IA avança na manutenção, mas adoção ainda é limitada

A adoção de inteligência artificial (IA) na manutenção industrial vem ganhando relevância como vetor de eficiência e confiabilidade operacional. De acordo com o relatório Inteligência Artificial e Manutenção no Brasil, desenvolvido pela Fracttal, há uma tendência consistente de crescimento no interesse por soluções baseadas em dados, embora a implementação ainda esteja em estágio inicial na maioria das organizações.

Contexto e maturidade de adoção
O estudo, realizado com mais de mil profissionais de setores como tecnologia, serviços industriais e construção, indica que apenas 1% das empresas já implementaram IA de forma completa em suas operações de manutenção. Em contrapartida, 55% planejam adotar a tecnologia no curto prazo e 21% estão em fase de testes ou projetos-piloto, enquanto 23% ainda não utilizam IA nem possuem planos imediatos de adoção.

Esse cenário evidencia uma fase de transição, na qual as empresas avaliam casos de uso, realizam testes controlados e estruturam suas bases de dados antes de avançar para implementações em escala.

Aplicações e benefícios operacionais
Entre os principais casos de uso, destaca-se a manutenção preditiva, apontada por 41% dos entrevistados como o principal benefício esperado. Em seguida, aparecem a redução de custos e a otimização de recursos, mencionadas por 27%.

A aplicação de IA permite a transição de modelos reativos para abordagens preditivas, baseadas em análise de dados operacionais. Esse modelo possibilita antecipar falhas, reduzir paradas não planejadas e aumentar a vida útil dos ativos.

Estudos de mercado indicam ganhos relevantes com a adoção dessas tecnologias, incluindo melhorias de produtividade entre 10% e 20% e redução de custos operacionais de até 20%, dependendo do nível de maturidade da implementação.

Solução tecnológica e integração
As iniciativas em IA na manutenção tendem a se apoiar em tecnologias complementares, como Internet das Coisas (IoT), análise avançada de dados e sistemas de diagnóstico automatizado. Essas soluções permitem a coleta contínua de dados de ativos e sua análise em tempo real, criando uma base para decisões operacionais mais precisas.

A integração entre sistemas de monitoramento, plataformas digitais e algoritmos analíticos é um fator crítico para viabilizar aplicações escaláveis e consistentes.

Desafios de implementação
Apesar do potencial identificado, a adoção de IA enfrenta barreiras estruturais. A principal limitação apontada pelos respondentes é a escassez de profissionais qualificados em áreas como ciência de dados e análise avançada, mencionada por 41% dos participantes. Em seguida, destacam-se os custos iniciais de implementação, citados por 32%.

Outros fatores incluem resistência organizacional à mudança e incertezas quanto à confiabilidade dos resultados, especialmente em ambientes com baixa maturidade digital.

Impacto e perspectivas
A evolução da IA na manutenção depende da combinação entre tecnologia, capacitação de pessoas e adaptação de processos. Empresas que avançarem na integração desses elementos tendem a obter ganhos em confiabilidade operacional, eficiência e segurança.

O estudo indica que, embora a adoção ainda seja limitada, há uma tendência clara de aceleração nos próximos anos, à medida que casos de uso se consolidam e a maturidade digital das organizações evolui.

Editado por Maria Brueva, editora da Induportals – conteúdo adaptado com o apoio da inteligência artificial.

www.fracttal.com