A MANUTENÇÃO PREDITIVA: CIÊNCIA, TECNOLOGIA E ESTRATÉGIA PARA A INDÚSTRIA 4.0 - Schumann, Maria Eliz; Toniazzo, Brenda; Spuldaro, Juliano; Sehnem, Simone (Seminário de Iniciação Científica e Seminário Integrado de Ensino, Pesquisa e Extensão (SIEPE), 2025)
O estudo teve como propósito analisar a produção científica pregressa sobre manutenção preditiva, identificando abordagens, metodologias e resultados relevantes para diferentes setores industriais. Objetivo: O foco foi compreender a evolução das práticas e tecnologias associadas à predição de falhas, otimizando o planejamento de manutenção e reduzindo custos operacionais. Método: A pesquisa foi conduzida por meio da ferramenta Open Knowledge Maps, permitindo o mapeamento e a extração de publicações científicas pertinentes ao tema. A análise contemplou artigos com aplicações em setores como manufatura, energia, transporte, mineração, aviação e infraestrutura, abrangendo estudos de caso, revisões sistemáticas e propostas de frameworks baseados em Big Data, Machine Learning e Internet das Coisas (IoT). Resultados: Os trabalhos analisados evidenciam que a manutenção preditiva promove ganhos significativos em confiabilidade, disponibilidade e redução de custos. Abordagens baseadas em algoritmos como Random Forest, XGBoost, LSTM e CNN atingiram acurácias superiores a 90% na detecção de falhas em sistemas industriais. Setores como automotivo, aviação e energia registraram reduções de 20–40% em paradas não planejadas e até 30% em custos de manutenção. Estudos recentes destacam ainda a integração com gêmeos digitais, edge computing, aprendizado por reforço e blockchain para monitoramento seguro e em tempo real. Entretanto, desafios persistem, incluindo qualidade e interoperabilidade de dados, necessidade de pessoal qualificado, custos iniciais de implementação e cibersegurança. Conclusão: A literatura científica confirma que a manutenção preditiva é uma estratégia transformadora para a Indústria 4.0, permitindo a transição de práticas reativas e preventivas para abordagens proativas baseadas em dados. Sua adoção está associada à melhoria da eficiência operacional, prolongamento da vida útil dos ativos e maior confiabilidade dos sistemas. Contudo, a plena eficácia depende de investimentos em infraestrutura tecnológica, treinamento e integração de soluções digitais escaláveis. Implicações Gerenciais. Para gestores industriais, os achados reforçam a importância de alinhar decisões de manutenção às capacidades analíticas e ao nível de maturidade digital da organização. A implementação de manutenção preditiva exige planejamento estratégico, priorização de ativos críticos, gestão de riscos e desenvolvimento de competências em análise de dados. Quando bem executada, a abordagem contribui para reduzir custos, otimizar recursos, aumentar a segurança operacional e sustentar a competitividade em ambientes de alta complexidade e demanda tecnológica.