Paradas não planejadas estão entre os problemas mais caros para a indústria. Além do impacto na produção, uma máquina parada pode gerar atrasos na cadeia de suprimentos e aumentar os custos de manutenção. Diante deste cenário, empresas começam a usar inteligência artificial para acelerar decisões que antes dependiam de análises manuais.
Um exemplo vem de uma siderúrgica global, que passou a utilizar agentes de IA para analisar propostas técnicas de fornecedores e documentos de processos de contratação. A tecnologia cruza essas informações, com registros históricos de manutenção armazenados nos sistemas da empresa, como o SAP, ajudando as equipes a comparar fornecedores e identificar padrões de desempenho.
A solução foi implementada pela Objective, empresa brasileira de tecnologia que atua com dados e inteligência artificial. A companhia conecta modelos de Machine Learning e IA aos sistemas de gestão e aos repositórios de dados das indústrias.
Segundo Paulo Magalhães, COO de Dados e IA da Objective, o uso desses sistemas reduz o trabalho manual envolvido na análise de documentos e permite utilizar dados históricos nas decisões de manutenção e compras.
“O setor fabril, possui um volume massivo de dados históricos armazenados que costumam ficar isolados em silos. Quando utilizamos sistemas agênticos e Machine Learning para ler e comparar propostas complexas com o histórico de performance no SAP, reduzimos significativamente o tempo gasto pela equipe técnica em análises manuais de documentos”, afirma.
IA também entra na manutenção
A aplicação não se limita à análise de fornecedores. Modelos preditivos podem utilizar o histórico de funcionamento de máquinas e equipamentos para identificar sinais de possíveis falhas antes que elas provoquem uma interrupção.
Na prática, isso permite que a manutenção seja planejada com antecedência, reduzindo a dependência de intervenções emergenciais. A tecnologia também pode ajudar a estimar o momento adequado para substituir componentes e organizar a compra dos insumos necessários.
Outro ponto envolve a segurança dos dados. De acordo com a Objective, os agentes de IA utilizados no projeto operam sobre a infraestrutura de dados já existente nas empresas. Com isso, podem seguir as mesmas regras de acesso e políticas de segurança aplicadas aos demais sistemas corporativos.
A integração é especialmente relevante em ambientes industriais, que concentram informações sobre produção, fornecedores, equipamentos e processos de manutenção.
Da experiência-piloto à operação
O uso de IA na indústria também começa a avançar além dos projetos experimentais. Em vez de aplicações isoladas, empresas passam a integrar modelos preditivos e prescritivos aos sistemas utilizados no dia a dia das operações.
A expectativa é utilizar os dados acumulados pelas fábricas não apenas para identificar o que já aconteceu, mas também para antecipar falhas, orientar decisões de manutenção e melhorar o planejamento de recursos.
Para a indústria, o resultado esperado é reduzir o tempo de equipamentos parados e dar mais previsibilidade aos custos de manutenção e produção.
