A jornada de 8.500 quilômetros pelo futuro da confiabilidade.

A jornada de 8.500 quilômetros pelo futuro da confiabilidade

Uma análise sobre a palestra "Global Framework in Reliability and Asset Management", de Paul Casto.

Vindo de uma pequena fazenda no estado da Virgínia, a cerca de 8.500 quilômetros de distância, Paul Casto trouxe na bagagem não apenas a experiência de quem viaja o mundo pela GE, mas uma visão clara sobre as tendências que estão moldando o futuro da manutenção e da gestão de ativos. Como ex-presidente da SMRP (Society for Maintenance & Reliability Professionals), Casto iniciou sua fala reforçando os laços com a Abraman, uma parceria que ele descreve como especial e sinérgica, fundamental para o avanço do conhecimento no setor.

Antes de mergulhar nos temas técnicos, ele fez um convite: que os profissionais brasileiros explorem as certificações da SMRP, como a CMRP (Certified Maintenance & Reliability Professional) e a CMRT (Certified Maintenance & Reliability Technician), destacando que são as únicas na área com certificação de terceira parte pela ANAP, o que lhes confere um peso único no mercado global.

Mas o verdadeiro cerne de sua apresentação foi responder a uma pergunta fundamental: para onde a confiabilidade está caminhando? A resposta se desdobrou em algumas tendências globais que merecem nossa atenção.

A digitalização dos processos de confiabilidade

O primeiro ponto que Casto desmistificou é a ideia de uma "confiabilidade digital". Segundo ele, isso é um equívoco. A confiabilidade em si não é digital; ela continua sendo medida por falhas no mundo físico. O que está acontecendo, na verdade, é a digitalização e automação dos processos de trabalho associados à confiabilidade.

Estamos usando a tecnologia para otimizar análises de causa raiz, planejamento, programação e gestão do trabalho. A tecnologia não é o fim, mas o meio para tornar nossos processos mais eficientes, com o objetivo final de sempre: aumentar a disponibilidade e reduzir custos.

O desafio de integrar um mar de dados

"Hoje, estamos morrendo em um mar de dados", afirmou Casto, com uma metáfora poderosa. Ele ressalta que, por anos, acumulamos informações em sistemas isolados, e o sistema número um, para a surpresa de poucos, ainda são as planilhas de Excel. O grande desafio, e onde estarão os vencedores do futuro, é na capacidade de integrar essas fontes de dados distintas.

A meta é criar uma visão holística que permita análises multivariáveis, conectando dados de negócios, ferramentas digitais e práticas de manutenção. A tendência é migrar de um emaranhado de sistemas para plataformas de enterprise que centralizem e deem sentido a essa imensidão de informações, permitindo que os recursos de uma planta se sintam "em casa" ao operar em outra unidade da mesma corporação.

De reativo a proativo: a gestão dinâmica de risco

Talvez a parte mais fascinante da palestra tenha sido a abordagem sobre a gestão de risco. Risco, definido como a probabilidade de um evento multiplicada por sua consequência, é algo que precisamos gerenciar de forma proativa. O problema? Não temos uma bola de cristal. A confiabilidade é probabilística por natureza, influenciada por inúmeras variações, desde a forma como a equipe A opera um equipamento em comparação com a equipe B, até os detalhes da manutenção noturna.

A grande virada de chave é sair de uma análise de criticidade estática, feita uma vez a cada cinco anos, para uma gestão de risco dinâmica. O risco de um ativo não é fixo; ele muda ao longo do tempo.

O que nós realmente queremos é que nosso equipamento levante a mão e nos diga: 'Eu não estou me sentindo bem, você poderia olhar para mim?'

Em termos simples, é isso. Precisamos combinar a criticidade do ativo com sua "saúde" em tempo real, analisando todos os dados disponíveis para entender: qual é o meu risco hoje? Na próxima semana? Daqui a três meses? Essa visão nos permite tomar decisões melhores e evitar a "manutenção por descoberta", aquele momento em que abrimos um equipamento durante uma parada e encontramos um problema para o qual não estávamos preparados.

A era da inteligência artificial

Nenhuma conversa sobre tendências estaria completa sem mencionar a Inteligência Artificial. Paul Casto a posiciona como o ápice de uma evolução: saímos da análise descritiva (o que aconteceu) e diagnóstica (por que aconteceu) para a preditiva (o que vai acontecer). Mas o verdadeiro "santo graal" é o prognóstico: a capacidade de determinar a vida útil remanescente de um componente.

Isso é alcançado por meio de modelos complexos, como os digital twins (gêmeos digitais), que combinam modelos físicos, estatísticos e dados de sensores para identificar os indicadores de falha e os mecanismos de degradação o mais cedo possível. A ideia é agir antes mesmo que o dano se manifeste em tecnologias preditivas tradicionais, como a análise de vibração, estendendo a vida útil do ativo.

Para dar conta dessa complexidade, outra tendência surge: os centros de monitoramento e diagnóstico remoto. Como a expertise para analisar anomalias em dados é escassa, as corporações estão centralizando seus especialistas para que possam monitorar ativos em tempo real, de qualquer lugar do mundo.

Ao final, Paul Casto deixou uma reflexão poderosa. Antigamente, a "meia-vida" do conhecimento de um engenheiro era de cinco anos; hoje, é muito menos. O mundo está mudando em uma velocidade vertiginosa e, como ele mesmo disse, "nunca vai mudar mais lentamente do que está mudando hoje". O recado é claro: a capacitação contínua, o aprendizado e a busca por certificações não são mais um diferencial, mas uma necessidade para navegar neste novo cenário da confiabilidade.

Texto escrito por Eduardo Stern.