IA na manutenção ferroviária: inovação que sai do papel

Uma avaria num sistema ferroviário não é “só” um atraso. É uma cadeia inteira a desacelerar: equipas de operação, passageiros, carga, horários, contratos de nível de serviço e, muitas vezes, a confiança do cliente. No serviço, cada minuto conta — e conta durante décadas, porque material circulante e infraestruturas vivem muito mais do que qualquer roadmap digital.

É por isso que gosto de olhar para a inovação no serviço (e não apenas no fabrico) como o verdadeiro teste de maturidade tecnológica. Se uma ideia melhora a manutenção no terreno, com restrições reais, clima real e prazos reais, então tem pernas para correr também na indústria. A história do Manuel Rieß, Innovation Manager na área de Customer Service de mobilidade, ilustra bem este ponto: ele não “coleciona ideias”. Ele cria condições para que elas se transformem em soluções operacionais.

Neste artigo da série “IA no Transporte e Logística”, vou usar esse caso como ponto de partida para algo mais amplo: como a IA acelera a inovação em manutenção e serviços, como isso se conecta com manufatura inteligente e, sobretudo, o que líderes industriais podem copiar já — sem esperar pela “transformação digital perfeita”.

Inovação no serviço: onde a IA paga a conta mais depressa

A resposta direta: é no serviço e manutenção que a IA costuma gerar retorno mais rápido, porque o custo da indisponibilidade é alto e o ciclo de melhoria é curto.

Quando falamos de “IA na Indústria e Manufatura”, muita gente imagina primeiro robôs, visão computacional na linha e otimização de produção. Tudo isso é relevante. Mas há um ângulo menos glamoroso e mais rentável: manter ativos complexos a funcionar com previsibilidade, seja uma locomotiva, um comboio de alta velocidade, uma frota logística ou uma linha automatizada.

No caso ferroviário, a diversidade de contextos é enorme: diferentes clientes, países, requisitos de segurança, cadeias de sobressalentes e maturidade digital. Ainda assim, o objetivo é simples e mensurável: disponibilidade do sistema. Projetos como manutenção em depósitos altamente digitalizados e contratos orientados a performance (por exemplo, metas de disponibilidade) mostram que a inovação no serviço não é acessório — é estratégia.

O paralelo com a manufatura

Na indústria, acontece o mesmo: paragens não planeadas são caras, e equipas experientes são raras. A IA entra como multiplicador:

• Deteção precoce de falhas (modelos preditivos e anomalias)
• Planeamento dinâmico de manutenção (otimização de janelas e recursos)
• Gestão inteligente de sobressalentes (previsão de procura e risco)
• Assistentes para técnicos (conhecimento contextual no momento certo)

Se a sua organização mede OEE, MTBF e MTTR, já tem metade do caminho feito. A outra metade é transformar esses dados em decisões — e aqui a IA deixa de ser “nice to have”.

Do “tenho uma ideia” ao “está em operação”: o papel do gestor de inovação

A resposta direta: inovação consistente exige triagem, prioridade e execução, não apenas criatividade.

Um dos aspetos mais interessantes do trabalho de um Innovation Manager em serviços globais é a escala humana e operacional. Em organizações com milhares de pessoas, ideias surgem por todo o lado. O risco é conhecido: iniciativas duplicadas, protótipos que não passam do piloto, e boas sugestões que morrem numa pasta.

Aqui, a disciplina faz diferença:

1. Capturar ideias onde elas nascem (normalmente no terreno)
2. Traduzir dor operacional em requisito técnico
3. Priorizar pelo impacto e viabilidade (não pelo entusiasmo)
4. Dar caminho de industrialização (produto, processo, patentes, parceiros)
5. Medir adoção e benefício (uso real, não apresentação bonita)

Há uma frase que resume bem o caos organizado do serviço: é como “estar ao lado de um formigueiro” — tudo se mexe ao mesmo tempo. Na prática, o gestor de inovação é quem cria um funil que não bloqueia e não deixa desperdício.

Onde a IA ajuda o próprio processo de inovação

Este é um ponto pouco explorado: a IA não entra apenas no produto final; entra no sistema de inovação.

• Mineração de incidentes e ordens de trabalho: modelos de linguagem a agrupar causas, sintomas e padrões por frota/cliente.
• Triagem de ideias: classificação automática por impacto, risco, alinhamento com normas, estimativa de esforço.
• Gestão do conhecimento: respostas a técnicos com base em históricos, manuais e relatórios (com controlo de versões).
• Análise de replicabilidade: “isto resolve um problema local ou é escalável globalmente?”

Na indústria, isto equivale a usar IA para reduzir o tempo entre “problema recorrente” e “ação padronizada”. É aí que se ganha velocidade.

Inspeção móvel fora do depósito: o caso que mostra o que importa

A resposta direta: inspeção móvel aumenta flexibilidade e reduz tempo fora de serviço, desde que a qualidade e a rastreabilidade sejam preservadas.

Entre os exemplos mais concretos, destaca-se a inspeção móvel de veículos ferroviários fora dos depósitos. A ideia é quase óbvia quando se ouve: se o objetivo é manter a operação, por que obrigar o veículo a “entrar em casa” para uma inspeção visual completa, quando parte disso pode ser feito em ambiente exterior com ferramentas adequadas?

O valor operacional é claro:

• Menos tempo de indisponibilidade (menos deslocações e filas de depósito)
• Mais flexibilidade de planeamento (inspeção onde o ativo está)
• Resposta mais rápida a eventos (avaliar e decidir com agilidade)

E há um detalhe que eu gosto neste tipo de história: os primeiros protótipos raramente são perfeitos. O facto de um protótipo ter usado um elemento improvável (um “sail” de carbono de windsurf) não é folclore — é sinal de cultura de engenharia aplicada. No serviço, improvisar com método é uma competência.

