Compreender o tempo de inatividade
As linhas de produção e as operações complexas das fábricas são motores geradores de receitas e lucros para os setores com elevada intensidade de ativos.
Os líderes empresariais, as equipas de operação das fábricas e os profissionais de planeamento da produção esforçam-se constantemente por maximizar o rendimento e a eficiência destas unidades de produção ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Estudos recentes de ABB, Siemens e a EMA Research indicam que este número está a aumentar de forma constante, tendo os custos associados ao tempo de inatividade quase triplicado nos últimos 5 anos.
Aumento dos custos decorrentes de paragens nos últimos 5 anos
De paragens não planeadas causadas por avarias no equipamento
Custo anual das paragens não planeadas na indústria transformadora
A tabela abaixo ilustra os enormes riscos financeiros envolvidos; mesmo uma única hora de inatividade não planeada em setores de elevado valor pode anular dias de lucro operacional.
| Setor | Escala | Custo médio por hora |
|---|---|---|
| Energia (Serviços Públicos / Eletricidade) | $2,480,000 | |
| Fabrico de automóveis | $2,300,000 | |
| Produtos químicos | $700,000 - $1,200,000 | |
| Indústria transformadora (geral) | $260,000 - $500,000 | |
| Tratamento de Água e Resíduos | $150,000 - $350,000 |
As empresas têm uma necessidade premente de rever tanto os períodos de inatividade planeados como os não planeados, através de uma abordagem preventiva, preditiva e corretiva à gestão de ativos.
As razões para o tempo de inatividade
Uma instância de inatividade pode estar associada tanto a uma atividade de manutenção planeada como a uma não planeada.
Infelizmente, apesar de todos os esforços, as paragens não planeadas são simplesmente inevitáveis. É possível minimizá-las, mas eliminá-las é bastante complicado e quase impossível.
Em ambos os cenários, a necessidade de uma resposta rápida e da resolução da falha reveste-se de importância fundamental.
As causas das paragens relacionadas com avarias nos ativos são detalhadas a seguir;
Avaria técnica de natureza mecânica
Uma das razões mais comuns para a avaria de um equipamento está relacionada exclusivamente com uma falha técnica do próprio equipamento, que pode ser causada por:
- Idade do ativo: Em vez de retirar o bem de serviço após o fim da sua vida útil, a utilização contínua acaba por provocar uma avaria técnica total devido a quebras e falhas em peças delicadas
- Má gestão da manutenção: O processo de manutenção e as etapas exatas relativas ao ativo não foram realizados atempadamente OU não foram realizados da forma como deveriam, conforme recomendado pelo fabricante original (OEM).
Por exemplo:
- Foi utilizada uma peça alternativa mais barata para reduzir custos, mas isso comprometeu a qualidade
- Uma falha técnica no processo – Instalação incorreta de uma peça, parafusos soltos, etc.
- Funções de energia e serviços públicos: Isto inclui picos de tensão, quedas de tensão ou fugas de ar comprimido que provocam o desligamento de sistemas sensíveis de PLC (Controlador Lógico Programável).
- Exposição a substâncias perigosas: Devido a uma manutenção inadequada, o equipamento simplesmente não pode ser utilizado numa linha de produção sem causar danos ambientais ou representar um risco para a saúde e a segurança dos operadores.
Exemplo:
- Uma fuga de petróleo que está a causar uma grave degradação ambiental.
- Uma cobertura de máquina que representa um risco grave para a OSHA
Fenómenos naturais e catástrofes
Estes são aspetos que conduzem a falhas nos ativos e que, geralmente, estão fora do controlo da organização — pensemos em inundações, tempestades, quedas de raios, etc.
Isto inclui também aspetos que podem ser, de certa forma, controlados, como a humidade elevada ou o calor, que provocam um desgaste excessivo. A utilização do equipamento em condições de frio extremo, muito antes de o equipamento estar devidamente «aquecido»
Exemplo 1: A humidade extremamente elevada provoca um desgaste excessivo, o que obriga a realizar a manutenção muito antes dos intervalos recomendados pelo fabricante original
Conflitos relacionados com dados mestre e inventário
Trata-se de uma situação muito menos comum. Ocorre quando a peça de substituição adequada simplesmente não está disponível no local OU quando foi encomendada uma peça de substituição incorreta devido a uma má gestão dos dados e/ou à utilização de processos de gestão de peças de substituição que não cumprem os padrões exigidos.
