No mundo da gestão de ativos, sempre fomos guiados por siglas: MTBF, MTTR e OEE. Elas são os pilares que medem a eficiência, a confiabilidade e a performance da manutenção. No entanto, por décadas, esses indicadores funcionaram como um espelho retrovisor: eles nos dizem, com precisão, o que já aconteceu.

O MTBF (Tempo Médio Entre Falhas) nos conta quanto tempo, em média, um ativo funcionou antes de falhar. O MTTR (Tempo Médio Para Reparo) mede a rapidez com que conseguimos consertá-lo. O OEE (Overall Equipment Effectiveness) nos dá a nota final da eficiência produtiva.

O problema? Todos são KPIs reativos. São a autópsia da falha, não a prevenção dela.

A transformação digital, impulsionada pela Inteligência Artificial (IA) e pela Internet das Coisas (IoT), está mudando radicalmente essa dinâmica. Não estamos mais limitados a medir o passado; agora, podemos prever e moldar o futuro.

A Transformação Digital na Prática: Integrando Gestão de Ativos e KPIs

A verdadeira mudança não está em novos dashboards, mas na integração de dados. Antes, um operador registrava uma falha em uma planilha (ou nem isso). Hoje, um sensor de IoT pode medir a vibração e a temperatura de um ativo em tempo real , enviando esses dados para uma plataforma de gestão de ativos (EAM/CMMS) antes mesmo que a falha ocorra.

É aqui que a IA, com a Inteligência Artificial Hive do Manusis4, entra em ação. Ela não apenas armazena o dado; ela o contextualiza. Ela cruza a informação do sensor com o histórico daquele ativo, os planos de manutenção e até mesmo com o inventário de peças.

De Reativo para Preditivo: A Evolução dos Indicadores com IA

Quando a IA é integrada aos seus KPIs clássicos, eles não são substituídos, mas sim elevados:

• MTTR (Evoluído): De “Tempo de Reparo” para “Planejamento de Reparo”
  • Reativo: A máquina quebra. O cronômetro do MTTR inicia. A equipe corre para diagnosticar, verificar se há peças e agendar o técnico.
  • Preditivo com IA: A IA detecta uma anomalia (ex: vibração) e prevê uma falha em 72 horas. O Manusis4 automaticamente abre uma ordem de serviço , verifica o inventário , reserva a peça e agenda o técnico para uma janela de manutenção planejada, antes que a produção pare. O MTTR, nesse cenário, tende a zero, pois o reparo ocorre antes da falha.
• MTBF (Evoluído): De “Média de Falhas” para “Análise de Causa Raiz (RCA)”
  • Reativo: Medimos que, em média, o “Ativo X” falha a cada 1.000 horas. O planejamento se baseia nessa média.
  • Preditivo com IA: A IA analisa por que ele falha. Ela identifica padrões que os humanos não veem, correlacionando dados de operação, temperatura e lotes de material. O foco muda de “quando” ele falha para “por que” ele falha, permitindo uma Análise de Causa Raiz (RCA) efetiva, um pilar de metodologias como o WCM (World Class Manufacturing).
• OEE (Evoluído): De “Relatório de Turno” para “Performance em Tempo Real”
  • Reativo: O OEE é calculado no final do dia ou do turno, em uma planilha. A gestão descobre ontem que a performance foi baixa.
  • Preditivo com IA: A plataforma CMMS se integra ao MES (Manufacturing Execution System) e aos PLCs das máquinas. O OEE é visto em tempo real. A IA pode, inclusive, identificar microparadas ou gargalos que afetam o OEE e que não seriam registrados manualmente, sugerindo ajustes imediatos na operação.

Evitando as Armadilhas da Transformação Digital

Muitas empresas tentam implementar essa visão, mas falham por duas razões principais:

1. Silos de Dados: O OEE está no sistema MES, os custos estão no ERP (SAP, Totvs, Oracle) e a manutenção está em planilhas. A IA não consegue operar em silos. A solução é uma plataforma única que sirva como “hub” central. O Manusis4 é projetado para essa interoperabilidade , conectando-se nativamente a ERPs e outros sistemas.
2. Dados de Baixa Qualidade (Garbage In, Garbage Out): Se a IA é alimentada com dados ruins (ex: OMs preenchidas de forma incompleta), suas previsões serão ruins. A solução é garantir a coleta de dados na fonte. O uso de aplicativos móveis , como o Manusis Mobile, permite que o técnico, no chão de fábrica, use checklists, comando de voz ou QR Code para registrar informações padronizadas, garantindo a qualidade do dado que alimentará a IA.

O Futuro é Preditivo: O Papel do Manusis4

A verdadeira transformação digital não é apenas sobre dashboards bonitos; é sobre mudar a própria natureza da medição. É sair da passividade de medir falhas para a proatividade de gerenciar a performance.

O Manusis4 atua como essa plataforma central de gestão de ativos (EAM) , que não só executa a manutenção, mas também integra IoT, mobile e IA para dar sentido aos dados.

Não se trata mais de saber seu MTBF. Trata-se de saber por que ele existe e como a IA pode torná-lo irrelevante.