As principais falhas em programas de manutenção preditiva

As falhas em programas de manutenção preditiva são mais comuns do que muitas indústrias admitem. Mesmo com o avanço de sensores IoT, plataformas analíticas e inteligência artificial, diversos projetos não conseguem reduzir falhas, aumentar a disponibilidade ou comprovar o retorno sobre o investimento. Na maioria dos casos, o problema não está na tecnologia adotada, mas na forma como a estratégia é planejada, implantada e sustentada ao longo do tempo, muitas vezes culminando no seu desuso e, infelizmente, no seu abandono.

Dessa forma, quando a manutenção preditiva é tratada apenas como a instalação de sensores ou a aquisição de software, fazendo um monitoramento contínuo sem previsibilidade, sem integração com processos, indicadores e cultura organizacional, os resultados tendem a ser limitados. Assim, as falhas são identificadas, mas não são previstas, os alertas são ignorados, os dados não se transformam em decisões e a operação continua reagindo às falhas e aos chamados emergenciais, mesmo com informações disponíveis.

Neste artigo, vamos explicar por que tantos programas de manutenção preditiva falham, abordando os erros mais frequentes relacionados à: cultura de confiabilidade, escolha de ativos, capacitação da equipe, integração de sistemas e definição de indicadores. Além disso, mostramos como estruturar um programa preditivo sólido, capaz de transformar dados de monitoramento em ganhos reais de confiabilidade e desempenho operacional.

Entendendo o propósito da manutenção preditiva

A manutenção preditiva representa um avanço natural na maturidade da manutenção industrial, substituindo abordagens reativas por estratégias orientadas por dados, previsibilidade e decisões antecipadas. Nesse caminho, as empresas evoluem da manutenção corretiva e preventiva para a preditiva, que se baseia na condição real dos ativos e prepara o terreno para modelos ainda mais avançados, como a manutenção prescritiva.

Primeiro, precisamos entender que a falha é o término da capacidade de um item desempenhar sua função requerida dentro de padrões predefinidos. Assim, a manutenção corretiva baseia-se na correção da falha; a preventiva, na prevenção da falha por meio de intervalos de tempo ou condição; e a preditiva fundamenta-se em predizer e antever quando uma falha ocorrerá, permitindo agir com antecedência e planejamento.

Segundo a NBR 5462, baseada na definição divulgada pela norma IEC 60050-191, a preditiva é uma “manutenção que permite garantir uma qualidade de serviço desejada, com base na aplicação sistemática de técnicas de análise, utilizando-se de meios de supervisão centralizados ou de amostragem, para reduzir ao mínimo a manutenção preventiva e diminuir a manutenção corretiva.”

Então, pela definição, entendemos que a manutenção preditiva usará dados do monitoramento contínuo de condição para prever o comportamento futuro e tomar ações proativas. Essa condição de operação de um ativo revela sintomas ou sinais importantes sobre sua saúde e, com base nestes sintomas, podemos detectar anomalias (falhas potenciais, defeitos) e descobrir quais falhas (funcionais, parada de máquina, quebras) podem vir a ocorrer.

Seu principal objetivo é antecipar falhas em estágio inicial, como pequenas alterações no comportamento dos equipamentos que indicam o começo de um processo de degradação. Esses sintomas geralmente não são detectáveis em inspeções convencionais, pois surgem muito antes da falha funcional. Numa estratégia de manutenção preditiva, por detectar com muita antecedência um modo de falha, cria-se uma janela de intervenção maior, possibilitando melhor organização e planejamento, o que reduz custos, diminui os riscos e aumenta a previsibilidade operacional.

Nesse contexto, o monitoramento contínuo é essencial. Sem dados confiáveis, recorrentes e coletados no momento certo, a preditiva perde sua principal vantagem: a capacidade de identificar tendências, comparar estados operacionais e distinguir variações normais de desvios reais. Assim, a análise de dados transforma medições em informações úteis para a análise técnica, permitindo priorizar ações e ativos, planejar intervenções, antecipando a compra de peças e materiais, e embasar decisões com evidências.

Portanto, a manutenção preditiva deve ser entendida não como um estágio isolado, mas como um marco na evolução da confiabilidade industrial, sustentado por dados, tecnologia e análise consistente.