A catalogação dos materiais das peças sobressalentes e a garantia de excelentes processos de gestão de inventário podem resolver este desafio. Abordaremos este tema mais detalhadamente na parte final deste artigo.
Lacunas humanas
O erro humano e as lacunas relacionadas com a força de trabalho são um fator surpreendentemente subestimado que contribui para os tempos de inatividade não planeados.
Isto pode manifestar-se de várias formas: um técnico pode utilizar uma especificação de binário errada ao remontar um componente, interpretar incorretamente um desenho técnico ou ignorar um passo da lista de verificação devido à pressão do tempo ou à fadiga.
O problema agrava-se quando as organizações enfrentam uma elevada rotatividade de técnicos. O conhecimento institucional — aquele que se acumula na mente de um engenheiro sénior após 20 anos de trabalho no terreno — sai pela porta juntamente com ele.
Os novos colaboradores, sem acesso a registos de falhas ou a um processo de integração estruturado, estão muito mais sujeitos a cometer erros.
2,1 milhões
Prevê-se que as vagas no setor da indústria transformadora fiquem por preencher até 2030 devido à falta de competências, o que se traduzirá diretamente numa deterioração da qualidade da manutenção e do tempo de disponibilidade dos ativos.
A falta de correspondência entre competências e funções é outro fator comum. Com a rápida adoção de equipamentos digitais e compatíveis com a IIoT, muitas equipas de manutenção vêem-se a operar ativos que exigem competências para as quais simplesmente não receberam formação.
A solução começa com um planeamento estruturado da força de trabalho: mapear as competências necessárias para cada classe de ativos em relação às capacidades do pessoal, identificar lacunas e colmatá-las de forma proativa, antes que o ativo avarie e um técnico se veja diante dele sem estar preparado.
Prevenção de perdas na gestão de paragens
Os objetivos da gestão de paragens incluem:
- Prevenir, desde o início, o tempo de inatividade dos ativos e da produção:
- Garantir que a RCA compreenda as razões da falha e que a solução seja preparada para o futuro
- Tempo de inatividade mínimo e prazos de resposta mais rápidos, tanto em paragens planeadas como não planeadas
As empresas costumam calcular um custo teórico por hora de inatividade. Trata-se da produção que a máquina em questão ou a linha de produção teria gerado, caso a avaria não tivesse ocorrido. Estas são perdas que, de outra forma, teriam constituído receitas líquidas.
Na verdade, cada minuto de inatividade representa uma perda direta, e não apenas um custo. A diferença entre uma reparação de 2 horas e uma paragem de 2 dias nem sempre reside na competência técnica.
Na maioria das vezes, trata-se de uma questão de preparação: ter as peças certas, as pessoas certas e a documentação do processo adequada pronta antes de pegar na chave inglesa.
Estratégias de gestão de tempo de inatividade
As estratégias para prevenir a avaria dos ativos e reduzir o próprio tempo de inatividade através de um diagnóstico eficaz e de medidas corretivas são detalhadas a seguir;
Estratégia e Processos de Gestão de Stock
Tanto as avarias nos ativos como as paragens na produção são inevitáveis.
Mesmo as abordagens de manutenção preditiva e preventiva mais avançadas têm em conta o facto de que este problema não pode ser totalmente eliminado.
Uma das maiores oportunidades para a prevenção de perdas OU para a geração de receitas (dependendo da perspetiva de cada um) está diretamente ligada à gestão de stocks críticos e à garantia de que estes estejam disponíveis no local certo da fábrica, no momento certo.
Isto é normalmente feito através de um avaliação avançada da criticidade, não só ao nível dos ativos, mas também ao nível das peças sobressalentes.
Normalmente, as empresas analisam a criticidade apenas ao nível do ativo e partem do princípio de que, POR DEFAULTO, todas as peças sobressalentes associadas a um determinado ativo fixo crítico são, elas próprias, críticas.
Esta suposição, por si só, constitui uma falácia lógica e conduz a um excesso de stock de peças que provavelmente permanecerão sem uso durante anos a fio.
É precisamente aqui que um sistema de gestão de peças sobressalentes pode apoiar a operação de manutenção.
Apresentamos, a seguir, alguns estudos e investigações que ilustram a dimensão do desafio
Um estudo da Siemens de 2024, intitulado «O verdadeiro custo do tempo de inatividade«, com base em dados recentes ABB e Aberdeen Atualizações: destaca que as avarias de equipamento são responsáveis por 42% do tempo de inatividade não planeado.
