Aplicação da inteligência artificial na manutenção preditiva : impactos e desafios na indústria 4.0 brasileira.

Abstract

Este estudo investiga a aplicação da inteligência artificial (IA) na manutenção preditiva no contexto da Indústria 4.0, uma era marcada pela integração de tecnologias digitais, automação e conectividade nos processos industriais. O problema central abordado é a predominância de métodos reativos e pouco eficientes nas práticas de manutenção em empresas brasileiras, e como a IA pode contribuir para a transição para modelos mais inteligentes e proativos. O objetivo geral é analisar os benefícios, desafios e impactos da adoção da manutenção preditiva assistida por IA destacando seu papel na otimização da eficiência operacional, na redução de custos e na sustentabilidade industrial. A metodologia utilizada foi uma pesquisa bibliográfica qualitativa, com base em obras teóricas e estudos de caso relevantes. Os resultados apontam que a aplicação de IA, por meio de algoritmos de machine learning e análise de big data, permite prever falhas com alta precisão, reduzindo o tempo de inatividade e os custos operacionais em até 35%. Um exemplo prático apresentado é o caso da Empresa XYZ, que obteve ganhos expressivos com a adoção dessa abordagem. Conclui-se que, embora existam desafios técnicos e culturais para sua implementação, a manutenção preditiva baseada em IA representa uma evolução estratégica na gestão de ativos industriais, com perspectivas promissoras para o futuro da manufatura inteligente.

This study investigates the application of artificial intelligence (AI) in predictive mainte nance within the context of Industry 4.0, an era characterized by the integration of digital technologies, automation, and connectivity into industrial processes. The central issue addressed is the prevalence of reactive and inefficient maintenance methods in Brazilian companies, and how AI can support the shift toward more intelligent and proactive mod els. The main objective is to analyze the benefits, challenges, and impacts of adopting AI-assisted predictive maintenance, emphasizing its role in improving operational effi ciency, reducing costs, and promoting industrial sustainability. The research followed a qualitative bibliographic approach, based on theoretical works and relevant case studies. The results show that the application of AI, through machine learning algorithms and big data analytics, enables highly accurate failure predictions, reducing downtime and oper ational costs by up to 35%. A practical example is presented through Empresa XYZ, which achieved significant improvements by adopting this approach. It is concluded that, despite the technical and cultural challenges to implementation, AI-based predictive maintenance represents a strategic evolution in industrial asset management, with prom ising prospects for the future of smart manufacturing.