EAM com IA: manutenção preditiva do água à fábrica

Falhas em ativos críticos quase nunca “acontecem do nada”. Elas são a ponta visível de uma cadeia de sinais ignorados: vibração fora do padrão, corrosão acelerada, sobrecarga em bombas, válvulas que já não vedam como antes, ou simplesmente um plano de renovação de capital que ficou defasado. No setor de água e saneamento do Reino Unido, o custo disso é direto: interrupções no abastecimento, multas regulatórias, perdas de água, pressão pública e um investimento cada vez mais difícil de justificar.

Agora, aqui vai a parte que interessa para esta série “IA na Educação e EdTech”: a mesma lógica que mantém redes de água “à tona” é a que deveria orientar como escolas, universidades e empresas formam pessoas para a Indústria 4.0. A barreira já não é apenas tecnologia — é capacidade de decisão baseada em dados. E é aí que EAM (Enterprise Asset Management) com IA, modelagem de risco e manutenção preditiva viram conteúdo prático, útil e imediatamente aplicável.

O caso do setor de água é um bom laboratório porque ele é implacável: não dá para “pausar a operação”. E é exatamente assim em muitas fábricas.

Por que EAM com IA virou assunto de conselho (e não só da manutenção)

EAM deixou de ser um “cadastro de ativos” e passou a ser um sistema de decisão. Quando combinado com modelos preditivos e planejamento de capital, ele responde perguntas que antes eram disputas de opinião:

• Quais ativos devo manter, reparar, recondicionar ou substituir?
• Em que ano isso deve acontecer para reduzir risco e custo total?
• O que muda se o orçamento cair 15% no próximo ciclo?
• Qual é o impacto real em níveis de serviço, segurança e conformidade?

No setor de água e saneamento do Reino Unido, esse tipo de pergunta é permanente por cinco motivos que também aparecem na manufatura:

1. Planejamento de longo prazo (até 25 anos): ativos enterrados, estações e redes inteiras têm ciclos de vida longos.
2. Equilíbrio custo x desempenho: gastar pouco hoje pode custar caro amanhã.
3. Risco e “servibilidade”: nem toda falha é igual; algumas são toleráveis, outras são catastróficas.
4. Mudança de contexto: clima, crescimento populacional, exigências ambientais e expectativa do cliente.
5. Sustentabilidade: carbono, energia, perdas e impacto ambiental viram critérios de investimento.

A provocação que eu faria para gestores industriais é simples: se você não consegue explicar por que vai trocar um ativo em 2027 (e não em 2026), você não tem um plano — tem um palpite.

Da manutenção corretiva ao portfólio de risco: o que o setor de água ensina

A principal virada é trocar a pergunta “qual ativo está quebrado?” por “qual risco estou comprando ao adiar este investimento?”. No setor de água, isso é crítico porque o serviço é essencial, regulado e altamente exposto.

1) Planejar projetos como portfólio (não como lista de pedidos)

Em vez de um backlog de demandas, a abordagem moderna é montar um mix ótimo de projetos ao longo de décadas. A decisão passa a considerar:

• deterioração do ativo (condição)
• probabilidade de falha
• consequência da falha (impacto)
• custo de intervenção (CAPEX/OPEX)
• metas de serviço e conformidade

Na manufatura, isso equivale a planejar paradas, upgrades de linha, retrofits e substituições considerando OEE, segurança, qualidade e risco de ruptura de fornecimento.

2) Modelar “custo vs. desempenho” sem romantizar o orçamento

Desempenho custa. A questão é quanto e onde faz sentido pagar. Plataformas de planejamento de capital ajudam a demonstrar o trade-off:

• reduzir custo agora pode aumentar falhas e custo total depois
• elevar nível de serviço pode exigir investimentos em redundância

Esse raciocínio é perfeito para ambientes industriais com metas agressivas de produtividade e energia.

3) Integrar sustentabilidade como critério de decisão (não como slide)

No setor de água, há pressão real para reduzir pegada de carbono e proteger capital natural. Em fábricas, isso aparece como:

• consumo elétrico (motores, compressores, bombas)
• vapor e ar comprimido (vilões clássicos)
• perdas de matéria-prima, retrabalho e refugo

Quando o EAM incorpora esses efeitos, o investimento deixa de ser “substituir por novo” e vira “substituir para reduzir risco + custo + carbono”.

O papel da IA no EAM: o que automatiza e o que melhora

A IA no EAM faz duas coisas muito bem: prioriza e prevê. Mas não faz milagre com dados ruins.

IA para previsão: da condição ao tempo ótimo de intervenção

Na prática, a IA ajuda a estimar:

• degradação baseada em condição (como o ativo piora com uso real)
• probabilidade de falha em janelas de tempo
• vida útil remanescente para orientar manutenção e substituição

No setor de água, isso aparece em bombas, válvulas, redes e estações. Na manufatura, em prensas, CNCs, redutores, robôs e transportadores.

IA para decisão: cenários “what-if” em minutos

O salto de produtividade vem quando você consegue comparar cenários de forma rápida e rastreável:

• orçamento conservador vs. agressivo
• manutenção preventiva forte vs. foco em substituição
• priorização por risco de segurança vs. risco financeiro

Se dá para simular, dá para justificar. E justificativa é a moeda do CAPEX.