Neste contexto, a «falta de peças sobressalentes» é um dos principais fatores que contribuem para o aumento do MTTR (Tempo Médio de Reparação)
Os dados da Siemens para 2024 sugerem que a falta de uma peça sobressalente essencial pode transformar uma reparação mecânica de 2 horas numa paragem da instalação de 2 dias (um aumento de 24 vezes na duração), enquanto se aguarda o envio internacional ou os ciclos de aquisição.
dos fabricantes mundiais sofreram pelo menos uma paragem total da linha de produção devida especificamente à falta de uma peça sobressalente, e não à falta de competências técnicas para a reparar. Dentro dos 42% de tempo de inatividade classificados como «Avaria de equipamento», estima-se que 30-40% do MTTR correspondam a tempo perdido na procura , identificação ou espera pela peça correta.
Atribuição oculta: No âmbito das 42% de tempo de inatividade classificadas como «Avaria do equipamento», estima-se que 30-40% do MTTR (Tempo Médio de Reparação) correspondam a «tempo perdido» gasto a procurar, identificar ou aguardar a peça correta.
MRO360, a solução emblemática da Verdantis para a gestão de inventário de peças sobressalentes e MRO resolve precisamente este desafio.
Se não gostas de ler, o vídeo acima deve ajudar-te a compreender o que o software faz e como o faz.
Como resolver isto?
Com base em dados do setor relativos a avarias de ativos, inventários e documentos de lista de materiais (BOM) dos ativos, é agora possível avaliar o grau de criticidade ao nível das peças sobressalentes.
O MRO360 faz exatamente isso e atribui uma pontuação a cada peça, variando entre 1 e 10, sendo que 10 representa o nível mais crítico.
Entre outros aspetos, o índice de criticidade também tem em conta a probabilidade de falha dessa peça, as consequências dessa falha e calcula até o prazo médio histórico de entrega dessa peça na unidade de produção.
As equipas de manutenção também realizam exercícios de planeamento da procura de materiais e aplicam os conhecimentos adquiridos nessas atividades em várias unidades fabris diferentes.
Os modelos matemáticos da MRO360, com IA treinada especificamente para o efeito, prevêem as necessidades de material com base nos volumes históricos de consumo e produção.
Ao nível de cada fábrica, isto traduz-se numa visão precisa dos volumes de consumo.
Quando as previsões de criticidade e de procura são consideradas em conjunto, isso garante que as peças sobressalentes críticas associadas tanto a ativos críticos como a ativos não críticos sejam mantidas em stock de forma adequada, eliminando assim tempos de inatividade prolongados ou despesas não autorizadas decorrentes da indisponibilidade das peças sobressalentes adequadas.
A análise acima, ao nível das peças sobressalentes, é possível graças às ligações entre as listas de materiais (BOM) dos ativos — associar uma peça sobressalente ao ativo do qual depende é fundamental para a excelência na gestão do tempo de inatividade.
Tal como as listas de materiais (BOM) dos ativos, as ordens de trabalho são também documentos complexos — detalham informações extremamente técnicas sobre o trabalho de reparação a que um ativo está a ser submetido, a natureza da avaria, as peças provavelmente necessárias e as competências dos técnicos que serão exigidas para a execução da própria ordem de trabalho.
As ordens de trabalho podem ser tanto planeadas como não planeadas e encontram-se sistematicamente em locais específicos no EAM, no ERP, no CMMS ou mesmo em pastas específicas num disco rígido!
Com modelos de IA especialmente treinados, estes documentos podem ser digitalizados, interpretados e estruturados para serem integrados na estratégia de gestão de ativos.
Por exemplo: se 10 ordens de trabalho numa unidade específica da fábrica exigirem, todas elas, 5 peças cada de uma peça específica, este pico de procura pode ser transmitido ao software de gestão de peças sobressalentes para uma maior otimização do inventário.
Manutenção Preditiva
A implementação da manutenção preditiva tornou-se bastante comum em praticamente todos os setores.
O que outrora era uma disciplina restrita a grandes empresas com um volume de produção enorme é agora uma prática bastante comum.
Os avanços nas tecnologias de sensores, na análise de vibrações, na espectrometria e na capacidade de interpretar os dados têm melhorado a capacidade das equipas de gestão de ativos para detetar falhas e identificar as suas causas.
