Manutenção preditiva com IA: como escalar sem travar

A diferença entre um piloto “bonito no PowerPoint” e um programa de manutenção preditiva com IA que realmente muda o jogo na fábrica costuma ser brutal: escala. Um único caso de sucesso num ativo crítico é ótimo. Mas o que paga a conta — e muda indicadores de forma consistente — é replicar esse sucesso em várias linhas, várias plantas e, para muitas empresas, em vários países.

Foi exatamente esse o desafio enfrentado pela BlueScope, uma das maiores produtoras de aço com operações distribuídas por diferentes regiões. O que chama a atenção aqui não é só o uso de uma plataforma de manutenção preditiva; é o como a empresa transformou um piloto em um modelo repetível, lidando com o que quase toda indústria conhece bem: dados imperfeitos, equipamentos legados, resistência à mudança e realidades distintas de OT/IT.

Este artigo faz parte da série “IA na Indústria e Manufatura” e usa a experiência da BlueScope como um roteiro prático para quem quer sair do “projeto de inovação” e entrar no “processo industrial” — com fábricas inteligentes, confiabilidade e resultados financeiros.

A regra nº 1 para escalar: comece com uma visão global (não com um gadget)

Escalar manutenção preditiva não começa escolhendo sensor. Começa definindo um programa — com governança, metas e um padrão mínimo de execução. A BlueScope fez isso ao colocar a preditiva dentro de uma iniciativa corporativa de modernização de gestão de ativos, com um foco claro: criar uma plataforma que pudesse ser usada em qualquer unidade.

Piloto com cara de fábrica real

O piloto ocorreu numa planta grande e complexa, com cadeia integrada e muitos tipos de ativos. Essa escolha é estratégica: se o método funciona num ambiente onde há variabilidade de processos, mistura de tecnologias e múltiplas áreas operacionais, ele tende a funcionar em locais menores.

Na prática, o piloto precisa provar três coisas, além do “modelo detecta falhas”:

1. Tempo até o primeiro valor (quanto demora até um caso real aparecer);
2. Modelo de operação (quem analisa, quem aprova, quem executa a intervenção);
3. Repetibilidade (o que vira padrão para a próxima planta).

Uma implantação que não define “como vira rotina” vira vitrine — não programa.

Do piloto ao padrão: o que muda quando você pensa em 5, 10, 20 plantas

A BlueScope acelerou drasticamente o tempo de retorno entre a primeira planta e as seguintes. Um dos sinais mais claros de maturidade é este: a mesma empresa reduziu um ciclo de implantação de ~18 meses para cerca de 3 meses até o primeiro caso de sucesso em outra unidade.

Isso não acontece porque “a IA ficou melhor” de um mês para o outro. Acontece porque:

• os passos viraram checklist;
• as integrações viraram templates;
• os papéis ficaram claros;
• o time aprendeu a evitar armadilhas clássicas.

“Mão na massa” da liderança (e por que isso importa)

Num rollout global, é comum a liderança delegar e “acompanhar por relatório”. O que a BlueScope fez de diferente foi manter envolvimento direto nas etapas críticas: desde configuração e revisão de casos até alinhamento com times locais.

Eu gosto dessa abordagem por um motivo simples: manutenção preditiva é tanto um produto quanto uma mudança de comportamento. E comportamento muda mais rápido quando há patrocínio ativo e decisões destravadas.

Autossuficiência: menos dependência, mais escala

Outro ponto decisivo foi a opção por construir capacidade interna. Em vez de depender sempre de consultoria externa, a empresa investiu em treinamento e criou um modelo para formar pessoas na prática.

O resultado esperado de um programa assim não é “todo mundo vira cientista de dados”. É:

• equipes locais capazes de operar a solução;
• padrão mínimo de qualidade em dados e análises;
• campeões internos que puxam o uso no dia a dia.

Dados imperfeitos não são desculpa: são o ponto de partida

Um mito comum em projetos de IA industrial é que “só dá para fazer quando os dados estiverem perfeitos”. Na fábrica, isso quase nunca é verdade — e esperar a perfeição costuma significar não fazer nada.

A BlueScope avançou mesmo com limitações típicas de chão de fábrica:

• equipamentos antigos com instrumentação limitada;
• sensores desatualizados;
• diferentes fontes (HMI, PLC, historiadores) com taxas de atualização distintas;
• padrões variados entre plantas.

Ganhos rápidos com sinais simples

Alguns dos primeiros ganhos vieram de sinais que parecem “simples demais para IA”, como frequência de liga/desliga de bombas. Quando esse padrão muda, pode indicar desgaste, entupimento, cavitação, vazamentos hidráulicos ou alterações no processo.

A lógica aqui é pragmática:

• escolha ativos com falhas recorrentes e custo alto de parada;
• mapeie modos de falha mais prováveis;
• use os dados disponíveis (mesmo que sejam poucos);
• prove valor; depois refine.

