Paradas inesperadas. Custos com peças quebradas. Entregas atrasadas.
Se sua indústria ainda depende de manutenção corretiva (quando quebra, conserta), saiba que já existem empresas usando sensores e inteligência artificial para evitar tudo isso — de forma simples e acessível.
A gente reuniu aqui três histórias reais que mostram como a manutenção preditiva está transformando o dia a dia de quem depende de máquinas para produzir.
1. Agricultura de precisão: menos falha, mais entrega
Uma multinacional do setor de sementes sofria com falhas em motores que atrapalhavam a produção. Só descobriam o problema depois da parada.
Ao instalar sensores de vibração e usar análise preditiva, passaram a identificar falhas antes de acontecer. Resultado?
- 25% de economia nos custos de manutenção
- 15% de aumento na disponibilidade das máquinas
📌 Fonte: MMtec (case interno publicado em eventos técnicos da área industrial)
2. Indústria de madeira: prejuízo evitado com IA
A Dexco, fabricante de painéis de madeira, tinha dificuldades para identificar falhas sutis em ventiladores e picadores.
Com sensores conectados a um sistema inteligente (Ultronline), começaram a receber alertas automáticos. Em poucos meses:
- Evitaram um prejuízo de R$ 117 mil
- Tiveram retorno do investimento em menos de 8 meses
📌 Fonte: Case de sucesso Ultronline via 2Neuron
3. Automotiva: 70% menos paradas
Uma metalúrgica do setor automotivo enfrentava paradas inesperadas em prensas de estampagem. A manutenção preventiva não dava conta.
A solução foi usar sensores de vibração e temperatura, integrados com IA que avisava quando algo fugia do padrão. Em 18 meses:
- 70% de redução nas paradas não programadas
- R$ 2 milhões economizados
- ROI em menos de 1 ano
📌 Fonte: IA na manutenção preditiva – iAutomatize
💬 E na sua empresa, como seria?
Você não precisa de uma operação gigante pra começar.
Hoje, existem soluções acessíveis para pequenas e médias indústrias, com sensores simples e monitoramento remoto. A inteligência artificial aprende o comportamento dos seus equipamentos e avisa quando algo não está certo — antes que pare tudo.