A Estratégia: Na manutenção preditiva, os ativos são monitorizados ao longo de todo o seu ciclo de vida através de dados de sensores compatíveis com a IIoT; o ciclo de vida do mecanismo de monitorização é representado por uma «curva PF»
P (Previsibilidade) corresponde simplesmente à primeira vez que se deteta um problema num ativo e F (Falha) corresponde ao momento em que o ativo avaria completamente.
A ideia é detetar a avaria o mais cedo possível, identificar as possíveis causas do problema e providenciar tanto os recursos humanos como os materiais necessários para resolver o problema.
Dada a enorme dimensão dos ativos operacionais de uma empresa, é importante estabelecer prioridades.
Os ativos com um PF mais baixo devem ser priorizados em primeiro lugar; a procura prevista deve também ter em conta os dados de manutenção preditiva e a provisão para ativos com baixo PF e peças sobressalentes críticas associadas a esses ativos.
Isto integra a abordagem dos 4Ms, acima referida, com dados poderosos de manutenção preditiva.
Com a Agentic AI, a MRO360 coordena estas tarefas de forma autónoma, graças à sua capacidade de interpretar os dados de manutenção preditiva e garantir que o planeamento de recursos, tanto para ordens de trabalho planeadas como não planeadas, seja executado de forma autónoma.
AIOps e Observabilidade Preditiva
A manutenção preditiva tradicional baseia-se em limiares estáticos. Atualmente, as empresas estão a adotar rapidamente o AIOps
O AIOps destaca-se na análise multivariável, que analisa a forma como diferentes variáveis interagem entre si.
Elimina a «fadiga de alertas» associada aos limiares estáticos, identificando padrões específicos de falha, o que reduz significativamente os falsos alarmes, ao mesmo tempo que deteta problemas reais numa fase muito mais precoce da curva P-F.
Além disso, cria um sistema de circuito fechado em que a deteção aciona automaticamente ordens de trabalho e a logística de peças sobressalentes, reduzindo drasticamente o tempo de espera entre a identificação de um problema e a sua resolução.
Esta transição para uma manutenção automatizada e orientada com precisão maximiza a vida útil operacional do equipamento pesado, ao mesmo tempo que elimina quase por completo os tempos de inatividade não planeados.
O AIOps destaca-se na análise multivariável, examinando a forma como as variáveis interagem em vez de as avaliar isoladamente. Reduz a fadiga de alertas resultante de limiares estáticos, identificando sinais reais de falha, diminuindo os falsos alarmes e detetando problemas numa fase mais precoce da curva P-F. A deteção pode acionar automaticamente ordens de trabalho e a logística de peças sobressalentes, encurtando o tempo entre a identificação de um problema e a sua resolução, e contribuindo para uma vida útil mais longa do equipamento, com menos interrupções não planeadas.
Planificação do Horário do Pessoal
As empresas já utilizam um sistema de gestão de ordens de trabalho ou um software CMMS para agendar tanto tarefas de manutenção preventiva como tarefas de manutenção corretiva.
Na verdade, até mesmo as empresas de média dimensão e as pequenas e médias empresas recorrem a planos de ordenação de trabalho para resolver estes problemas relacionados com o tempo de inatividade.
O Desafio: Apesar de os sistemas serem já bem desenvolvidos, é bastante comum que uma ordem de trabalho seja finalizada e os trabalhos de reparação tenham início, apenas para se verificar que faltam as competências necessárias e que falta um técnico.
A Estratégia: Por norma, uma ordem de trabalho não deve ser confirmada e os trabalhos de reparação não devem ter início enquanto a ordem de trabalho não atingir o «estado de pronto para trabalhar»
Os 4Ms: Um quadro de referência «Pronto para Trabalhar»
Por norma, uma ordem de trabalho não deve ser confirmada e os trabalhos de reparação não devem ter início enquanto a ordem de trabalho não atingir o estado «Pronto para trabalhar». Esta regra é aplicada através do princípio dos 4Ms:
Estão disponíveis as peças sobressalentes, as ferramentas e os consumíveis necessários para realizar os trabalhos de reparação
- Disponibilidade de peças sobressalentes confirmada
- Ferramentas e consumíveis preparados
- Número de referência correto verificado
Os técnicos com as competências necessárias para resolver esta avaria estão disponíveis durante o período de tempo necessário para realizar os trabalhos de reparação
- Técnico designado e disponível
- Conjunto de competências exigidas confirmado
- Duração atribuída no calendário
O SOP ou o manual técnico é impresso ou carregado num tablet
- Manual SOP ou OEM carregado
- Lista de verificação de segurança em formato impresso/digital
- Autorização de trabalho emitida
A equipa de produção concordou em «entregar» o equipamento num momento específico
- Acordo sobre a transição da equipa de produção
- Isolamento e bloqueio confirmados
- Data e hora da entrega registadas
Estes passos eliminam praticamente todo o atraso, em que uma reparação de 2 horas se transforma numa provação de 6 horas devido às idas ao Arrecadação de MRO.
