Por que a IA deve redefinir a manutenção industrial nos próximos anos

por Rodrigo Dal Moro, CEO da IndustriALL

No próximo 25 de maio, o Brasil celebra o Dia da Indústria, e vivemos um momento de pressão crescente por produtividade, competitividade e controle de custos. A transformação digital avança em diferentes frentes, mas em grande parte das operações industriais a manutenção ainda funciona como uma área reativa, custosa e estruturalmente opaca.

Isso não é uma impressão. É dado.

Segundo a ABRAMAN (Associação Brasileira de Manutenção e Gestão de Ativos), os custos com manutenção correspondem a cerca de 5% do faturamento bruto das indústrias brasileiras. Em uma empresa com receita anual de R$ 1 BI, isso representa R$ 50 milhões comprometidos com uma área que, na maioria das plantas, ainda opera sem integração de dados, sem programação otimizada e sem capacidade preditiva real. As despesas de manutenção chegam a representar entre 20% e 50% dos custos industriais totais, dependendo do grau de mecanização da operação.

O problema central, no entanto, não está apenas no volume do gasto. Está em onde esse dinheiro vai parar.

O desperdício que não aparece no relatório

Existe um indicador pouco discutido fora dos círculos especializados, que expõe com precisão onde a eficiência da manutenção se perde: o Wrench Time, ou Fator de Produtividade da Manutenção. Ele mede o percentual do tempo de trabalho que um técnico de manutenção dedica efetivamente à execução técnica direta, excluindo deslocamentos, espera por materiais, preenchimento de relatórios, reuniões e liberações formais de equipamentos. No Brasil, esse índice fica entre 25% e 35% do tempo total disponível, de acordo com Palmer, um estudioso do setor.

Na prática, isso significa que em muitas plantas industriais, três quartos ou mais do tempo contratado da equipe de manutenção não se converte em trabalho produtivo. Uma equipe de oito técnicos com jornada de oito horas e 22 dias úteis mensais possui, teoricamente, 1.408 horas disponíveis por mês. Com um Wrench Time de 34%, comum em operações com algum grau de estruturação, esse número cai para cerca de 479 horas de execução técnica real. O restante dissolve-se em fricções operacionais que dificilmente aparecem no balanço, mas que comprometem diretamente a disponibilidade dos ativos e o cumprimento dos cronogramas de produção.

Esse fenômeno não é exclusivo de empresas com baixa maturidade tecnológica. Ele afeta operações estruturadas, com sistemas de CMMS implantados e equipes qualificadas. O gargalo está, frequentemente, na programação: na definição semanal das atividades prioritárias, na alocação de mão de obra, na gestão de restrições operacionais e na integração de informações dispersas entre sistemas diferentes.

O problema de escala do PCM

Em operações de grande porte, o processo de Planejamento e Controle de Manutenção (PCM) concentra um volume de variáveis que desafia qualquer análise manual consistente. São ordens de serviço acumuladas, restrições de segurança, criticidade de ativos, disponibilidade de sobressalentes e capacidade de mão de obra especializada, tudo isso precisando ser combinado em uma programação semanal que faça sentido operacional e econômico.

O que ocorre com frequência é que esse processo depende do julgamento individual de programadores experientes, de planilhas desatualizadas e de informações que chegam por canais informais. O resultado é uma programação que reflete o que foi possível enxergar, não o que seria ótimo executar.

Pesquisas da ABRAMAN indicam que apenas 23% das indústrias brasileiras alcançaram um estágio mais avançado de digitalização e gestão orientada por dados, enquanto grande parte ainda opera de forma reativa em suas rotinas de manutenção. Essa assimetria de maturidade digital tem consequências diretas sobre a previsibilidade da produção e a competitividade das plantas industriais no médio prazo.

O que a IA muda, de fato

A discussão sobre inteligência artificial na indústria tende a se concentrar em automação de processos físicos, robótica e controle de qualidade. Essas aplicações têm valor, mas o impacto mais imediato e mensurável da IA na manutenção industrial está em outro lugar: na capacidade de apoiar decisões de programação mais rápidas, mais assertivas e integradas com as restrições reais da operação.

Segundo estudos da PwC referenciados pela Revista Indústria 4.0, novas tecnologias permitem a redução do custo de manutenção eliminando em até 70% as falhas de fabricação. Esse número é expressivo, mas ele pressupõe algo que a maioria das plantas ainda não tem: decisões de manutenção orientadas por dados integrados, não por experiência individual.

A mudança estrutural que está em curso não substitui os programadores ou as equipes técnicas. Ela retira dessas pessoas o peso do processamento manual de informações e devolve capacidade de julgamento, tempo e foco para o que realmente importa. Quando a IA assume a otimização da programação semanal, considerando criticidade de ativos, backlog, disponibilidade de mão de obra e restrições operacionais em segundos, o tempo antes consumido nesse processo pode ser redirecionado para engenharia de manutenção, análise de falhas e melhoria contínua.

O Dia da Indústria como contexto, não como pretexto

Celebrar o Dia da Indústria sem confrontar os dados estruturais do setor seria uma oportunidade perdida. A indústria brasileira tem avançado, mas a maturidade digital da manutenção ainda é um gap competitivo real. Enquanto as plantas operam de forma reativa e o Wrench Time médio no Brasil não ultrapassa 35%, há um espaço considerável de ganho que independe de grandes investimentos em automação física.

A transformação começa nas decisões. E decisões melhores, mais rápidas e mais integradas com a realidade operacional são exatamente o que a inteligência artificial pode entregar para a indústria nos próximos anos.