Uma frase que eu usaria em qualquer comitê de investimentos: “Sem cenários, toda decisão de CAPEX parece discutível; com cenários, ela vira comparável.”

Um exemplo prático: Brightly Predictor e o que observar em plataformas de planejamento

O artigo de origem descreve a adoção de uma plataforma de planejamento de ativos e capital (no caso, Brightly Predictor, da Siemens) para apoiar decisões no setor de água do Reino Unido. O ponto mais útil aqui não é a marca — é o conjunto de capacidades que vale como checklist para qualquer indústria.

O que uma boa plataforma de EAM + planejamento de capital precisa entregar

1. Modelagem de risco e condição (ativo e portfólio): não basta olhar “equipamento a equipamento”; você precisa do efeito agregado.
2. Independência de ativos e dados: funciona com diferentes classes de ativos e fontes (sensores, inspeções, histórico de ordens).
3. Otimização do desempenho por estratégia de funding: comparar estratégias ao longo de anos.
4. Perfis de ciclo de vida do ativo (ALPs): curvas que simulam degradação baseada em condição, não só idade.
5. Integração com GIS (quando fizer sentido): essencial para redes (água, energia, logística) e útil para sites industriais grandes.

Benefícios que geram “sim” do financeiro (e do regulatório)

• framework transparente de investimento: deixa claro o que muda quando o nível de serviço sobe ou desce
• otimização do gasto de capital e manutenção: CAPEX e OPEX conversam
• análise rápida de cenários: “e se eu cortar 10%?” deixa de ser pânico e vira simulação
• saúde do ativo de 5 a 25+ anos: planejamento realista para ciclos de renovação
• gestão de risco rastreável: ranking, registro e justificativa das escolhas

No chão de fábrica, isso se traduz em menos “guerra de prioridades” entre produção, manutenção, qualidade e HSE.

A ponte com IA na Educação e EdTech: formar equipes para operar o EAM com IA

Ferramenta não compensa lacuna de competências. O gargalo mais comum que eu vejo é gente boa de manutenção, mas sem conforto para trabalhar com modelos, risco e dados — e, do outro lado, gente boa de dados sem contexto operacional.

Aqui entram EdTech e aprendizagem corporativa com foco em prática:

Competências que deveriam estar no currículo (técnico e gestão)

• alfabetização de dados industriais: entender qualidade de dado, amostragem, falhas de sensor, vieses
• confiabilidade e RCM (Reliability-Centered Maintenance): priorizar por consequência
• gestão de ativos (ISO 55000 como referência): governança e valor
• modelagem de risco: matriz de risco, FMEA/FMECA, criticidade
• interpretação de cenários de CAPEX/OPEX: comunicar trade-offs
• noções de IA aplicada à manutenção: anomalias, previsão, limites e validação

Como EdTech pode acelerar isso em 90 dias (um roteiro realista)

1. Semana 1–2: trilha curta de fundamentos (dados + confiabilidade)
2. Semana 3–6: laboratório com dados reais (ordens, falhas, inspeções)
3. Semana 7–10: projeto guiado de cenários (3 budgets, 2 estratégias)
4. Semana 11–12: apresentação para liderança com narrativa de risco e retorno

O objetivo não é “ensinar IA” — é ensinar a decidir com IA.

Perguntas que líderes fazem (e respostas diretas)

“Preciso de muitos sensores para começar manutenção preditiva?”

Não. Você precisa de dados confiáveis o suficiente para priorizar risco. Muitas organizações começam com histórico de falhas, ordens de serviço e inspeções. Sensores entram depois, onde o risco justifica.

“Como provar valor rápido sem prometer o impossível?”

Escolha um conjunto pequeno de ativos críticos e meça em 3 indicadores:

• redução de paradas não planejadas
• aderência ao plano (preventiva/preditiva vs. corretiva)
• custo evitado por intervenção no momento certo

“EAM é projeto de TI?”

Não. EAM é projeto de operação com suporte de TI. Se a manutenção e a produção não “possuírem” o processo, vira mais um sistema parado.

Próximos passos: o que fazer na sua operação (ou no seu curso)

Se eu tivesse que simplificar, eu faria assim:

1. Mapeie 20% dos ativos que geram 80% do risco (segurança, ambiente, qualidade e continuidade).
2. Defina padrões mínimos de dados (cadastro, criticidade, falhas, inspeções) e corrija o básico.
3. Implemente cenários de investimento de 5 a 10 anos antes de tentar prever 25.
4. Crie uma trilha de capacitação (EdTech) para juntar manutenção + dados + finanças numa mesma linguagem.

A lição do setor de água do Reino Unido é clara: quando a infraestrutura é crítica, a transparência da decisão vira parte do serviço. Na indústria, isso significa menos urgência fabricada e mais previsibilidade real — com IA ajudando, mas com gente treinada para conduzir.

O que você acha que está mais travando a sua organização hoje: dados, ferramenta, orçamento… ou a capacidade de transformar risco em decisão?