Por que programas de manutenção preditiva falham?

Os principais erros em programas de manutenção preditiva estão, em geral, associados a problemas estruturais na condução da estratégia, e não a um único fator isolado. Dessa forma, questões relacionadas à cultura organizacional, definição de prioridades, gestão de dados, capacitação técnica e integração entre áreas e sistemas, por exemplo, comprometem a efetividade do monitoramento e a tomada de decisão.

A seguir, são apresentados os erros mais recorrentes observados na implantação e na sustentação de programas de manutenção preditiva em ambientes industriais.

Falta de cultura de confiabilidade e gestão de dados

Em diversas organizações, as decisões de manutenção ainda são tomadas com base em experiência individual, percepção operacional ou no “quebra-conserta”, mesmo quando dados de condição estão disponíveis. Indicadores fundamentais, como por exemplo, MTBF (Tempo Médio Entre Falhas) e MTTR (Tempo Médio para Reparo), não são utilizados de forma consistente para orientar prioridades, ajustar a periodicidade de manutenções, avaliar desempenho ou justificar intervenções.

Além disso, é comum existir baixo engajamento entre manutenção, operação e engenharia. Alertas gerados por sistemas preditivos não são incorporados à rotina operacional, e a manutenção continua sendo acionada apenas após a degradação avançada ou a falha funcional. Desse modo, esse cenário enfraquece o uso dos dados e compromete a efetividade da estratégia preditiva.

É muito comum um laudo preditivo ser esquecido na lista de tarefas ou guardado na gaveta. Outras vezes, o PCM não tem espaço na agenda para programar uma intervenção baseada no laudo e, como a máquina ainda está operando, ela vai ficando para depois. A operação não quer parar a máquina pois precisa entregar o lote no prazo e, no máximo, aceita reduzir a velocidade de produção. O coordenador ou gerente de manutenção acaba não vendo o ROI gerado pelas preditivas e reclama que o investimento não está trazendo os resultados desejados. 

Isso tudo mostra a falta de maturidade da manutenção e a falta da cultura de confiabilidade, um erro muito comum para empresas que decidem implantar manutenção preditiva sem ter o mínimo necessário para tirar o máximo proveito das técnicas. 

Como evitar:

Superar essa falha exige uma mudança cultural clara, da reação à prevenção. Isso significa confiar nos dados, utilizar indicadores de confiabilidade como base para decisões e envolver diferentes áreas na gestão dos ativos. Do contrário, sem essa base cultural, mesmo programas tecnicamente bem estruturados tendem a falhar.

Então, antes de implantar o monitoramento e a preditiva, comece a trabalhar a mentalidade do time e da empresa. Estruture o seu dia a dia para caber as preditivas em vez de tentar fazer a preditiva caber nele.

Escolha inadequada de pontos de monitoramento e características

Alguns dos erros mais comuns na estratégia de manutenção preditiva residem na seleção e instalação dos pontos de monitoramento. Entre as falhas principais, destacam-se:

• Posicionamento ineficaz do sensor: Instalar o dispositivo em locais que não transmitem a vibração corretamente, como proteções, capas externas ou partes removíveis;
• Fixação deficiente: Utilizar adesivos, colas ou parafusos inadequados às especificações técnicas, resultando em ruídos e dados de baixa fidelidade;
• Monitoramento de pontos não críticos: Focar em componentes de baixa criticidade (ex: um rolamento secundário) em detrimento de componentes vitais para a disponibilidade do ativo;
• Ausência de dados técnicos do componente: Coletar medições sem registrar o tipo, modelo ou RPM do item monitorado, o que inviabiliza a interpretação correta das frequências de falha.

A instalação incorreta e a escolha equivocada dos pontos geram dados de baixa qualidade. Consequentemente, os indicadores de condição (como vibração e temperatura) tornam-se imprecisos, impedindo que analistas identifiquem modos de falha ou que modelos matemáticos gerem tendências e previsões confiáveis.

