A manutenção preditiva é também um trabalho coletivo. Gestores, analistas, especialistas em vibração e profissionais de confiabilidade observam os mesmos ativos a partir de perspectivas diferentes. Cada um precisa de um tipo de informação para desempenhar sua função. E é aí que os sistemas multiagentes de inteligência artificial encontram espaço. Em vez de pensar na IA como uma única ferramenta que responde a qualquer demanda, podemos pensar em diferentes especialidades trabalhando em conjunto.

Na Dynamox, contamos com o Cowork, primeiro multi-agente de IA feito sob medida para a manutenção preditiva. Desenvolvido pela própria empresa e integrado à sua plataforma, o sistema reúne mais de 15 coworkers digitais, agentes especializados em diagnóstico, priorização de alertas, laudos técnicos, inspeções de campo e indicadores de gestão, entre outras frentes. A proposta foca em reunir diferentes perspectivas dentro de um mesmo ambiente, acompanhando as necessidades de quem está tomando a decisão.

Um mesmo painel “orquestra” a decisão, analisa o pedido e escolhe o especialista, além de diferenciar perguntas educacionais de operacionais. Todo esse contexto possibilita assumir funções distintas de acordo com o profissional que o utiliza. Para o gestor, a necessidade pode ser uma visão geral da operação. Para o engenheiro de confiabilidade, o apoio à interpretação de dados de vibração. Já o analista tem a definição de quais equipamentos merecem atenção primeiro. A inteligência, nesse caso, não está apenas na capacidade de analisar uma informação, mas em aproximá-la do contexto em que uma decisão precisa ser tomada.

Vamos utilizar o início de uma semana como exemplo: o gestor precisa organizar as atividades, entender o que aconteceu anteriormente e preparar os reports para as equipes. Ao solicitar um relatório gerencial no Cowork, recebe em poucos segundos informações como principais anomalias, conectividades e relatórios da semana anterior. O ganho está na velocidade de gerar um documento e em reduzir o tempo dedicado a reunir informações e ampliar aquele disponível para planejamento e gestão.

Para o engenheiro de confiabilidade, a necessidade pode ser diferente. Uma decisão baseada em dados de vibração exige conhecimento técnico, mas nem sempre toda a fundamentação necessária está imediatamente disponível. Nesse cenário, a análise preditiva com IA pode ser acionada para tirar dúvidas, analisar normas e reunir informações que apoiem a tomada de decisão sobre cada ativo.

O exemplo que mais evidencia essa mudança é o trabalho do analista responsável pelos planos semanais. Garantir que todos os equipamentos sejam analisados continuamente significa lidar com uma quantidade enorme de relatórios. O problema deixa de ser apenas analisar os dados e passa a ser decidir por onde começar. Ao executar um plano de análise na plataforma, é possível identificar automaticamente a atividade e avaliar tendências, evoluções, alertas e níveis de prioridade, criando uma lista que direciona a atenção para aquilo que exige uma resposta mais imediata.

Com o Cowork, a IA já identifica mais de 21 tipos de defeitos antes da quebra, incluindo problemas em rolamentos, desbalanceamento, desalinhamento e falhas elétricas, além de gerar laudos com gráficos espectrais e recomendações de ação. Mas o próximo passo está em fazer com que essa informação seja mais acessível, contextualizada e útil para diferentes profissionais. Ou seja, a inteligência artificial pode ampliar o trabalho das equipes, não substituindo o conhecimento humano, mas reunindo especialistas e ajudando a transformar dados em decisões. Para empresas brasileiras, isso significa ter ao alcance um conjunto de especialistas capaz de contribuir para uma manutenção mais segura e produtiva.