Como a IA transforma a gestão de manutenção

Entenda qual o papel e impacto da inteligência artificial na manutenção das frotas e operações de transporte.
Conheça o papel da inteligência artificial na manutenção de frotas.

A evolução das tecnologias no setor de indústrias e transporte é cada vez mais rápida e, recentemente, o uso da inteligência artificial na manutenção tem ganhado destaque.

A manutenção preditiva, por exemplo, utiliza tecnologias mais avançadas para ler e cruzar dados para identificar problemas em seus estágios mais iniciais de forma mais rápida que humanos. Esse é um caso de onde é aplicada a IA na gestão de frotas.

Por ser ainda algo tão inovador, é importante entender qual é o papel da inteligência artificial na manutenção e como utilizá-la da melhor maneira possível.

Como é a aplicação da inteligência artificial na manutenção?

A utilização da inteligência artificial na manutenção acontece primariamente por meio da manutenção preditiva. Essa abordagem avançada utiliza tecnologias de IA para identificar problemas em seus estágios iniciais, permitindo intervenções antes que se agravem.

Ela passa a ter um papel fundamental, visto que esses sintomas iniciais não são perceptíveis aos olhos nem às inspeções humanas convencionais. 

Nas frotas e operações de transporte, onde a eficiência e confiabilidade dos veículos são fatores cruciais, a manutenção preditiva surge como uma solução para muitos problemas. Não apenas resolve as falhas no processo de manutenção tradicional, como também fornece uma garantia na redução de custos.

O uso da inteligência artificial na manutenção, quando falamos no método preditivo, se dá pelo uso de sensores de vibração, temperatura, consumo de combustível e outros parâmetros detectáveis pela tecnologia. 

Ao coletar o grande volume de dados gerados, os sistemas que estão conectados a esses sensores interpretam os dados , gerando insights e relatórios de manutenção com análises para que deem embasamento para a sua tomada de decisão.

Objetivos e benefícios da IA na gestão de manutenção

Predição de falha

Como mencionado anteriormente, a predição de falhas acontece através das tecnologias e uso da inteligência artificial na manutenção. 

Por meio dos dados coletados e análises precisas, os sistemas de IA conseguem identificar os padrões e comportamentos de cada veículo, sabendo também avaliar quando ocorrem alterações, ainda que sejam mínimas.

Isso permite o agendamento proativo de serviços corretivos, evitando paradas inesperadas do veículo. Além disso, também torna a correção do problema mais eficiente e ágil, uma vez que o problema não se espalhou e pode ser corrigido em sua origem.

Otimização na manutenção programada

Enquanto, sem a aplicação da inteligência artificial na manutenção, os serviços ocorriam seguindo cronogramas regulares. Agora, com a identificação de não conformidades nos veículos através da IA, os serviços preventivos e corretivos passam a ser agendados sob demanda. 

Ou seja, o problema identificado passa a ser avaliado e tem a sua prioridade definida, permitindo ao gestor encontrar o momento mais adequado para a intervenção e agendando os serviços de maneira mais estratégica.

Isso garante uma redução na ociosidade da frota e aumento na disponibilidade dos veículos. 

Maior durabilidade dos ativos da frota

A identificação antecipada dos problemas e a manutenção programada contribuem para que o veículo tenha sua vida útil estendida. Além de garantir o uso do veículo por mais tempo sem apresentar problemas, gera impactos positivos nas finanças da frota.

Afinal, quanto maior a durabilidade de um ativo, melhor o retorno sobre esse investimento.

Redução de custos operacionais

Quando as paradas inesperadas são reduzidas, os custos com reparos também acabam, por consequência, diminuindo. 

Ao longo do tempo, a manutenção preditiva se torna a mais eficiente na redução dos custos, sendo mais econômica que o processo de rotina de manutenção preventiva e, ainda mais, da corretiva.

Portanto, usar a inteligência artificial das tecnologias preditivas traz a redução dos custos operacionais de uma frota também.

Tomada de decisão embasada e estratégica

Com dados precisos e análises avançadas, os gestores de frota podem tomar decisões embasadas e estratégicas. 

A inteligência artificial foca na identificação de tendências e padrões, trazendo percepções sobre o funcionamento da frota que podem contribuir para descobrir oportunidades estratégicas na alocação de recursos e planejamento de novos investimentos.

Em alguns casos, a IA pode até fornecer insights detalhados sobre o desempenho dos veículos, permitindo que o gestor fique com o papel principal de apenas tomar as decisões mais adequadas à sua frota com base em informações sólidas e confiáveis.

Quais são os desafios de utilizar a inteligência artificial na manutenção?

O principal desafio da inteligência artificial na manutenção é a implementação das tecnologias envolvidas. Esse ponto inicial gera outros obstáculos, incluindo a dificuldade para integrar a IA com os sistemas já existentes e utilizados nas operações. 

Embora muitos sistemas tenham recursos de integração, como APIs, em alguns casos é necessário um esforço extra para garantir o pleno funcionamento e a alimentação de dados corretos e atualizados para a inteligência artificial.

Outra questão importante é a curva de aprendizado que os colaboradores precisam enfrentar. 

A utilização dos sistemas e ferramentas de IA requer treinamento para a equipe operacional, que estará em contato direto com os sensores e dispositivos para a coleta dos dados. 

Além disso, os gestores também devem passar por treinamentos e capacitações para interpretar os insights gerados pela IA, otimizando suas decisões.

A implementação da IA pode levar a uma reestruturação da rotina da frota, estabelecendo novos e diferentes processos que deverão ser comunicados e compreendidos pelos colaboradores. Isso implica uma maior supervisão do gestor para se certificar de que todos se adaptem aos novos procedimentos e evitem erros.  

Por parte dos colaboradores, pode haver o enfrentamento de um desafio de resistência a essa mudança de processos. Por isso, também é interessante iniciar uma cultura de tecnologia logística e adoção da inteligência artificial na manutenção antes mesmo de implementar as novas soluções.

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Autor

Jade Zart

Há mais de 6 anos na área de marketing, hoje coordena o time da Prolog e está sempre antenada nas principais novidades e inovações do setor logístico.

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