Apesar dos grandes avanços tecnológicos, a manutenção preditiva ainda não se tornou um padrão industrial.
Seu sucesso depende menos dos algoritmos e mais da coerência organizacional e do acompanhamento humano.
Elogiada por suas promessas de desempenho, a manutenção preditiva ainda tem dificuldade em se estabelecer como um padrão industrial. Pois, embora a inteligência artificial (IA) e a IoT abram perspectivas inéditas, sua eficácia continua condicionada a um equilíbrio sutil entre qualidade dos dados, coerência dos sistemas e expertise humana. Para as empresas, o desafio não é mais testar componentes tecnológicos, mas construir uma estratégia operacional sustentável.
Manutenção preditiva: promessa industrial ou ilusão tecnológica?
Há uma década, a manutenção preditiva é apresentada como o resultado lógico da fábrica conectada. Uma manutenção 4.0 associada à fábrica 4.0… No entanto, em 2025, a manutenção preditiva ainda está longe de ser generalizada. É verdade que as tecnologias existem (sensores inteligentes, IA integrada…), mas sua implementação continua sendo complexa.
A confusão geralmente começa com a própria palavra. “Preditivo” abrange realidades muito diferentes, desde um simples limite de alerta até a análise cruzada de dados complexos. Em alguns setores altamente industrializados, como o aeroespacial ou o de defesa, os casos de uso estão se multiplicando. No entanto, na maioria das empresas, os projetos continuam limitados a alguns projetos-piloto, devido à falta de dados exploráveis, integração fluida ou retorno sobre o investimento mensurável.
A promessa permanece intacta, mas sua execução depende de um equilíbrio sutil entre tecnologia, método e organização. É aí que reside o cerne da questão: a manutenção preditiva não pode ser comprada como uma solução pronta para uso. Ela é construída, etapa por etapa, levando em consideração as realidades do terreno.
Condições para o sucesso que vão além da tecnologia
Se a manutenção preditiva tem dificuldade em se impor, não é por falta de tecnologias. Sensores, inteligência artificial, ferramentas de análise: tudo isso existe. Mas é preciso que esses elementos funcionem em conjunto. Um dado isolado, mal posicionado ou fora de contexto tem pouco valor. É a coerência do conjunto que faz a diferença.
A integração desempenha aqui um papel central. Quando o CMMS, a IoT, a BI ou o BIM são pensados como um todo, a empresa ganha em visibilidade. Ela pode finalmente passar de um simples acompanhamento da atividade para uma lógica de antecipação.
No entanto, nada disso funciona sem as equipes. São elas que validam, interpretam e arbitram. Nesse sentido, a tecnologia não substitui a experiência de campo, pois, para aproveitar ao máximo as ferramentas, também é necessário acompanhar os usos, treinar e fazer com que as práticas evoluam ao ritmo das profissões.
Mais do que um projeto técnico, uma estratégia industrial
Quando bem planejada, a manutenção preditiva otimiza as intervenções, reduz as paradas imprevistas e ajuda a distribuir melhor os recursos. Desde que faça parte de uma estratégia empresarial real. De fato, para que um projeto seja útil, é preciso identificar os equipamentos, os sensores e os limites corretos. O objetivo não é antecipar todas as falhas, mas intervir onde o impacto é real.
A isso se somam duas dimensões fundamentais: a confidencialidade dos dados e a cibersegurança. Em um sistema aberto a objetos conectados, cada sensor se torna uma superfície de ataque potencial. No entanto, os dados provenientes de equipamentos industriais são frequentemente sensíveis, ou mesmo críticos. Por isso, devem permanecer no local, para serem melhor protegidos. Isso implica escolhas de arquitetura, acessos estritamente controlados e IA capazes de funcionar localmente. Pois uma inteligência artificial eficaz, mas mal protegida, continua a ser uma vulnerabilidade. E, num ambiente como este, a segurança não pode ser uma opção.
Por fim, o que a manutenção preditiva revela não é apenas uma nova relação com as máquinas. É outra forma de pensar o desempenho industrial. Mais ágil e mais direcionada. E talvez a verdadeira virada não venha da tecnologia em si, mas da capacidade de fazer com que os dados, as ferramentas e o conhecimento humano dialoguem entre si. É aí que se joga a indústria do futuro.
Carlo Fichera, CEO e fundador do Siveco Group.
