O advento da Inteligência Artificial (IA) na indústria vai muito além de uma evolução tecnológica. Silenciosa, ela vem mudando radicalmente a maneira como os processos operacionais são gerenciados. 

A propósito, um dos maiores avanços dessa transformação toda é a capacidade que a IA tem para identificar e prevenir falhas com efetividade. Como resultado, temos dados transformados em decisões mais assertivas em prol das operações de manufatura. 

Segundo Christian Struve, CEO da Fracttal, o mais esperado é que a IA promova mudanças de paradigmas no mercado industrial, expandindo a sua adoção e aprofundando ainda mais. “Isto porque a IA resolve os problemas atuais das indústrias como também as prepara para o futuro, ao oferecer benefícios que vão muito além da eficiência operacional”. 

Detalhamos a seguir como a IA pode prever falhas, quais são os recursos utilizados e os impactos diretos no setor em questão. 

Identificação de falhas: como os dados podem contribuir? 

A principal vantagem da IA na indústria está na sua capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real. Com isso, detecta padrões, gargalos e tendências que, muitas vezes, passavam despercebidos pelas vistas humanas. 

“Nesse contexto, e considerando que a velocidade e a adaptabilidade são fundamentais no ambiente corporativo, a IA aplicada no setor industrial chega para transformar as operações, levando mais inovação e resiliência às empresas”, ressalta Christian.  

E, como sabemos, tudo isso é feito por IoT (Internet das Coisas), cujas ferramentas coletam dados continuamente dos equipamentos. Entre os sensores mais comuns utilizados, destaque para sensores de vibração, de temperatura, de pressão e de corrente elétrica. 

Ou seja, a IA tende a interpretar sinais, de modo a compará-los com dados históricos e comportamentos esperados para prever as falhas industriais. Por exemplo, vibrações acima da média ou variações repentinas de pressão. O respectivo sistema emite alertas, sinalizando a possibilidade de uma falha iminente. 

Quer exemplos? Temos: 

  • Detecção de vibrações anormais em bombas industriais; 
  • Identificação precoce de superaquecimento em transformadores elétricos; 
  • Monitoramento de pressão em tubulações para evitar vazamentos ou rompimentos. 

Prevenção de falhas: IA na manutenção  

A IA mudou definitivamente o modelo tradicional de manutenção industrial. Práticas reativas e generalistas foram substituídas por abordagens mais inteligentes e personalizadas. Em suma, pela manutenção preventiva. Para isso, um cronograma fixo é seguido, com base em tempos ou ciclos, mesmo que os equipamentos da linha de produção estejam em perfeito estado. 

Por sua vez, a manutenção preditiva, também feita com a IA, utiliza dados em tempo real e análises preditivas para que ações possam ser desenvolvidas antes que as falhas aconteçam. Como exemplo, temos a previsão do desgaste de rolamentos com base em vibração e temperatura. Também, a otimização dos ciclos de manutenção para a substituição de peças apenas quando for necessário. 

De acordo com o CEO da Facttal, além da previsão, a IA ajuda a redefinir as prioridades operacionais. 

“Dessa forma, por meio de algoritmos que consideram o impacto financeiro, a criticidade dos equipamentos e as metas de produção, pode-se priorizar as tarefas de manutenção com base em sua relevância estratégica, garantindo que cada ação gere máximo retorno sobre o investimento.” 

Resumindo, a IA na previsão de falhas industriais torna as operações mais seguras, eficientes e econômicas, de modo a criar uma nova lógica para a manutenção das fábricas. 

Tecnologias e ferramentas eficazes 

O avanço da IA tem total ligação com o uso de plataformas e softwares especializados. Eles integram dados dos sensores, analisam comportamentos e fornecem insights importantes. Entre as principais ferramentas, destaque para os gêmeos digitais, dos quais já falamos muito por aqui. Trata-se de uma das tecnologias mais inovadoras, capazes de criar réplicas virtuais de máquinas e processos físicos. 

Com isso, permitem a simulação de diferentes cenários operacionais na indústria, de modo a prever falhas com mais precisão, além de testes de melhorias sem afetar o funcionamento da produção. 

Christiam alerta que em setores como o automotivo ou o de consumo pessoal, a capacidade de analisar grandes volumes de dados de clientes permite que produtos e experiências sejam projetados totalmente adaptados às necessidades do consumidor. “Isso gera um nível de satisfação e fidelidade sem precedentes”. 

A aplicação da IA na prevenção de falhas industriais tem gerado resultados expressivos para empresas de diferentes portes e atuações no mercado. Entre eles, a redução de custos operacionais, o aumento da eficiência e da produtividade, a melhoria na segurança do pessoal e a sustentabilidade com o uso mais responsável dos recursos. 

IA como protagonista 

Como protagonista neste cenário atual da indústria, a IA está redefinindo o conceito de manutenção. Isso porque ela gerou a possibilidade de prevenir as falhas e não somente reagir a elas. Tudo, com base em dados, tecnologias e eficiência computacional. 

A integração com IoT, SCADA, ERP e gêmeos digitais, por exemplo, fortalece a capacidade das empresas, gerando um ecossistema industrial mais inteligente e seguro. Antecipar os problemas é o foco dos novos tempos. 

“A IA será vista cada vez mais como uma catalisadora que está transformando as indústrias, ao converter dados complexos em decisões inteligentes que otimizam as operações, reduzem custos e maximizam a eficiência”, conclui Christian. 

Sobre o tema, veja também o panorama de adoção da Inteligência Artificial nas empresas brasileiras.