Disponibilidade máxima de máquinas: menos paragens, mais margem

A maioria das fábricas aceita a indisponibilidade como “parte do jogo”. E é aí que o jogo se perde.

Há um número que devia ficar colado ao quadro de produção: fábricas perdem tipicamente 5% de produtividade por paragens não planeadas — e algumas chegam aos 20%. Essa perda não é só OEE a cair. É prazo a falhar, sucata a subir, energia desperdiçada e equipas a apagar fogos. Em mercados apertados (como o final de 2025 tem mostrado, com clientes a pedir entregas mais curtas e maior personalização), isto deixa de ser “custo operacional” e passa a ser vantagem competitiva para o concorrente.

Nesta edição da série “IA na Indústria e Manufatura”, vou pegar em duas ideias simples — diagnóstico mais rápido e proteção eletrónica contra curto-circuitos — e colocá‑las no contexto certo: automação inteligente + dados de qualidade + IA aplicada à manutenção. Porque disponibilidade não é um KPI isolado. É o resultado de decisões de arquitetura.

O custo escondido da paragem não planeada (e por que a IA ajuda)

Paragem não planeada é cara porque cria custos em cascata. A máquina pára, mas a conta continua: mão de obra ociosa, replaneamento, expedições urgentes, risco de não conformidade e, muitas vezes, microparagens repetidas que ninguém contabiliza.

Em operações discretas (embalagem, montagem, intralogística), é comum ver este padrão:

• O primeiro sintoma aparece (vibração, aquecimento, falha intermitente, disparo de proteção)
• A linha “aguenta” até não aguentar
• Quando pára, o diagnóstico é lento: falta contexto, falta histórico, falta visibilidade do que aconteceu “um minuto antes”
• A correção vira tentativa e erro — e o relógio de paragem dispara

É aqui que a IA na manufatura entra com pragmatismo. A IA não substitui o técnico; reduz o tempo entre “algo está estranho” e “sei exatamente onde intervir”.

Disponibilidade máxima é, na prática, a soma de duas coisas: detectar cedo e agir rápido.

Para isso, precisa de duas fundações:

1. Diagnóstico e dados acessíveis (rápidos, no ponto de intervenção)
2. Proteções que não destruam o sistema (para que uma falha não vire troca de equipamento + comissionamento)

Diagnóstico no terreno: quando o telemóvel vira ferramenta de manutenção

Se o técnico precisa de ir buscar um PC, um cabo, um adaptador e “lembrar a password”, o tempo de reparação já começou mal. Em manutenção industrial, segundos importam — e, mais importante ainda, o ritmo da equipa.

Uma abordagem direta para reduzir paragens é acelerar a recolha de dados de diagnóstico e a parametrização. Controladores com diagnósticos integrados e leitura simplificada tornam o processo mais curto, mais consistente e menos dependente de “aquele especialista que sabe”.

NFC para diagnóstico: menos fricção, mais resposta

Um exemplo prático (e muito alinhado com a lógica de fábrica inteligente) é permitir que dados de diagnóstico e de dispositivo sejam lidos por NFC — comunicação sem fios de curta distância — usando um smartphone comum, com a app correta.

O impacto real disto no chão de fábrica é subestimado:

• Reduz tempo de acesso ao erro: informação em texto claro, junto ao equipamento
• Melhora a qualidade da intervenção: o técnico chega ao quadro já com o contexto
• Evita dependência de hardware extra: menos “falta o cabo X”
• Padroniza o procedimento: mais fácil criar um método e treinar a equipa

Em controladores de automação básica, como a nova geração SIMATIC S7-1200 G2, esta leitura de diagnósticos via NFC pode ser ativada de forma simples na engenharia (por exemplo, via configuração no ambiente de engenharia), o que reduz a barreira de adoção.

Onde a IA entra aqui (sem complicar)

Diagnóstico rápido não é IA — mas é o combustível para a IA. Quando os dados de falha e de contexto ficam acessíveis e consistentes, você consegue:

1. Criar uma base histórica de falhas por máquina/turno/produto
2. Identificar padrões: “falha X acontece após troca de lote”
3. Priorizar ações de manutenção com maior ROI
4. Evoluir para manutenção preditiva (modelos de anomalias e previsão de falha)

Um caminho realista (e que eu vejo funcionar) é começar com três camadas:

• Camada 1 — Diagnóstico padronizado: erros em texto claro e procedimentos de resposta
• Camada 2 — Dashboards e alarmística inteligente: top 10 paragens, MTTR, recorrência
• Camada 3 — IA aplicada: previsão e recomendação (por exemplo, “intervir na próxima janela”)

Sem a Camada 1, a Camada 3 vira “projeto de IA” que não pega.

Curto-circuito não tem de virar troca de equipamento

Curto-circuitos custam caro porque transformam uma falha elétrica numa intervenção logística. Em muitos ambientes, um curto-circuito significa:

• disparo,
• investigação,
• substituição de dispositivos danificados,
• testes,
• e, frequentemente, novo comissionamento parcial.

Isto aumenta drasticamente o tempo de paragem e o risco de erro humano na reposição.

