Imagine um cenário em que o seu equipamento, motorizado ou não, "avisa" antes mesmo de apresentar um defeito grave. E mais, ele aponta o que está errado e sugere qual a melhor forma para repará-lo. Isto já é realidade que se consolida com o avanço da Inteligência Artificial (IA) na Manutenção Automotiva Agrícola.
 

A Manutenção Automotiva Agrícola passa por uma transformação sem precedentes. Sistemas que antes dependiam exclusivamente da habilidade humana para identificar falhas e realizar reparos agora contam com algoritmos inteligentes, sensores embarcados e plataformas digitais para antecipar problemas, reduzir custos e aumentar a confiabilidade dos equipamentos.

Matriz de tecnologia para os próximos cinco anos: De acordo com a Matriz Mundial de Tecnologia, traçada pela PMM Inovation Group, a evolução da tecnologia caminha numa velocidade exponencial, enquanto muitas empresas ainda estão numa velocidade logarítmica e dentro dos conceitos. A revolução para os próximos três anos será a Inteligência Artificial, o 5G, Blockchain, Hologramas, Robótica, Drone e dados em DNA, sendo disparadamente em maior intensidade a evolução da IA.

Diagnóstico preditivo com IA. O que é?

O diagnóstico preditivo utiliza IA para coletar, analisar e interpretar dados em tempo real. Através de sensores espalhados pelos sistemas, subsistemas e componentes do equipamento, monitorando temperatura, vibração, rotação, pressão e outros parâmetros, é possível prever falhas com base em padrões históricos e comportamentos anômalos.
 

Sistemas de machine learning, por exemplo, aprendem continuamente com os dados capturados e melhoram sua capacidade de diagnóstico, antecipando problemas antes que eles comprometam o desempenho do equipamento. Resultado: uma manutenção mais eficiente, com menos paradas não planejadas e maior vida útil dos componentes e, por consequência, do ativo.

Aplicações práticas da IA na manutenção automotiva: A aplicação da IA na manutenção automotiva vai muito além do simples diagnóstico de falhas. Abaixo, destacamos algumas inovações que já estão em uso:

• Análise de óleo em tempo real: sistemas inteligentes conseguem identificar a degradação do óleo e sugerem o momento ideal para troca, evitando desgaste prematuro do motor.

• Monitoramento preditivo de componentes críticos: algoritmos avaliam padrões de uso e desgaste destes componentes, recomendando manutenções preventivas antes que ocorra a falha.

• Detecção automática de ruídos: softwares treinados com milhares de sons conseguem identificar, com alta precisão, se um barulho no motor, suspensão ou transmissão indica uma falha iminente.

• Assistentes virtuais de manutenção (AVM): chatbots e aplicativos baseados em IA orientam o mantenedor ou o próprio operador sobre as falhas, códigos de erro e até orientam a solução do problema por eles descritos.
 

Benefícios para a gestão de ativo: Para a gestão de ativo como um todo, a IA representa um salto no gerenciamento e operacionalização da manutenção. Com o acesso a dados detalhados sobre o estado de cada sistema, subsistema e componente, é possível:

• Reduzir o tempo de diagnóstico, diminuindo assim o tempo médio de reparo (MTTR);

• Evitar a troca desnecessária de peças, metodologia baseada na teoria da tentativa e erro;

• Melhorar a previsão de demanda por peças e serviços, auxiliando o Departamento de Supply Chain na gestão de estoque;

• Planejar manutenções com menos impacto na operação, tomando o controle do lucro cessante.

Além disso, sistemas integrados entre equipamentos, oficinas e fornecedores permitem um ecossistema mais ágil, colaborativo e transparente.
 

Intelligent Pro IA: Inteligência Artificial aplicada ao diagnóstico de falhas em colhedoras de cana. A operação de colhedoras de cana-de-açúcar representa um dos pontos mais críticos e onerosos da mecanização agrícola na cultura da cana-de-açúcar. As paradas não planejadas geram custos elevados, perda de produtividade e impacto direto no CTT (corte, transbordo e transporte).

Diante desse cenário, as empresas especializadas do setor reúnem conhecimento e experiências para formarem parcerias para o desenvolvimento de ferramentas que incorporem Inteligência Artificial para viabilizar a análise de falhas e o diagnóstico técnico em colhedoras. Atualmente, há no mercado sucroenergético mais de 5.000 colhedoras de cana operando em todo Brasil, com custos ao redor de R$ 500.000,00 de manutenção absoluta por ano, com um RAV (indicador de renovação do ativo) na ordem de 24 a 29% e esses custos são de alta representatividade na formação dos custos do TCO (custo total de propriedade).

Impacto direto no MTTR e MTBF: Com a aplicação de ferramentas de diagnóstico (Troubleshooter), o tempo médio de reparo (MTTR - Mean Time to Repair) é significativamente reduzido, uma vez que o diagnóstico deixa de ser uma investigação empírica e passa a ser orientado por dados e padrões aprendidos pela Inteligência Artificial.
 

Por outro lado, o tempo médio entre falhas (MTBF - Mean Time Between Failures) também tende a aumentar, já que o sistema permite antecipar falhas potenciais, ajudando a equipe técnica a atuar antes que o problema se agrave.

Tecnologia e eficiência: As ferramentas de IA estão sendo criadas nestra área com um objetivo claro: reduzir o tempo de diagnóstico e aumentar a assertividade na identificação das causas raiz dos problemas. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina alimentados por históricos de falhas, parâmetros operacionais, sensores e análises de dados em tempo real, o sistema é capaz de sugerir, com precisão, os possíveis motivos das falhas apresentadas, com isso, reduzindo o tempo de reparo da máquina e contribuindo para melhor ROI (retorno do investimento), já que uma colhedora de cana tem um custo total operacional (TCO) na faixa de R$ 700,00/hora entre custos fixos e variáveis. Afinal, quaisquer ganhos que melhorem sua disponibilidade operacional e o OEE (índice de eficiência geral dos equipamentos) trazem ganhos substanciais para amortização do investimento da tecnologia nos ativos em menor tempo.
 

Desafios e o futuro da manutenção com IA: Apesar das vantagens, a adoção da IA na manutenção automotiva ainda enfrenta alguns desafios e obstáculos. A padronização de sistemas, a interoperabilidade entre fabricantes e modelos de equipamentos e o custo de implementação desta ferramenta preditiva são as barreiras mais comuns.
 

Outro ponto importante é a qualificação dos profissionais nas pontas operativas de manutenção e operação. A nova geração de mecânicos precisa ser capaz de interpretar relatórios técnicos, compreender algoritmos básicos de IA e utilizar softwares de diagnóstico avançados que a cada ano são mais intensivos a tecnologia embarcada nos equipamentos. Nesse sentido, o investimento em capacitação é essencial para o sucesso desta ferramenta de diagnóstico preditivo.
 

Mas o futuro é promissor. Com a conectividade dos equipamentos nas tecnologias de IoT (Internet das Coisas) e Big Data, o uso de IA na manutenção tende a se tornar cada vez mais comum e acessível, otimizando os processos, aumentando a eficiência, reduzindo os custos e prevenindo falhas em equipamentos. Através da tecnologia de machine learning, quanto mais dados de entrada inserirmos nos programas para IA, mais rápidas e mais assertivas se tornam suas respostas em relação aos projetos utilizando essa tecnologia.

Além disso, com a evolução da Inteligência Artificial generativa, as expectativas são que as tecnologias de IA não somente diagnostiquem, mas também sejam capazes de sugerir correções em tempo real para reparação das falhas e panes nos sistemas.