Inteligência artificial aplicada à confiabilidade: o futuro da manutenção industrial

A confiabilidade sempre foi um pilar essencial na indústria, especialmente em setores de alta complexidade, como o de celulose e papel. Com o avanço da Indústria 4.0 e a transição para a Indústria 5.0, a Inteligência Artificial (IA) se consolida como uma tecnologia chave para a antecipação de falhas e otimização do desempenho dos ativos. 

Dentre os diversos papéis que a IA pode desempenhar, destacam-se três aspectos fundamentais: 

1. Monitoramento Inteligente

Algoritmos de machine learning analisam em tempo real grandes volumes de dados provenientes de sensores, identificando anomalias antes que evoluam para falhas críticas. Por exemplo, em plantas industriais, sensores de vibração e temperatura instalados em rolamentos de motores e bombas, combinados com dados de processo, podem detectar pequenas variações nos padrões operacionais. Essas análises permitem identificar tendências de degradação e prevenir falhas antes que impactem tanto a segurança quanto a produção, elevando a vida útil do equipamento. 

2. Modelagem Preditiva

O uso de redes neurais e modelos estatísticos avançados possibilita prever o comportamento dos equipamentos sob diferentes condições operacionais. Em Digestores, por exemplo, modelos preditivos avaliam dados de temperatura, ritmo de produção, pressão, fluxo de licor e insumos químicos. Dessa forma, é possível antecipar o risco de prisão de coluna, evitando paradas inesperadas e reduzindo as perdas de produção. 

3. Otimização de Processos

Durante Paradas Gerais de Manutenção, algoritmos de IA auxiliam no sequenciamento de atividades críticas com base em dados históricos. Essa abordagem minimiza o tempo de inatividade, maximiza a eficiência das equipes e melhora o planejamento dinâmico das atividades. A IA contribui para reduzir sobreposições, evitar gargalos e mitigar atrasos e custos elevados de manutenção. 

DESAFIOS E LIMITAÇÕES DA IA NA CONFIABILIDADE 

Para elevar a Confiabilidade industrial por meio da IA, é fundamental superar desafios como: 

• Integração de dados: a convergência entre redes de automação (OT) e TI é essencial para garantir um fluxo de informações eficiente; 

• Qualidade e volume de dados: modelos de IA dependem de bases de dados robustas e confiáveis para oferecer análises precisas; 

• Capacitação das equipes: profissionais devem ser treinados para interpretar e aplicar insights gerados pela IA; 

• Resistência cultural: a adoção de novas tecnologias pode enfrentar barreiras organizacionais e culturais. 

A IMPORTÂNCIA DA MATURIDADE E CULTURA DE DADOS 

A maturidade digital e a cultura de dados de uma organização são determinantes para o sucesso da implementação da IA na Confiabilidade. Empresas orientadas a dados conseguem integrar a IA de forma mais eficaz em seus processos. 

Os principais pilares da maturidade em dados incluem: 

• Governança de dados: estruturas sólidas que garantem a qualidade, consistência e segurança dos dados utilizados nos modelos de IA; 

• Capacitação em Data Science: equipes treinadas em análise de dados e modelagem preditiva conseguem extrair insights mais relevantes e tomar decisões mais assertivas; 

• Integração de sistemas: a convergência entre OT e TI viabiliza um fluxo de dados eficiente por toda a organização; 

• Cultura de melhoria contínua: empresas que promovem experimentação e aprendizado contínuo estão mais preparadas para otimizar seus modelos de IA e se adaptar rapidamente a novas condições. 

FUTURO DA CONFIABILIDADE 

A aplicação da Inteligência Artificial na Engenharia de Confiabilidade representa um avanço significativo para o setor industrial. A combinação de modelos preditivos, aprendizado de máquina, estatística avançada e integração de dados cria um ecossistema de manutenção mais eficiente, seguro e sustentável. Para maximizar o potencial da IA, é fundamental que as organizações invistam em cultura de dados, capacitação de profissionais e integração de tecnologias. O futuro da Confiabilidade está diretamente ligado à capacidade de adaptação e inovação, onde a sinergia entre inteligência artificial e expertise humana será o diferencial competitivo.