Como evitar:

• Definição de escopo e objetivos: Identifique quais componentes do ativo são vitais para a operação e determine quais resultados e dados de performance são esperados de cada ponto.
• Estudo técnico da instalação: Analise a geometria do ativo para definir o posicionamento ideal dos sensores, respeitando os eixos (axial, horizontal e vertical) e seguindo rigorosamente as orientações de fixação adequadas ao ambiente.
• Parametrização precisa: Colete e registre os dados operacionais — como rotação (RPM), temperatura ambiente, modelo do componente, tipo de lubrificante e criticidade (RPN) — para configurar o sistema de forma correta.

Adotando essas práticas, você assegura que a estratégia de monitoramento seja tecnicamente adequada e que os dados gerados sirvam como base sólida para a tomada de decisão.

Ausência de integração entre sistemas

Outra falha em programas de manutenção preditiva ocorre quando os dados necessários para a tomada de decisão ficam fragmentados em diferentes sistemas. Desse modo, informações de monitoramento permanecem isoladas em planilhas, softwares específicos ou plataformas que não se comunicam com o CMMS e outros sistemas de gestão.

Nesse cenário, o dado até existe, mas não flui ao longo do processo de manutenção. Alertas não se convertem em ordens de serviço, intervenções realizadas não retornam como histórico e a rastreabilidade das falhas se perde. O resultado é um programa dependente de controles manuais e suscetível a falhas de comunicação.

Como evitar:

A manutenção preditiva exige um ecossistema unificado, no qual sensores, plataformas analíticas e sistemas de gestão estejam integrados. Assim, a conectividade garante continuidade do processo, padronização das informações e fechamento do ciclo entre detectar, analisar e agir, tornando o programa sustentável ao longo do tempo.

Equipe sem capacitação técnica

Outra falha frequente ocorre quando a equipe não possui capacitação técnica suficiente para interpretar e utilizar os dados gerados. Dessa forma, sem domínio dos fundamentos de vibração, temperatura e análise de sinais, as informações coletadas não se transformam em diagnósticos confiáveis.

Nesses casos, surgem interpretações incorretas de espectros, leituras isoladas de temperatura ou uso inadequado de recursos baseados em inteligência artificial, sem o devido entendimento do contexto operacional do ativo. Como resultado, alertas são mal classificados ou ignorados.

Como evitar:

A sustentação da manutenção preditiva exige formação contínua de analistas de confiabilidade, capazes de interpretar dados, validar diagnósticos e relacionar sinais de condição aos modos de falha. Portanto, investir em capacitação técnica é essencial para transformar dados em decisões e garantir a evolução do programa.

Para apoiar esse desenvolvimento, a Dynamox Master oferece cursos gratuitos voltados à manutenção industrial, contribuindo para a formação técnica contínua de profissionais da área.

Falta de ação após a detecção de falhas

Entre as falhas em programas de manutenção preditiva mais críticas está a situação em que falhas são detectadas, mas não geram ação estruturada. Ou seja, sensores e plataformas identificam anomalias, porém os alertas não resultam em intervenções planejadas, correções oportunas ou registro adequado das decisões.

Isso ocorre quando não existe um plano de resposta definido ou até a equipe está muito sobrecarregada para conseguir priorizar um alerta ou um laudo pronto. Por estarem “apagando incêndios” em excesso, as intervenções corretivas acabam inviabilizando as preditivas pelo seu caráter de urgência. Então, a equipe até recebe alertas, mas não há critérios claros de priorização, responsáveis definidos ou prazos de atuação. Como consequência, as anomalias evoluem até a falha funcional, anulando o principal benefício da preditiva e realimentando a urgência das corretivas.

Como evitar:

É essencial estabelecer um fluxo formal de gestão de anomalias, conectando detectar → analisar → agir → registrar. Este fechamento de ciclo garante aprendizado contínuo, histórico confiável e evolução do programa com base em evidências.

Não definir corretamente os níveis de alerta

Ao implementar um sistema de telemetria com dashboards de monitoramento, a configuração precisa dos alertas é uma das etapas mais críticas. Afinal, o objetivo central é ser notificado imediatamente quando os níveis de vibração ou temperatura ultrapassarem os limites de segurança.

A definição correta desses limites traz dois grandes benefícios:

• Agilidade na Resposta: Garante que a equipe de manutenção seja acionada no momento exato em que a condição do ativo se degrada.
• Análise Visual Intuitiva: Facilita a interpretação dos dados, permitindo que o analista identifique anomalias rapidamente ao comparar as curvas de tendência com as linhas de limite aceitável.

