equipamentos e dados de manutenção em uma fábrica

Entre 27 e 29 de outubro, a WC MAC esteve no 41º Congresso Brasileiro de Manutenção e Gestão de Ativos e na Expoman 2026, no São Paulo Expo, organizados pela Abraman. Nossa equipe se dividiu entre plenárias, salas técnicas, trabalhos técnicos e estandes para acompanhar de perto o que o setor está discutindo.

Reunimos aqui o que mais nos chamou atenção.

Tecnologia sem contexto não decide nada

A inteligência artificial esteve presente em praticamente toda a programação, e uma mensagem se repetiu: nenhuma abordagem isolada resolve. Em uma das palestras, regras simples, machine learning e IA generativa foram apresentados com limites próprios. As regras são baratas e transparentes, mas olham uma variável por vez e geram fadiga de alarmes. O machine learning encontra padrões que as regras não pegam, mas funciona como caixa-preta. A IA generativa explica bem o histórico, mas, sem travas de engenharia, pode propor causas fisicamente impossíveis. A proposta foi combinar as três, cada uma com seu papel. Outra palestra defendeu a abordagem multimodal, reunindo dados de manutenção, operação e outras áreas, sob a ideia de humanos mais IA.

O ponto em comum é simples: um número sozinho, como 98,7 °C em um sensor, não diz o que fazer. Ele só ganha valor quando se sabe qual é o ativo, em que condição ele opera e quais são os modos de falha possíveis.

Profissional de manutenção relaciona dados de vibração ao estado real de uma bomba industrial

Comece pela decisão, não pela ferramenta

Earl Crochet, consultor americano de engenharia, lembrou que nem toda evolução tecnológica se paga e que toda tecnologia precisa de valor justificável. Deberson Luis Oliveira defendeu uma estratégia de IA em vez do foco na ferramenta da semana, e propôs que gestão de ativos seja tratada como gestão de decisões. Ele também trouxe o que chamou de paradoxo: segundo a pesquisa The State of AI in 2025, da McKinsey, 88% das organizações já usam IA em pelo menos uma função, mas só 7% dizem tê-la plenamente escalada. Adoção deixou de ser sinônimo de maturidade.

Na mesma linha, Aline Fernandes Gonçalves lembrou que indicador sozinho não serve para tomar decisão. Antes de monitorar qualquer número, é preciso saber o que se espera dele e o que será feito com a informação depois. A tecnologia importa, mas a pergunta que vem primeiro é qual decisão ela vai melhorar.

Manutenção por condição supera a do calendário

Dois trabalhos técnicos mostraram a manutenção baseada em condição na prática. A WEG apresentou um método de diagnóstico por imagem em que a cor da graxa dos mancais é classificada e usada para ensinar a IA a reconhecer deterioração. A Rumo mostrou o uso de visão computacional para medir componentes de vagões, descobrindo que a medida se relaciona diretamente com a condição real do vagão, ao contrário da manutenção por frequência fixa. Os resultados são preliminares, com projeção de redução de cerca de 38% no CAPEX ferroviário em seis anos.

O que sustenta tudo isso: governança e pessoas

Na mesa internacional de institutos globais de gestão de ativos, os painelistas reconheceram que a maioria das empresas ainda vive apagando incêndio. Faltam planos plurianuais realistas, que olhem 5, 10, 15 e 20 anos à frente, e avaliação de custo de ciclo de vida por ativo.

Aline Fernandes Gonçalves, gerente corporativa de manutenção, mostrou o que a governança muda em um cenário multiplanta: sem ela, cada unidade cria seu padrão, os indicadores deixam de ser comparáveis e as decisões passam a depender de pessoas. E sem patrocínio da alta direção, o plano já nasce morto. Ela encerrou lembrando que, apesar de todo o avanço tecnológico, o maior desafio continua sendo pessoas, competências e cultura.

Milton Augusto Galvão Zen, em palestra sobre liderança humanizada e assertiva, reforçou o ponto: humanizar não é ser permissivo, é construir o ambiente em que as pessoas conseguem executar com segurança.

Equipe industrial alinha prioridades de manutenção e gestão de ativos em reunião

Aprender com a falha é decisão, não acaso

Luciane dos Anjos Machado Augusto apresentou o caso de uma operação com frota de caminhões em que eventos parecidos se repetiram e vários quase acidentes nunca foram reportados. A causa só apareceu depois de uma investigação longa e multidisciplinar. A mensagem foi que cada acidente precisa gerar conhecimento, cada conhecimento precisa gerar mudança, e cada mudança precisa ser verificada.

Nossa leitura

Saímos da Expoman com a convicção de que as ferramentas já existem, e de que o diferencial está em contextualizar o dado, decidir rápido e medir o resultado. Boa parte das soluções que vimos olha quase só para o modo de falha técnico, o que é essencial. Mas uma análise de falha só muda a operação quando vira ação com dono, prazo e acompanhamento.

É nesse ponto que a WC MAC atua. Estruturamos o ciclo completo, da análise à implementação, e desenvolvemos o Prelix, plataforma de análise de falhas com inteligência artificial criada a partir de 30 anos de experiência em confiabilidade industrial. O Prelix aplica métodos reconhecidos da engenharia, como o Diagrama de Ishikawa e os 5 Porquês, e entrega um plano de ação com matriz RACI e matriz de risco. Ele não substitui o analista: padroniza e acelera a análise para que a equipe use o tempo onde ele realmente importa, que é decidir e acompanhar.

Detectar uma falha é o começo. O que transforma a operação é o que acontece depois.

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