Por Renata Simões

Os últimos anos nos dão sinais efetivos de que as empresas precisam se transformar rapidamente para se adaptar ao novo mundo. O mercado se torna cada dia mais dinâmico, conforme o avanço das tecnologias. Independentemente da área na qual atuamos, o que era futuro se tornou presente.

Na engenharia da manutenção, já temos experimentado algumas dessas tecnologias na prática: IoT; automação de processos; integração de vários sistemas por APIs; realidade virtual e; outras soluções. Mas em meio a esse turbilhão de tecnologias, como identificar a solução adequada para o nosso negócio ou cliente? Como transformar os dados gerados por essas tecnologias em um ativo estratégico que irá aperfeiçoar rotinas, processos, serviços, atender as demandas com mais agilidade e muitas vezes ser capaz de gerar uma vantagem competitiva sólida? Como se preparar para se aprofundar em IA?

Esse é um dos desafios atuais na área da manutenção. Ir além da tecnologia, agir com criatividade, inteligência e estratégia. Nem sempre a tecnologia por si só resolverá um problema, substituirá uma ação humana ou dará um diagnóstico preditivo.

De acordo com Anil Chakravarthy, CEO da Informatica, uma das maiores fornecedoras mundiais de serviços baseados em nuvem para gerenciamento de dados, empresas que desenvolvem a capacidade de coletar e correlacionar informações de diferentes tipos de sistemas, usam os dados para criar valor de forma consistente. 

Além disso, Chakravarthy destaca: "essa é a grande diferença que estamos vendo: dar um passo para trás, entender como os dados precisam ser coletados e gerenciados e projetar isso no sistema desde o início. Em última análise, os dados tornam-se o combustível que ajuda a potencializar vários casos de uso ou oportunidades que a empresa pode querer buscar como parte de uma transformação digital".

Quando começamos a trazer essas tecnologias para o dia a dia da manutenção, percebemos a necessidade de correlacionar os dados com outros sistemas, como por exemplo o CMMS (Computerized Maintenance Management System). E é neste momento que percebemos a necessidade de dar um passo para trás e revisar alguns processos, entre eles:

1. Estrutura Sistêmica e Governança dos Dados:

Deve ser padronizado. Códigos, tabelas, grupos e outros. Com o grande volume de dados, precisamos trabalhar com informações úteis e nada mais.

A forma que construímos e mantemos o que chamamos de árvore de ativos é extremamente importante para a integração com outras tecnologias.

2. Matriz de Criticidade:

Importante que não seja subjetiva, que tenha uma metodologia baseada em critérios e "seja viva", modifique-se ao longo da vida útil, redundância, horas de operação e comportamento.

3. Estratégia de Manutenção:

Preditiva, preventiva e/ou rotinas de inspeção. Seja qual for o plano determinado pelos fatores, existem oportunidades para trabalhar com intensidades diferentes para cada nível de criticidade ou até mesmo substituir ações preventivas por preditivas.

Parece algo básico, mas não é. Trata-se da inteligência e da estratégia inicial aplicada ao processo sistêmico do CMMS, que será integrado a outras tecnologias como plataformas de IoT, IA, BMS, ERP e outros. Diretamente ou através de APIs.Neste contexto, a engenharia da manutenção de uma organização terá dificuldade de se aprofundar em certas tecnologias se não construir com inteligência e estratégia sua base de dados. É de extrema importância que as pessoas estejam abertas a mudança. A cultura analítica e a postura proativa se tornarão cada vez mais fortes na engenharia da manutenção.

Hoje, na maioria das situações, a engenharia da manutenção trabalha com o passado/presente: que aconteceu? que está acontecendo? Precisamos olhar para o futuro: O que pode acontecer? o que precisamos fazer?

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Foto: Divulgação.