A indústria portuguesa continua a operar, em larga medida, sobre um parque de equipamentos heterogéneo, onde coexistem sistemas recentes com máquinas que acumulam décadas de operação. Em setores como a metalomecânica, a indústria alimentar ou a produção de componentes automóveis, esta realidade traduz-se numa dependência significativa de equipamentos legados, muitas vezes críticos para a continuidade produtiva.

Neste contexto, as falhas não planeadas continuam a representar um dos principais fatores de perda de eficiência. Paragens inesperadas podem implicar perdas diretas de produção que, em alguns contextos industriais, podem representar até cerca de 11% da receita anual. Em paralelo, estima-se que as paragens de produção não planeadaspossam representar entre 5% e 20% da capacidade produtiva anual, com impactos financeiros significativos.

Perante este cenário, a manutenção preditiva tem vindo a ganhar relevância como resposta técnica à necessidade de antecipar falhas e otimizar a disponibilidade dos ativos. No entanto, a sua adoção levanta um conjunto de desafios que não são apenas tecnológicos, mas sobretudo operacionais e técnicos.

Complexidade técnica crescente

A manutenção industrial deixou de se basear exclusivamente na inspeção visual, na experiência empírica ou em planos de manutenção calendarizados, para serem suportadas também em soluções e componentes mais sofisticados. Se por um lado, em si mesmo, este tipo de elementos contribui para uma maior eficácia na gestão, monitorização e prevenção de avarias, por outro lado, a introdução de sensores, sistemas de monitorização contínua e plataformas de análise de dados trouxe uma nova camada de complexidade aos processos de manutenção.

Hoje, é possível monitorizar em tempo real variáveis como vibração, temperatura, pressão ou consumo energético. Num motor elétrico, por exemplo, variações no espectro de vibração podem indicar desalinhamentos ou desgaste de rolamentos. Nas máquinas- ferramenta, a medição da força de corte em tempo real pode indiciar e antecipar um desgaste excessivo da ferramenta. Em sistemas de ar comprimido, pequenas variações de pressão podem sinalizar fugas com impacto energético relevante, sendo que organismos internacionais indicam que as fugas podem representar entre 20% e 30% do ar comprimido produzido, traduzindo-se em custos energéticos elevados em contexto industrial.

No entanto, a recolha de dados não é, por si só, suficiente. A sua utilidade depende da capacidade de os interpretar corretamente e de os integrar no contexto operacional. A leitura de uma tendência de temperatura ou a análise de um sinal de vibração exige conhecimento técnico específico, tanto ao nível do comportamento físico dos equipamentos como das ferramentas de monitorização utilizadas.

Além disso, a integração destes sistemas em ambientes industriais reais é frequentemente complexa. Equipamentos legados não foram concebidos para comunicar dados, obrigando à adaptação de sensores, à criação de pontos de medição e à integração com sistemas existentes. Este processo exige uma combinação de conhecimentos em mecânica, eletrónica e sistemas digitais.

Exigência de novas competências

Esta evolução tecnológica está a transformar o perfil dos profissionais de manutenção. O técnico tradicional, com competências centradas na intervenção mecânica ou elétrica, e mais recentemente a eletrónica, continua a ser essencial. No entanto, a sua atuação é hoje complementada por novas exigências técnicas.

A interpretação de dados provenientes de sensores, a validação da qualidade da informação recolhida e a interação com sistemas digitais requerem competências adicionais. Por exemplo, a análise de séries temporais para identificar padrões de degradação ou a configuração de sistemas de aquisição de dados são tarefas que começam a fazer parte do dia a dia de equipas de manutenção mais avançadas.

Esta transformação está a dar origem a perfis híbridos, capazes de operar tanto no plano físico como no digital. Técnicos que compreendem o funcionamento dos equipamentos, mas que também conseguem interpretar painéis de indicadores, identificar anomalias e apoiar decisões baseadas em dados.

Importa sublinhar que estas competências não implicam uma especialização profunda em ciência de dados, mas exigem uma literacia digital suficiente para compreender o comportamento dos sistemas e interagir com ferramentas digitais. Em ambientes industriais onde a manutenção preditiva já está implementada, estima-se que uma parte significativa das decisões operacionais passa a ser suportada por dados, refletindo a crescente maturidade analítica das organizações industriais.

 Gap atual de competências

Apesar da crescente adoção destas tecnologias, verifica-se ainda um desfasamento entre as competências disponíveis e as necessidades da indústria. Muitas organizações investem em sistemas de monitorização e plataformas digitais, mas não conseguem extrair o seu potencial por falta de capacitação interna.

Equipas com elevada experiência prática, mas com pouca exposição a ferramentas digitais, enfrentam dificuldades na interpretação de dados e na utilização dos sistemas implementados. Como consequência, os projetos de manutenção preditiva ficam frequentemente limitados a uma fase inicial de recolha de dados, sem evoluir para uma verdadeira capacidade de previsão e otimização.

Este gap traduz-se também numa maior dependência de fornecedores externos para análise e suporte técnico, reduzindo a autonomia das empresas e aumentando os custos operacionais. Em alguns casos, a ausência de competências internas leva mesmo ao abandono de iniciativas de digitalização, após investimentos significativos.

CENFIM – Centro de Formação Profissional da Indústria Metalúrgica e Metalomecânica
Tel.: +351 218 610 153 · Fax: +351 218 684 979
dgp@cenfim.pt · www.cenfim.pt

Para ler o artigo completo faça a subscrição da revista e obtenha gratuitamente o link de download da revista “Manutenção” nº168-169. Pode também solicitar apenas este artigo através do email: a.pereira@cie-comunicacao.pt

Outros artigos relacionados

• Case study “Competências que sustentam a Indústria” da edição 167 da revista Manutenção;
• Artigo “Tecnologia de ultrassons na Manutenção 4.0 e manutenção preditiva” da edição 162 da revista Manutenção;
• Artigo “Sistemas inteligentes na manutenção preditiva –previsão com modelos neuronais” da edição 150/151 da revista Manutenção;
• Artigo “Breve abordagem à manutenção preditiva” da edição 159 da revista Manutenção;