De novo a mesma falha na mesma máquina? O mesmo componente, no mesmo turno, com a mesma urgência? Se esse padrão soa familiar, você não está sozinho. Muitas empresas ainda enfrentam falhas repetitivas porque não analisam seu histórico de manutenção nem aplicam uma abordagem baseada em dados.
A seguir, vamos te mostrar como aplicar um modelo de manutenção baseado em dados que permite antecipar incidentes, identificar padrões ocultos e otimizar a eficiência operacional.
Por que as falhas se repetem?
Quando uma avaria ocorre pela terceira ou quarta vez no mesmo equipamento, o problema não é técnico, é de gestão. O mais comum é que:
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As ordens de serviço não estejam bem documentadas.
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As causas raiz não sejam identificadas nem registradas.
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Não haja acompanhamento de indicadores-chave como MTTR ou MTBF.
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Não sejam utilizadas ferramentas que detectem tendências ao longo do tempo.
Na ausência de dados, cada intervenção é tratada como um caso isolado, e assim, os mesmos erros se repetem sem que ninguém os perceba a tempo.
O que é a manutenção baseada em dados
A manutenção baseada em dados consiste em tomar decisões técnicas e operacionais a partir das informações geradas pelo próprio sistema de manutenção. Não se trata apenas de coletar dados, mas de estruturá-los, analisá-los e transformá-los em ações concretas.
Inclui práticas como:
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Registro detalhado e consistente de todas as OS's;
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Uso de sensores IoT para capturar dados em tempo real;
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Análise de históricos para identificar padrões de falha;
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Classificação das falhas por causa, equipamento, componente ou frequência;
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Apoio da IA para detectar comportamentos anômalos ou preditivos.
Com um sistema CMMS como o da Fracttal, todas essas informações são centralizadas, automatizadas e transformadas em conhecimento útil.
Como detectar falhas recorrentes com um CMMS
Um CMMS moderno permite visualizar rapidamente quais ativos apresentam mais falhas, quais são as causas mais comuns e quais peças estão envolvidas. Confira algumas funcionalidades essenciais:
🔎 1. Painéis de análise de histórico
Consulte com um clique quais equipamentos geraram mais OS's, quais tipos de falhas são mais frequentes ou quais tarefas corretivas se repetem.
🔄 2. Classificação das causas raiz
Registre cada intervenção com códigos padronizados para identificar se as falhas vêm de má operação, desgaste, lubrificação, entre outros fatores.
📊 3. Indicadores MTTR e MTBF por equipamento
Esses indicadores ajudam a detectar se um equipamento está falhando mais do que o normal e agir antes que isso impacte a produção.
🤖 4. Análise inteligente com o Fracttal AI
O Fracttal AI identifica padrões de intervenção, sugere ações corretivas e alerta sobre ativos com comportamentos anômalos — permitindo antecipar-se antes que a falha se repita.
Exemplo real: antecipe falhas e reduza mais de 850 horas de paradas
O caso da UMOE Bioenergy mostra como implementar manutenção baseada em condição, apoiada por sensores e dados em tempo real, permite prevenir falhas antes que elas aconteçam.
Segundo Daniel Rodrigues de Oliveira, responsável pela Confiabilidade Industrial:
“Com a Fracttal, conseguimos antecipar falhas operacionais, realizando paradas programadas que reduzem riscos de segurança, perdas de produção e custos de manutenção.”
Resultados em destaque 🚀
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Mais de 850 horas de inatividade evitadas.
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Economia superior a R$600.000
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Redução de 85% no tempo de intervenção graças a ações proativas.
Benefícios de se antecipar às falhas recorrentes
Aplicar um modelo de manutenção baseada em dados permite:
- Reduzir falhas repetitivas e emergências.
- Otimizar o uso de recursos técnicos e peças de reposição.
- Aumentar a disponibilidade operacional dos equipamentos.
- Melhorar a qualidade do serviço e diminuir reclamações.
- Tomar decisões fundamentadas — e não reativas.
Mude a lógica: de “apagar incêndios” a prevenir com dados
Se você não analisa seu histórico, está condenado a repeti-lo. Cada OS é uma fonte valiosa de informação que pode evitar a próxima falha.
Com a Fracttal, você implementa uma estratégia real de manutenção baseada em dados, com dashboards personalizados, rastreabilidade total e o apoio da inteligência artificial.
Comece a prevenir falhas antes que aconteçam. Dê o próximo passo rumo à manutenção baseada em dados.