Já abordámos, na secção anterior, a forma como a Agentic AI pode resolver o desafio da «disponibilidade de materiais».
O módulo «Planeador de Ordens de Trabalho» também permite designar técnicos específicos para a execução de um trabalho, tendo em conta a natureza da avaria e as competências necessárias para a execução do trabalho.
Esta informação é disponibilizada através da integração com as tabelas de dados mestre dos colaboradores, que detalham as competências e o historial profissional de técnicos, consultores e fornecedores externos.
Governança e Maturidade da RCA
A Análise da Causa Raiz (RCA) é uma disciplina através da qual os profissionais de manutenção e fiabilidade investigam a causa raiz da avaria, precisamente para evitar que estas situações se repitam no futuro.
Qualquer exercício de análise das causas profundas tem de ser apoiado por uma análise técnica rigorosa, documentação e medidas a tomar no futuro. Normalmente, tudo isto é registado na ordem de trabalho.
De um modo geral, a RCA não é realizada por causa de cada pequeno inconveniente ou de uma «falha».
As empresas estabelecem limites específicos no âmbito da sua estratégia global de gestão de ativos;
Alguns fatores desencadeantes podem ser:
- Incidentes de HSE ou ambientais: requisito de RCA criado automaticamente no sistema CMMS ou EAM
- Incidentes crónicos: Atores que falharam repetidamente 4 ou mais vezes num período contínuo de 12 meses
- Perda operacional: Qualquer paragem de uma máquina ou linha de produção que exceda um valor específico — Por exemplo: $10 000 ou mais
Num ambiente EAM nativo de IA, no entanto, a RCA não é apenas um documento que se arquiva; é um ponto de dados dinâmico que altera a forma como toda a empresa encara os seus ativos e inventário.
O Desafio: O processo de documentação da análise da causa raiz sofre de um problema de «governação». A apatia geral e as tendências humanas fazem com que a documentação da RCA fique incompleta, sem qualquer contexto sobre qual foi, exatamente, a causa raiz.
Por exemplo – O engenheiro de fiabilidade pode limitar-se a referir que o problema foi causado por uma «avaria no motor da bomba», sem fornecer o contexto adequado sobre:
- O que é que causou exatamente a avaria do motor?
- Qual é a probabilidade de voltar a falhar?
- Durante quanto tempo, aproximadamente, se prevê que a maquinaria funcione sem avarias?
- Que medidas é necessário tomar para evitar que isto volte a acontecer no futuro?
- Que recursos (peças e mão-de-obra) serão necessários para resolver a provável avaria no futuro?
Estes são dados essenciais para uma solução de EAM, uma vez que este contexto pode tornar o planeamento de inventário e de recursos extremamente eficaz.
Em MRO360, os fluxos de trabalho de gestão da RCA são essenciais e podem ser configurados através de alguns passos simples; obrigam o técnico no terreno a atualizar o contexto necessário da avaria, tal como detalhado acima, e esse contexto é adicionado à camada de inteligência do software, associando a avaria ao equipamento exato.
Isto integra-se na estratégia de gestão de stock, eliminando assim o tempo de inatividade, no caso de uma avaria recorrente.
Manutenção Centrada na Fiabilidade
Na Manutenção Centrada na Fiabilidade, o objetivo muda ligeiramente em relação ao acima referido. Aqui, o foco desloca-se ligeiramente de «Manter o equipamento em funcionamento» para «Garantir a continuidade das operações sem interrupções».
Trata-se de uma distinção subtil, mas importante, que reconhece que nem todos os ativos requerem o mesmo nível de atenção e que a manutenção excessiva de ativos não críticos pode ser tão prejudicial para a eficiência como a manutenção insuficiente dos ativos críticos.
