Tecnologia de Agentes em Manutenção Preditiva e Confiabilidade

É evidente que, embora exista um amplo debate no LinkedIn, em congressos e nas empresas sobre o impacto da inteligência artificial no trabalho cotidiano dos profissionais de manutenção, muitas organizações ainda estão no processo de evoluir a partir da manutenção de 1ª geração.

Diversas dificuldades impedem esse avanço, e a maioria delas está relacionada à falta de recursos.

A solução — ou ferramenta — está bem diante de nós, no que alguns já chamam de manutenção de 5ª geração, que não apenas incorpora a IA na Manutenção Preditiva, mas também a utiliza como tecnologia de agente.

Profissionais e colegas têm concentrado sua atenção na exploração de modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial em busca do Manutenção Preditiva ou da Detecção de Anomalias. No entanto, poucos alcançaram resultados satisfatórios, permanecendo estagnados no chamado “abismo da desilusão”, conforme o Hype Cycle da Gartner.

Vale a pena refletir sobre momentos semelhantes na evolução das tecnologias de apoio à engenharia. Aqueles de nós com mais experiência lembram-se de ter programado métodos como Runge-Kutta em Pascal ou Fortran para resolver equações diferenciais, ou mesmo de calcular manualmente a inversa de uma matriz — exercícios úteis durante a formação acadêmica, voltados a estimular o pensamento científico.

O conhecido “meme” sobre a evolução da matemática na vida de um engenheiro destaca uma verdade fundamental: o impulso natural pela praticidade, produtividade, otimização do tempo e resolução eficiente de problemas.

Foi assim que as planilhas eletrônicas (como o VisiCalc, em 1979) transformaram profundamente nossa forma de trabalhar, multiplicando a produtividade e deixando para trás aqueles que resistiram à sua adoção.

Hoje, a Agentes (como o n8n) abre uma nova oportunidade para dar um salto em praticidade e produtividade. Sua integração nas comunidades de engenharia e manutenção permite abordar tarefas complexas e de grande volume que antes eram difíceis de executar. O nível de flexibilidade, configuração e precisão que os agentes alcançam — combinando modelos de linguagem de última geração com APIs e dados contextuais via RAG — é surpreendente e lembra a disrupção causada pelas planilhas eletrônicas na década de 1980.

Profissionais de confiabilidade e manutenção frequentemente mencionam a falta de tempo para analisar dados, falhas, frequências e desenhar novas estratégias. É justamente aqui que Agentes Tecnológicos oferecem uma alternativa real.

É possível criar agentes para a gestão e governança de dados mestres, garantindo a alinhamento da infraestrutura e dos sistemas industriais com padrões como a ISO 14224. Também se podem definir agentes que reforcem a gestão e a qualidade dos dados, fornecendo uma base sólida para a análise e tomada de decisões.

Além disso, podem ser desenvolvidos agentes que otimizem a gestão de eventos de manutenção e gerem recomendações além dos equipamentos críticos, abrangendo uma gama muito mais ampla de ativos e sistemas dentro da organização.

O avanço contínuo dessa tecnologia promete ferramentas capazes de automatizar tarefas sem necessidade de intervenção humana direta (“Human in the Loop”)..

A manutenção de 5ª geração possui múltiplos componentes que se constroem sobre a Inteligência Artificial, e os agentes já são uma realidade tangível. A adoção proativa e estratégica dessas tecnologias representa uma oportunidade inestimável para as organizações, permitindo ampliar significativamente a produtividade e a capacidade analítica diante do crescente volume de dados gerados pela Indústria 4.0 e pelos processos de digitalização.

Implementar agentes não significa apenas incorporar ferramentas inteligentes, mas também transformar a mentalidade organizacional em direção à automação avançada e à tomada de decisão baseada em dados. Essas soluções, fundamentadas em agentes autônomos e sistemas de integração, facilitam a gestão eficiente de ativos, o monitoramento preditivo em tempo real e a otimização de recursos em ambientes complexos.

Ao aproveitar a sinergia entre inteligência artificial, conectividade e análise de dados, as áreas de manutenção e confiabilidade podem antecipar falhas, reduzir tempos improdutivos e elevar os padrões de segurança operacional.

Em síntese, ainda que seja uma tecnologia em fase de adoção, aderir a essa nova geração tecnológica não é apenas uma vantagem competitiva, mas uma evolução necessária para enfrentar os desafios da indústria do futuro.

P.S.: Esta é uma antecipação de um estudo que apresentarei em 2026, no qual buscarei sustentar ou refutar algumas das hipóteses preliminares apresentadas neste artigo.

Todos os comentários e contribuições que enriqueçam o debate são muito bem-vindos.

Patricio Radeljak