Manutenção preditiva na фарma: cultura, dados e IA

Numa operação farmacêutica, uma hora de paragem não planeada raramente é “só” uma hora. É atraso em lotes, pressão sobre equipas de Qualidade, replaneamento de produção, risco de rutura de stock e, em muitos casos, impacto direto no time-to-market de terapias. Por isso, a manutenção preditiva (PdM) com IA deixou de ser um tema “de manutenção” e passou a ser um tema de continuidade de negócio e conformidade.

O que muita gente ainda subestima é que a prontidão para PdM não depende apenas de sensores, modelos e dashboards. Na prática, o que separa projetos que viram rotina dos que ficam em piloto é mais básico (e mais difícil): cultura de site, receptividade à mudança e gestão de dados com integridade e segurança. Nesta edição da série IA na Saúde e Biotecnologia, vou puxar o assunto para o chão de fábrica e para a realidade de validação e compliance.

Por que a PdM com IA virou prioridade na indústria фарma

Resposta direta: porque a PdM reduz paragens inesperadas, melhora a confiabilidade de ativos críticos e diminui o desperdício — sem “brigar” com GxP, desde que seja bem desenhada.

Na фарma, ativos como compressores, chillers, HVAC, bombas de água purificada, centrífugas, liofilizadores e linhas de embalagem têm um efeito dominó sobre a produção. Se o utilitário falha, o processo para. Se o processo para, o lote entra em risco. E se o lote entra em risco, o custo não é só material: é investigação de desvios, potenciais CAPAs, requalificação e, em cenários piores, descarte.

A PdM orientada por IA (frequentemente alimentada por dados de vibração, temperatura, pressão, energia, condição do óleo e histórico de falhas) muda a lógica do “quebrou, conserta” para “vai degradar, planeia”. Isso encaixa como uma luva em iniciativas de Indústria 4.0 na фарma, onde conectividade e analítica são usadas para:

• aumentar OEE (disponibilidade primeiro);
• reduzir intervenções emergenciais (que são as mais caras);
• proteger janelas de produção e campanhas;
• sustentar qualidade e rastreabilidade.

O ponto sensível: PdM não é uma compra. É um sistema sociotécnico.

Cultura do site: o verdadeiro “pré-requisito” da manutenção preditiva

Resposta direta: PdM só escala quando o site trata dados e manutenção como parte do negócio — e não como um “centro de custo”.

Em muitos sites, a manutenção ainda é avaliada por métricas que empurram para o reativo: “quantas ordens fechaste?”, “quanto gastaste?”, “por que parou?”. A PdM pede o oposto: planeamento, disciplina e colaboração entre Manutenção, Produção, Engenharia, TI/OT e Qualidade.

Três sinais de maturidade cultural (e três ações práticas)

Sinal 1: a equipa acredita no valor da PdM. Quando as pessoas entendem que PdM evita paragens e protege prazos, a conversa deixa de ser “mais uma ferramenta”.

Ação: faça show & tell com exemplos internos (mesmo pequenos). Um alerta que evitou uma paragem de 2 horas é mais persuasivo do que qualquer PowerPoint.

Sinal 2: responsabilidade compartilhada. PdM morre quando é “o projeto do fulano”.

Ação: crie um grupo fixo (Manutenção + Produção + Qualidade + Engenharia + TI/OT) com rituais simples: reunião quinzenal de saúde de ativos e revisão de alertas.

Sinal 3: mentalidade de melhoria contínua. Modelos de IA não são estáticos. O processo também não.

Ação: trate PdM como um produto: backlog, versões, lições aprendidas e critérios claros para promover um piloto a padrão.

Frase que eu gosto de usar internamente: “Sem cultura, PdM vira alarme; com cultura, vira agenda.”

Receptividade à mudança: como sair do reativo sem perder confiança

Resposta direta: para vencer resistência, comece pequeno, prove valor e garanta patrocínio visível da liderança.

A resistência costuma ter três raízes bem humanas:

1. Medo do desconhecido (a IA “vai substituir” alguém?)
2. Medo de risco (e se eu parar uma linha por um falso positivo?)
3. Falta de confiança (modelos como “caixa-preta”)

Educação e treino (sem jargão)

Em vez de treinos focados em teoria de machine learning, foque em competências do dia a dia:

• interpretar tendências (baseline vs desvio);
• diferenciar alarme de “sinal fraco”;
• ligar um alerta a modos de falha (rolamento, desalinhamento, cavitação);
• documentar decisões (especialmente em ambientes regulados).

“Quick wins” que não irritam a Qualidade

Escolha ativos com:

• impacto alto em disponibilidade;
• instrumentação viável;
• modos de falha conhecidos;
• baixo risco de interferir em parâmetros críticos de processo.

Exemplos comuns em фарma: compressores de ar, bombas de utilidades, motores de ventilação HVAC, chillers. São ótimos para provar redução de paragens sem entrar logo na parte mais sensível do processo.

Liderança tem que aparecer (e decidir)

Se a liderança quer PdM, ela precisa:

• priorizar janelas para correções planejadas;
• aceitar que nem todo alerta vira intervenção (aprendizagem);
• exigir métricas de resultado, não só “número de alertas”.

Dados na фарma: silos, compliance e integridade (o trio que trava PdM)

Resposta direta: PdM depende de dados integrados, seguros e confiáveis; na фарma isso exige governança desde o início.

A indústria farmacêutica tem um desafio adicional: os dados não são “apenas industriais”. Eles podem se conectar a informação sensível (pesquisa, formulações, rastreabilidade, às vezes até dados pessoais em contextos de P&D). E qualquer decisão automatizada que toque processo precisa respeitar regras internas, auditorias e requisitos regulatórios.