No entanto, é comum observar erros nessa parametrização, seja por falhas de interpretação técnica ou pelo uso de limites genéricos. Aplicar o mesmo alerta para ativos diferentes, sem considerar as particularidades de cada componente e as condições específicas de operação, compromete a eficácia da estratégia preditiva.

Como evitar:

Para evitar falhas na parametrização, a definição dos alertas deve ser personalizada para cada ativo. O ideal é estabelecer, no mínimo, dois níveis de alarme: um Nível A1 (Atenção/Alerta – Amarelo), que sinaliza o início de uma degradação, e um Nível A2 (Crítico/Perigo – Vermelho), que indica risco iminente e a necessidade de intervenção.

É altamente recomendável utilizar os manuais dos fabricantes ou normas técnicas consagradas como base para essa configuração. As principais referências para vibração mecânica incluem:

• ISO 10816 / ISO 20816: Diretrizes globais para medição e avaliação de vibração em máquinas rotativas e não rotativas, especificando os limites aceitáveis de severidade.
• ISO 7919: Foco na medição e avaliação de vibrações em eixos rotativos de máquinas específicas, como turbinas e geradores.
• NBR 10082: Requisitos para avaliação da vibração em máquinas que operam entre 600 RPM e 5.000 RPM.
• NBR ISO 2954: Especifica os requisitos técnicos para instrumentos de medição de severidade de vibração.
• ISO 19499: Orientações sobre vibração mecânica, balanceamento e padrões de conformidade.

A aplicação rigorosa dessas normas não apenas assegura a precisão do diagnóstico preditivo, mas também é fundamental para garantir a segurança operacional e a saúde ocupacional, minimizando os riscos estruturais e os danos associados à exposição excessiva a vibrações.

Expectativas irreais e falta de indicadores de sucesso

Outra falha comum ocorre quando a estratégia é implantada com expectativas irreais de retorno e sem indicadores claros para medir sua evolução. Dessa maneira, muitos projetos esperam ROI imediato e payback de curto prazo, desconsiderando que a preditiva depende de histórico, aprendizado e amadurecimento dos processos.

Sem metas bem definidas, torna-se difícil demonstrar tal valor. A ausência de indicadores como redução de falhas, aumento da disponibilidade, diminuição do MTTR ou percentual de falhas evitadas compromete a sustentação do programa junto à gestão.

Como evitar:

É fundamental definir indicadores de desempenho e critérios de maturidade preditiva desde o início. Assim, a evolução do programa deve ser medida pela capacidade de transformar dados em decisões, fechar ciclos de ação e melhorar indicadores de confiabilidade ao longo do tempo, e não apenas pela quantidade de sensores instalados.

Na plataforma da Dynamox, a comprovação do ROI é feita ao vincular a resolução de um problema diretamente ao laudo técnico. Ao registrar os ganhos gerados por uma intervenção planejada, o sistema calcula automaticamente indicadores de economia (cost avoidance), permitindo uma gestão clara do retorno sobre o investimento. Você pode acessar esses dados detalhados na aba Gestão de Economias.

Não ter um plano de análise estruturado

Um erro recorrente para muitos analistas não só de preditiva, mas também de confiabilidade e vibração, é não ter um roteiro de quais pontos analisar e sua criticidade. É fácil se perder em uma lista imensa de pontos monitorados, dados e mais dados, dezenas de gráficos, e milhares de tags de equipamentos.

É preciso que o analista se organize para ter uma rotina mais eficiente, verificando os spots de forma estruturada e, em sequência, garantindo que o mais importante vai ser efetivamente verificado.

Como evitar:

Na plataforma Dynamox, o analista conta com a funcionalidade Plano de Análise, que permite agrupar pontos de monitoramento e estruturar roteiros de análise personalizados. Esta ferramenta organiza o fluxo de trabalho por status, categorizando os planos entre “em aberto”, “em progresso” ou “concluídos”.

Um diferencial importante é a capacidade de abrir todos os gráficos de análise em uma única página. Isso elimina a necessidade de múltiplas abas no navegador, otimizando o tempo do analista e reduzindo drasticamente as chances de erro por perda de contexto. Com essa centralização, o processo de diagnóstico torna-se muito mais ágil, fluido e confiável.