Como a IA pode elevar a inspeção móvel (sem prometer milagres)

A inspeção visual é candidata natural para visão computacional, mas o valor não vem só de “detetar defeitos”. Vem do encadeamento:

1. Captura padronizada: fotos/vídeo com ângulos e iluminação consistentes.
2. IA de apoio ao diagnóstico: destacar áreas suspeitas, comparar com baseline, sugerir severidade.
3. Rastreabilidade: associar evidência ao ativo, local, hora (24h), técnico e procedimento.
4. Decisão operacional: “pode circular?”, “precisa de intervenção?”, “qual janela ideal?”

Na prática, o melhor desenho é human-in-the-loop: a IA acelera e prioriza; o técnico valida. Em transporte e logística, este mesmo modelo aparece em inspeção de frotas, pátios, contentores e armazéns.

Disponibilidade 100% é objetivo, não slogan: dados, peças e execução

A resposta direta: alta disponibilidade exige tecnologia robusta, manutenção inteligente e cadeia de sobressalentes afinada.

Quando um serviço promete disponibilidade total, o bastidor é pesado. Não chega “monitorizar sensores”. É preciso:

• Taxonomia de falhas consistente entre regiões e clientes
• Planos de manutenção baseados em condição (não só por calendário)
• Logística de peças com níveis de stock orientados a risco
• Gestão de obsolescência (décadas de ciclo de vida)
• Métricas fechadas em loop (cada evento alimenta melhorias)

Na manufatura, o equivalente é ligar manutenção, produção e supply chain numa cadência semanal (e não trimestral). Um modelo preditivo que não muda o plano é, na prática, um dashboard caro.

Três alavancas de IA que funcionam no mundo real

Se eu tivesse de escolher só três para começar em 2026, seriam estas:

1. Previsão de falha por anomalias: em vez de “modelos perfeitos”, começar por detectar desvios e criar rotinas de resposta.
2. Otimização de sobressalentes: reduzir capital empatado sem aumentar risco de indisponibilidade.
3. Assistente técnico com conhecimento validado: reduzir MTTR ao pôr a “melhor resposta” no bolso de quem executa.

A combinação destas três costuma gerar ganhos mensuráveis em semanas/meses, especialmente em operações distribuídas.

Colaboração entre áreas: o antídoto contra inovação duplicada

A resposta direta: sinergias internas reduzem custo e aceleram escala, mas precisam de um mecanismo — não acontecem por acaso.

Num grupo grande, equipas diferentes constroem soluções parecidas em paralelo. Isto é normal. O problema é quando se torna crónico: duplicação de custo, fragmentação de padrões e dificuldade em escalar o que funciona.

Aqui entram estruturas de excellence e comunidades internas: conectam pessoas, promovem reutilização de métodos e tornam visível o que já deu certo. Para IA e transformação industrial, isto é decisivo, porque o ativo mais escasso não é software — é tempo de especialistas (engenharia, qualidade, segurança, cibersegurança, operação).

Na prática, o que vejo funcionar é:

• Biblioteca de casos reutilizáveis (use cases de IA com dados, ROI, riscos)
• Padrões de dados e integração (para não “reinventar ETL” em cada projeto)
• Rituais de partilha (dias globais, revisões mensais, comunidades por tema)
• Medição de adoção (quantas equipas replicaram, não quantos slides foram feitos)

Se a sua empresa quer IA na indústria a sério, precisa de um “sistema operativo” de colaboração.

Perguntas frequentes que aparecem em qualquer projeto de IA no serviço

A resposta direta: o maior bloqueio raramente é o algoritmo; é processo, dados e governança.

“Tenho poucos dados. Ainda vale a pena?”

Sim, se começar por problemas onde dados já existem (ordens de trabalho, inspeções, tempos de paragem, consumo de peças). Em muitos serviços, o ouro está em texto livre e históricos.

“Como provar valor sem apostar tudo?”

Defina um piloto com métrica operacional clara (ex.: reduzir MTTR em 10% numa frota/linha específica) e um prazo curto (6–10 semanas). Depois, escale por replicação.

“A IA vai substituir técnicos?”

Não no que importa. Ela reduz tempo de diagnóstico, melhora consistência e evita que conhecimento fique preso a poucas pessoas. O técnico continua a ser a autoridade no terreno.

Próximos passos: como aplicar isto no seu contexto industrial

A resposta direta: comece por um caso de serviço com impacto em disponibilidade e crie um caminho de escala.

Se você lidera operações, manutenção ou transformação digital, eu apostaria numa sequência simples:

1. Escolha um ativo crítico (linha, frota, máquina) com histórico de incidentes.
2. Padronize a recolha mínima (checklists, fotos, códigos de falha, tempos).
3. Implemente um caso de IA “pé no chão” (anomalias, sobressalentes ou assistente técnico).
4. Feche o ciclo com operação: o output muda o plano, ou o projeto não conta.
5. Prepare replicação: documentação, padrões e treino.

A inovação que realmente muda o jogo é a que continua a funcionar depois do piloto — quando já não há equipa especial a “cuidar”. É aí que histórias como a do Manuel fazem sentido: menos sobre brilho, mais sobre persistência.

No próximo artigo da série “IA no Transporte e Logística”, a pergunta fica no ar: na sua operação, qual decisão ainda depende de “intuição” porque a informação chega tarde — e o que aconteceria se a IA a colocasse em tempo real nas mãos de quem executa?