Silos de dados: OT, TI e o “Excel invisível”

É comum ver dados espalhados por:

• historiadores e SCADA (OT);
• CMMS/EAM (ordens de manutenção);
• LIMS/MES/ERP (qualidade e produção);
• planilhas locais com “conhecimento tácito”.

O que funciona na prática:

• definir um modelo de dados mínimo (tags críticas, frequência, contexto);
• criar integração incremental (começar por 3–5 fontes, não 20);
• padronizar nomenclaturas de ativos e localizações (sem isso, a IA erra por “tradução”).

Segurança e conformidade: PdM não pode ser um atalho

A PdM abre portas: conectividade, acesso remoto, APIs, integrações. Tudo isso aumenta superfície de ataque.

Medidas objetivas que eu considero obrigatórias:

• controlo de acesso por função (RBAC) e MFA;
• segregação de redes TI/OT com regras claras;
• encriptação em trânsito e em repouso;
• auditorias periódicas e testes de restauração;
• procedimentos para fornecedores (quem acessa, quando, como e com logs).

Em ambientes europeus, ainda entra forte a preocupação com GDPR quando há qualquer risco de associação a dados pessoais. Mesmo quando não há, a postura de segurança tende a ser a mesma: “se não consigo auditar, não conecto.”

Qualidade e integridade de dados: sem isso, o modelo “aprende errado”

A IA é tão boa quanto o que recebe. Dados incompletos, sensores mal calibrados ou ordens de manutenção mal registradas criam um modelo que acerta pouco — e, pior, perde a confiança do time.

Checklist de integridade que evita dor de cabeça:

• calibração e verificação de sensores com periodicidade definida;
• regras de validação (valores impossíveis, lacunas, duplicações);
• data lineage: de onde veio o dado e como foi transformado;
• governança: quem é dono de cada tag, cada ativo, cada regra.

“Na фарma, PdM sem governança de dados vira ruído. E ruído em ambiente regulado custa caro.”

Roteiro de prontidão: como saber se a sua operação está pronta

Resposta direta: você está pronto para escalar PdM quando consegue executar um ciclo completo: capturar → contextualizar → prever → decidir → registrar → aprender.

Abaixo vai um roteiro prático, em 5 passos, que funciona bem para operações farmacêuticas e biotecnológicas.

1) Selecione ativos e casos de uso com critério

Priorize por uma matriz simples:

• criticidade (impacto em qualidade, produção, segurança);
• histórico de falhas e custo de paragem;
• facilidade de instrumentação;
• maturidade do time que opera e mantém.

2) Defina métricas que a fábrica respeita

Evite métricas vaidosas (“quantos alertas o modelo gerou”). Prefira:

• horas de paragem evitadas (estimativa documentada);
• redução de ordens corretivas emergenciais;
• aumento de MTBF e redução de MTTR;
• redução de sucata/descarte por interrupção;
• aderência ao plano (manutenção planejada vs não planejada).

3) Construa o “pipeline” de dados antes do modelo

Um piloto falha quando a equipa passa 80% do tempo “caçando dado”. Comece com:

• dicionário de tags;
• sincronização de relógios;
• contexto operacional (estado da máquina, regime, produto/campanha);
• integração com CMMS para fechar o loop.

4) Modele com transparência operacional

Na prática, modelos híbridos tendem a funcionar melhor no início:

• regras de engenharia + detecção de anomalias;
• explicabilidade mínima (o que mudou? qual variável puxou o alerta?).

A meta é confiança. Precisão vem junto com iterações.

5) Transforme alertas em decisão repetível

Crie um playbook simples por classe de ativo:

• níveis de severidade (informativo, atenção, crítico);
• ações recomendadas e prazos;
• quem aprova a intervenção;
• como registrar a decisão para auditoria e aprendizagem.

Perguntas que sempre aparecem (e respostas diretas)

PdM com IA substitui manutenção preventiva? Não. Ela reduz a preventiva “às cegas” e fortalece a preventiva baseada em condição. Em alguns ativos, você vai manter preventiva por exigência ou risco.

Dá para fazer PdM em ambiente GxP sem dor? Dá, mas exige disciplina: rastreabilidade, controlo de acesso, gestão de mudanças e documentação de decisões. O que não dá é tratar PdM como “aplicativo paralelo”.

Por onde começar em 2026? Eu começaria por utilidades críticas (HVAC, ar comprimido, refrigeração) e por um piloto com objetivo claro: reduzir paragens não planejadas em X% em 90 dias, com documentação robusta.

O que fazer na segunda-feira: próximos passos realistas

A manutenção preditiva na фарma é menos sobre “ter IA” e mais sobre operar melhor com dados. Quando cultura, processos e governança entram no lugar, a tecnologia faz sentido — e o retorno aparece de forma mensurável.

Se você lidera manufatura, engenharia, TI/OT ou qualidade, eu recomendo três ações rápidas para a próxima semana:

1. Mapear 10 ativos mais críticos e escolher 2 para piloto.
2. Auditar o básico dos dados (tags disponíveis, qualidade, histórico de falhas no CMMS).
3. Definir um ritual de decisão (quem lê alertas, quando, e como registra a ação).

A série IA na Saúde e Biotecnologia existe para isso: trazer IA para o contexto real de produção, compliance e entrega. A pergunta que fica para 2026 é simples e incômoda: a sua fábrica vai usar IA para planejar paragens — ou vai continuar a ser planejada por elas?