Proteção totalmente eletrónica: voltar a operar mais depressa

A proteção contra curto-circuito totalmente eletrónica (em vez de depender apenas de elementos que podem degradar ou exigir substituição após o evento) tem um benefício muito concreto: após eliminar a causa do curto, o sistema volta mais rapidamente.

Soluções como o SIMATIC ET 200SP e-Starter seguem essa lógica: protegem motores e aplicações valiosas e, após o evento, o dispositivo permanece operacional, evitando a troca imediata. Na prática, isto transforma o incidente de “paragem longa com substituição” em “paragem curta com correção de causa”.

Diagnóstico integrado acelera a causa raiz

Outro ponto que mexe no resultado é a integração da proteção e do diagnóstico no ambiente de engenharia. Quando o dispositivo faz parte do mesmo ecossistema de diagnóstico, o técnico consegue:

• localizar o ponto afetado mais depressa;
• confirmar a condição elétrica;
• reduzir o tempo de tentativa e erro.

E aqui há um ganho de maturidade: quanto mais rápido você encontra a causa raiz, menor a probabilidade de a falha se repetir no dia seguinte.

Disponibilidade máxima na prática: um playbook de 30 dias

A forma mais rápida de aumentar disponibilidade não é comprar “mais tecnologia”; é fechar o ciclo entre falha → diagnóstico → correção → aprendizagem. A tecnologia certa só encurta o caminho.

Abaixo vai um plano de 30 dias, realista para equipas de manutenção e engenharia de processos.

Semana 1: medir o que interessa (sem burocracia)

Defina um painel mínimo com:

• Tempo total de paragem não planeada (min/semana)
• MTTR (tempo médio para reparar)
• Top 5 causas por linha (padronizadas)
• Recorrência (quantas vezes a mesma causa volta)

Se já mede OEE, ótimo — mas não esconda as paragens dentro de categorias vagas.

Semana 2: reduzir MTTR com diagnóstico “no ponto”

Implemente ou reforce rotinas que acelerem o diagnóstico no terreno:

• procedimentos curtos por tipo de alarme;
• acesso simples aos dados do controlador;
• checklists de resposta rápida.

Se a sua arquitetura permitir leitura rápida de diagnósticos via NFC, você reduz fricção na primeira abordagem — e isso costuma refletir-se no MTTR.

Semana 3: evitar que falhas elétricas virem paragens longas

Mapeie os eventos elétricos (disparos, curtos, sobrecargas) e responda a duas perguntas:

1. Quanto tempo perdemos a localizar a falha?
2. Quanto tempo perdemos a substituir e re-comissionar?

Onde fizer sentido, avalie proteções eletrónicas e arranques que minimizem a necessidade de substituição após um evento, mantendo diagnóstico integrado.

Semana 4: preparar dados para manutenção preditiva (IA)

Aqui é onde a campanha de IA na Indústria e Manufatura ganha tração.

Em vez de “comprar IA”, comece por preparar o básico:

• normalizar códigos de falha (taxonomia simples);
• registar contexto: produto, turno, operador, lote, temperatura ambiente;
• ligar eventos a intervenções (o que foi feito e quanto tempo levou).

Com 4 a 8 semanas de dados limpos (dependendo do volume), já dá para testar:

• modelos de detecção de anomalias (para sinais e eventos);
• previsão de falhas recorrentes;
• recomendação de janelas de intervenção.

IA boa em manutenção é mais processo do que algoritmo. O algoritmo só aparece quando os dados deixam de ser um caos.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“NFC e diagnósticos rápidos já contam como fábrica inteligente?”

Sim, se isso encurtar o tempo de decisão e gerar dados reutilizáveis. Fábrica inteligente não é só ter sensores; é ter menos tempo morto entre observar e agir.

“Manutenção preditiva substitui a preventiva?”

Não. Preditiva melhora o timing e a priorização, mas rotinas preventivas continuam essenciais (lubrificação, inspeções, calibração, limpeza técnica).

“Por onde começo se tenho pouco orçamento?”

Comece pelo que tem maior retorno:

1. padronizar causas de paragem;
2. reduzir MTTR com diagnóstico mais acessível;
3. atacar recorrência (os “mesmos 3 problemas” de sempre).

O que realmente mantém a sua fábrica competitiva em 2026

Disponibilidade máxima de máquinas não é um projeto com início e fim. É uma disciplina: diagnosticar rápido, proteger bem, aprender sempre. Quando isso funciona, a IA deixa de ser um tema abstrato e vira consequência natural — porque os dados passam a existir e a ter qualidade.

Se eu tivesse de resumir numa frase: quem reduz paragens não planeadas compra margem sem mexer no preço.

O próximo passo é simples: escolha uma linha crítica, estabeleça um baseline de paragens e MTTR, e implemente duas melhorias “chão de fábrica” — diagnóstico acelerado e proteção elétrica que reduz substituições. Daqui a um mês, você vai ter números para decidir se avança para um piloto de manutenção preditiva com IA.

E uma pergunta para fechar (e orientar 2026): a sua equipa de manutenção passa mais tempo a resolver falhas — ou a procurar informação sobre elas?