Avaliação do uso de inteligência artificial generativa no apoio ao diagnóstico de falhas em manutenção corretiva industrial

Abstract

A eficiência na identificação e correção de falhas pode contribuir para a redução de custos e aumento da produtividade.. Nesse contexto, a utilização de Inteligência Artificial (IA) apresenta se como uma alternativa promissora para auxiliar profissionais na análise de sintomas e diagnóstico de falhas. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e avaliar um sistema baseado em IA voltado ao apoio na manutenção corretiva industrial. A metodologia adotada caracteriza-se como pesquisa aplicada, de natureza experimental, com abordagem qualitativa e quantitativa. Foram realizados testes práticos utilizando cenários reais de falhas em equipamentos industriais, avaliando a capacidade da IA em identificar causas prováveis com base em sintomas fornecidos. Os resultados demonstraram potencial da IA em diagnósticos mais diretos, embora tenham sido observadas limitações significativas em falhas mais complexas. Conclui-se que a IA possui potencial significativo como ferramenta de apoio à manutenção, contribuindo para maior eficiência nos diagnósticos e redução do tempo de parada de máquinas.