Matéria Técnica: A Revolução Silenciosa: Como o Aprendizado de Máquina está Transformando a Manutenção Elétrica.

A dependência contínua de sistemas elétricos nas indústrias, no comércio e em infraestruturas essenciais exige que as operações funcionem sem interrupções. Falhas repentinas em motores, transformadores, geradores e máquinas em geral causam não apenas prejuízos financeiros severos devido à parada da produção, mas também representam riscos diretos à segurança operacional. É neste cenário de exigência por alta confiabilidade que a manutenção preditiva, impulsionada pelo Aprendizado de Máquina (Machine Learning), surge como uma solução inovadora com grande potencial.

Tradicionalmente, a gestão de manutenção opera de duas formas: a corretiva, onde se espera o equipamento quebrar para consertá-lo; ou a preventiva, que realiza a troca de peças baseando-se em um cronograma de estimativa de vida útil e/ou tempo de uso, muitas vezes descartando componentes que ainda estão em boas condições. Pesquisas recentes, algumas desenvolvidas no Departamento de Engenharia Elétrica da FEG/UNESP, exploram uma abordagem muito mais eficiente: ensinar sistemas computadorizados a prever o momento em que uma falha elétrica ou mecânica irá ocorrer, que é a base da manutenção preditiva.

Na prática, a tecnologia funciona através da coleta ininterrupta de dados por meio de sensores instalados nas máquinas. Estes dispositivos analisam variáveis críticas em tempo real, como níveis de vibração, variações de temperatura, tensão e correntes elétricas, entre outros.

Um exemplo prático dessa inovação foi aplicado ao monitoramento de um braço robótico industrial. O objetivo foi desenvolver um modelo preditivo capaz de reproduzir e aprender o comportamento normal do consumo de corrente elétrica dos motores do robô. O sistema, baseado em Inteligência Artificial, é alimentado com um volume massivo de dados de histórico operacional e informações em tempo real.

Ao longo do processo, o algoritmo tem se provado capaz de identificar padrões anômalos e degradações muito sutis que seriam totalmente imperceptíveis aos operadores humanos. Quando os novos dados coletados se afastam do padrão aprendido, o sistema consegue antecipar as falhas com precisão, emitindo alertas antes que a quebra efetiva aconteça e permitindo que as equipes programem paradas cirúrgicas e pontuais.

A adoção de tecnologias preditivas baseadas em Inteligência Artificial garante uma confiabilidade estrutural muito maior. Além de mitigar prejuízos com maquinário parado, a prática promove a sustentabilidade ao prolongar a vida útil dos ativos e evitar o descarte prematuro de componentes.

Em um mundo e um setor industrial que demandam cada vez mais eficiência energética e operacional, otimizar recursos através do Aprendizado de Máquina deixa de ser apenas um diferencial competitivo para se tornar o novo padrão da engenharia de manutenção.

Por: Prof. Dr. Daniel Julien Barros da Silva Sampaio 

Departamento de Engenharia Elétrica – FEG/UNESP