De acordo com a ARC Advisory Group, 80% dos ativos avariam-se de forma aleatória, sem estarem relacionados com a idade, o que compromete fundamentalmente os planos de manutenção baseados no tempo, que partem do princípio de que o desgaste segue uma curva previsível.
Estudos de FMEA e FMECA
Em geral, um Estudo FMEA é realizada para compreender todos os diferentes modos de falha possíveis (O que pode correr mal?) e efeitos (as consequências caso algo corra mal)
Isto é geralmente feito em workshops extenuantes que se assemelham mais a um exercício de alinhamento, em que os técnicos realizam toda a análise manualmente.
Este processo é demorado, propenso a erros e constitui, simplesmente, uma estimativa muito estática que não tem em conta as alterações no mundo real nem a situação real das máquinas.
A solução:
Utilizar a IA para processar milhares de ordens de trabalho históricas e manuais dos fabricantes originais (OEM), de forma a preencher automaticamente os campos «Modos de Falha» e «Efeitos da Falha».
Cálculo dinâmico do Índice de Prioridade de Risco (RPN) através do cruzamento de dados de sensores em tempo real com o custo para a empresa decorrente da paragem de uma linha específica.
Na secção anterior, demonstrámos como o MRO360 se baseia nas melhores práticas da FMEA e da FMECA e como as aperfeiçoa ainda mais com a IA da Agentic, que se alimenta de dados próprios.
Integração de grupos «Run-to-Failure» (RTF)
Um dos princípios fundamentais da RCM é que se deve permitir que alguns ativos falhem, caso não sejam críticos.
Abordagem para reduzir o tempo de inatividade: Para os ativos marcados como Teste até à falha No software, o sistema suprime os alertas de manutenção proativa, mas mantém um Just-in-Time estoque de peças de substituição, para que, quando ocorrer uma avaria, o MTTR seja de minutos e não de dias
| Abordagem | Quando se deve candidatar | Estratégia de gestão de stocks | Nível de risco |
|---|---|---|---|
| Preditivo / Baseado no estado | Ativos críticos com custos elevados decorrentes de tempo de inatividade | Existências com previsão da procura e classificação de criticidade | Elevado |
| Preventiva / Baseada no tempo | Ativos com padrões de desgaste conhecidos | Reabastecimento programado de acordo com o intervalo indicado pelo fabricante original (OEM) | Médio |
| Funcionamento até à avaria (RTF) | Ativos não essenciais e facilmente substituíveis | Apenas stock de substituição «Just-in-Time» | Baixo |
Otimização dinâmica do «intervalo entre tarefas»
A RCM não é algo do tipo «configurar e esquecer». O software proporciona o ciclo de retroalimentação necessário para a melhoria contínua.
Análise Matemática: O software analisa a relação entre «idade e fiabilidade». Se o RCM sugerisse inicialmente a substituição de uma peça a cada 1 000 horas, mas o software verificar que as avarias só começam, na realidade, a partir das 1 500 horas, o software adia automaticamente o intervalo de manutenção, poupando custos sem aumentar o risco.
Utilizar software para monitorizar os pontos de «falha funcional» em comparação com os pontos de «falha potencial» (o intervalo P-F) para determinar com precisão quando é que um técnico deve intervir.
No caso dos ativos designados como «Run-to-Failure», o sistema suprime os alertas de manutenção proativa, mantendo simultaneamente um inventário «Just-in-Time» de peças de substituição, garantindo que as avarias sejam resolvidas em minutos, em vez de dias.
Conclusão
O tempo de inatividade dos ativos não é um problema isolado com uma solução única. É o resultado cumulativo do envelhecimento dos ativos, de lacunas no inventário, de limitações da força de trabalho, de falhas na documentação e de sinais preditivos ignorados, sendo que cada um destes fatores contribui para os outros.
As organizações que se destacam em termos de tempo de atividade não são necessariamente aquelas que mais gastam em manutenção. São aquelas que investiram na infraestrutura de dados adequada, estabeleceram uma ligação entre os eventos de falha e o planeamento de inventário e criaram a disciplina institucional necessária para agir de acordo com o que os dados lhes indicam, antes da avaria, e não depois.
A transição de uma gestão de ativos reativa para uma proativa já não é uma aspiração a longo prazo. Com IA especificamente concebida para o efeito, inteligência integrada nas ordens de trabalho e software de otimização de peças sobressalentes, trata-se de uma realidade operacional hoje ao alcance das organizações com um elevado número de ativos.