Como estruturar um programa preditivo de sucesso?

Depois de entender as possíveis falhas em programas de manutenção preditiva, o próximo passo é estruturar a estratégia de forma prática, com foco em resultado. Um programa preditivo eficiente não depende apenas de tecnologia, mas de objetivos claros, priorização correta, integração de processos e capacitação das pessoas.

Definir objetivos e indicadores claros

Um programa preditivo sem objetivos bem definidos tende a gerar dados, mas não resultados. A clareza sobre o que se espera melhorar com a manutenção preditiva facilita o direcionamento das análises e a avaliação do desempenho ao longo do tempo.

Boas práticas:

• KPIs diretamente ligados à confiabilidade costumam ser adotados, como por exemplo: MTBF, Disponibilidade operacional, Percentual de falhas evitadas
• O estabelecimento de um baseline antes da implantação permite comparações futuras e análise de evolução.
• Metas de evolução tendem a ser mais eficazes quando são realistas e acompanhadas de forma periódica.

Selecionar os ativos críticos e tecnologias adequadas

Quando a priorização dos ativos monitorados é bem definida, os dados gerados tendem a ter maior impacto na confiabilidade e na disponibilidade operacional.

Boas práticas:

• A seleção dos ativos normalmente se baseia em critérios técnicos de criticidade, como impacto na produção, segurança, meio ambiente, custo de parada e histórico de falhas. Recomenda-se usar a classificação ABC como uma forma de priorização de ativos.
• Equipamentos com maior risco operacional costumam ser os primeiros a serem incluídos no programa.
• A combinação de tecnologias tende a ampliar a cobertura do monitoramento, como: sensores sem fio, sensores portáteis, e sensores de energia.

Portanto, quando ativos e tecnologias são escolhidos de forma alinhada à criticidade, a manutenção preditiva passa a atuar de maneira mais estratégica, concentrando esforços onde o impacto operacional é maior.

Garantir integração entre plataformas e processos

A manutenção preditiva tende a apresentar melhores resultados quando os dados circulam de forma contínua entre sistemas, sem dependência de controles manuais. A integração entre tecnologia e processos é o que permite transformar monitoramento em ação estruturada.

Boas práticas:

• A conexão entre sensores, gateways e softwares analíticos costuma garantir coleta consistente e redução de falhas humanas no processo.
• A automatização da coleta de dados e da geração de alertas contribui para maior agilidade na identificação de anomalias e no tempo de resposta da equipe.
• A integração entre monitoramento e sistemas de gestão de manutenção favorece a rastreabilidade das falhas e o fechamento do ciclo preditivo.

Na prática, ecossistemas integrados — como a conexão entre DynaLoggers, DynaGateways e Dynamox Platform — permitem que a detecção, o diagnóstico e a priorização de falhas ocorram de forma coordenada, reduzindo o tempo entre o alerta e a tomada de decisão.

Capacitação e cultura de confiabilidade

A sustentação de um programa preditivo ao longo do tempo costuma depender diretamente das pessoas envolvidas e da forma como a confiabilidade é incorporada à rotina da planta.

Boas práticas:

• O treinamento técnico contínuo em análise de vibração, dados e diagnóstico preditivo tende a aumentar a qualidade das decisões.
• A criação de rotinas padronizadas e auditáveis facilita a consistência das análises, a repetibilidade dos processos e a evolução do programa.
• A participação do time de operação contribui para maior adesão às recomendações preditivas e para decisões mais alinhadas ao contexto real do processo.

Quando a cultura de confiabilidade é fortalecida, a manutenção preditiva torna-se parte do processo decisório da operação, aumentando sua efetividade e longevidade.

Conheça o ecossistema Dynamox

A estruturação de programas de manutenção preditiva mais maduros costuma envolver não apenas sensores, mas um ecossistema integrado capaz de conectar dados, análises e decisões em um único fluxo. Nesse contexto, a Dynamox oferece uma plataforma desenvolvida para apoiar a gestão da confiabilidade de forma escalável e orientada por dados.