Quando faz sentido adicionar IoT

Sensores IoT entram como complemento, não como pré-requisito. Uma boa decisão de instrumentação segue este raciocínio:

1. Qual falha quero antecipar?
2. Qual variável indica essa falha mais cedo? (vibração, temperatura, corrente, pressão, acústica)
3. Qual custo de não medir? (parada, segurança, sucata, energia)
4. Qual é a cobertura mínima para capturar o fenômeno?

Se a resposta for “a falha custa caro e não tenho sinal nenhum”, instrumentar é investimento, não capricho.

O “segredo” que pouca gente gosta: mudança organizacional é metade do projeto

A tecnologia identifica anomalias. Quem transforma anomalia em dinheiro é a organização.

Quando manutenção preditiva escala, ela mexe com rotinas antigas:

• manutenção preventiva “por calendário” perde espaço;
• inspeções mudam de prioridade;
• PCM precisa confiar em evidência;
• operação passa a reportar diferente;
• confiabilidade ganha uma nova alavanca.

Treinamento que cria donos (não espectadores)

A iniciativa de formação interna (um “programa-escola” com dados reais dos ativos) resolve dois problemas de uma vez:

• tira a preditiva do status de “caixa-preta do fornecedor”;
• revela os super usuários, pessoas que pegam rápido a lógica de falhas, dados e tomada de decisão.

Na prática, esses super usuários viram tradutores entre áreas: conversam com OT sobre qualidade de sinal, com manutenção sobre modos de falha e com operação sobre condição real do processo.

Colaboração entre plantas: escala com consistência

Um erro comum em empresas multinacionais é repetir o projeto do zero em cada local. A BlueScope estimulou fóruns e troca constante entre regiões. Isso reduz retrabalho e acelera maturidade.

O formato que costuma funcionar bem é:

• comunidade de prática (encontro mensal com casos e lições);
• biblioteca de padrões (tags, taxonomia de ativos, critérios de severidade);
• revisão cruzada de casos (uma planta valida a outra);
• canal de feedback para evolução da plataforma.

Impacto no negócio: onde a manutenção preditiva com IA paga a conta

O impacto mais direto é reduzir paradas não planejadas, aumentando disponibilidade e produção. Em ambientes com margem apertada e custos energéticos relevantes (realidade forte no fim de 2025), essa equação fica ainda mais valiosa.

Mas os efeitos que muita gente subestima são os “secundários” — e eles somam muito:

• redução de manutenção desnecessária: você para de trocar componente “porque deu a data”; troca quando há evidência.
• segurança e meio ambiente: detectar vazamentos de óleo e anomalias cedo reduz risco e melhora organização do ambiente.
• melhor entendimento do ativo: com histórico de condição, decisões de CAPEX e estoque ficam mais inteligentes.

Manutenção preditiva bem operada vira um sistema nervoso: ela sente antes, e a fábrica reage melhor.

Blueprint prático para escalar em 90 dias (sem prometer milagre)

Cada indústria tem seu ritmo, mas há um caminho bem realista para chegar a valor rápido e repetível.

1) Escolha um recorte com ROI claro

Comece com 20 a 50 ativos críticos (bombas, ventiladores, redutores, compressores). Critérios:

• impacto de falha alto;
• repetição histórica de problemas;
• acesso mínimo a sinais (mesmo que limitados).

2) Defina o modelo operacional em uma página

Quem faz o quê, quando e com qual evidência:

• ingestão de dados (OT/automação)
• triagem de alertas (confiabilidade)
• validação técnica (manutenção)
• priorização (PCM)
• execução e feedback (manutenção/operação)

Sem isso, a IA “grita” e ninguém age.

3) Padronize dados e nomenclaturas cedo

Não precisa estar perfeito, mas precisa ser consistente:

• hierarquia de ativos;
• tags essenciais;
• frequência de amostragem aceitável;
• critérios para descartar ruído.

4) Publique vitórias — com números

O que sustenta budget é evidência. Documente cada caso com:

• falha evitada (ou degradação detectada);
• horas de parada evitadas;
• custo estimado;
• ação executada;
• lição aprendida.

5) Escale com um kit de implantação

Transforme aprendizado em pacote:

• checklist técnico (integrações, validação de sinal)
• checklist de pessoas (treinamento, papéis)
• rituais (reunião semanal de casos, revisão mensal)

Próximos passos: o que eu faria se estivesse a montar isso em 2026

A experiência da BlueScope reforça um ponto que vale para qualquer iniciativa de IA na manufatura: escala não é um “capítulo 2”; é o projeto desde o dia 1. Quem espera “validar tudo” para depois pensar em padronização normalmente descobre tarde que cada planta virou um sistema diferente.

Se você está a avaliar manutenção preditiva com IA agora, eu começaria pequeno, mas com intenção de crescer: um piloto que já nasce com governança, treinamento, padrões de dados e rituais de operação. O ganho não vem só de prever falha; vem de transformar previsão em decisão — e decisão em rotina.

A pergunta que fica para o seu cenário é direta: se a sua empresa abrisse mais três plantas amanhã, a manutenção preditiva que você tem hoje conseguiria acompanhar — ou ficaria presa num piloto eterno?