Dessa forma, o ecossistema Dynamox é composto por sensores inteligentes, infraestrutura de conectividade e uma plataforma digital de análise, que atuam de forma integrada. Os DynaLoggers realizam o monitoramento contínuo de variáveis como vibração e temperatura, enquanto os Gateways Dynamox garantem a coleta e a transmissão automática dos dados, mesmo em ambientes industriais complexos.

Em seguida, tais informações são consolidadas na Dynamox Platform, onde dados brutos se transformam em dashboards, alertas e indicadores de confiabilidade. Essa integração tende a facilitar a visualização do estado dos ativos, o acompanhamento de tendências e a priorização de ações de manutenção com base em risco e impacto operacional.

Ao centralizar monitoramento, análise e histórico de ativos em um único ambiente, a plataforma Dynamox contribui para reduzir a fragmentação de informações e fortalecer a tomada de decisão técnica ao longo de todo o ciclo de vida dos equipamentos.

Fale com  nosso especialista e conheça como a Dynamox estrutura programas de manutenção preditiva orientados por dados e confiabilidade!

Case: antecipação de falhas críticas em conjuntos de motobomba

Um exemplo prático de como a manutenção preditiva bem estruturada contribui para a confiabilidade operacional pode ser observado em aplicações com conjuntos de motobomba, ativos que operam continuamente e possuem alto impacto na disponibilidade da planta.

Em um projeto de monitoramento preditivo com apoio de inteligência artificial, sensores sem fio foram utilizados para acompanhar vibração e temperatura em motobombas verticais operando em diferentes regimes. Assim, a análise automatizada dos dados permitiu identificar falhas incipientes de origem elétrica e mecânica, como defeitos em rolamentos, problemas de lubrificação e anomalias elétricas, antes da ocorrência de falhas funcionais.

Com o uso do DynaDetect, os diagnósticos passaram a ser gerados de forma automática, reduzindo o tempo de análise e aumentando a assertividade das decisões de manutenção. O resultado foi maior previsibilidade, menor risco de paradas não programadas e ganho de agilidade no diagnóstico de ativos críticos.

Confira o case completo e veja como o monitoramento preditivo com IA antecipou falhas críticas em conjuntos de motobomba.

Perguntas frequentes sobre falhas em programas de manutenção preditiva – FAQ

Por que a maioria dos programas de manutenção preditiva não atinge o ROI esperado?

Na maioria dos casos, o problema não está na tecnologia, mas na forma como o programa é estruturado. Falhas em programas de manutenção preditiva costumam ocorrer quando ativos pouco críticos são monitorados, quando não há indicadores claros de desempenho ou quando os alertas gerados não resultam em ações efetivas. 

Além disso, a expectativa de retorno imediato desconsidera que a preditiva depende de histórico de dados, maturidade analítica e integração entre processos para gerar resultados consistentes ao longo do tempo.

Como escolher os ativos certos para monitorar?

A escolha dos ativos deve partir de uma análise de criticidade, considerando impacto na produção, segurança, meio ambiente, custo de parada e histórico de falhas. Dessa forma, ativos cuja falha gera maior risco ou prejuízo tendem a oferecer maior retorno quando monitorados. Programas bem-sucedidos normalmente iniciam pelos equipamentos mais críticos e expandem gradualmente conforme os resultados são comprovados.

Qual é o papel da equipe técnica no sucesso da manutenção preditiva?

A equipe técnica é responsável por interpretar os dados, validar diagnósticos e transformar alertas em decisões de manutenção. Isso exige conhecimento em análise de vibração, temperatura e dados de condição, além de entendimento do contexto operacional dos ativos. No entanto, sem capacitação adequada e rotinas bem definidas de análise e resposta, o programa tende a se limitar à coleta de dados, sem impacto real na confiabilidade.

Como medir a maturidade de um programa de manutenção preditiva?

A maturidade de um programa preditivo não se mede pela quantidade de sensores instalados, mas pela capacidade de antecipar falhas e melhorar indicadores de confiabilidade ao longo do tempo. Métricas como redução de paradas não programadas, aumento da disponibilidade, diminuição do MTTR e percentual de falhas evitadas indicam se o programa está evoluindo. Além disso, a existência de processos integrados e fechamento do ciclo entre detecção, análise e ação são sinais claros de maturidade.