Integração de dados: por que é essencial para a manutenção preditiva

A evolução da manutenção industrial depende cada vez mais da capacidade de transformar informações dispersas em inteligência acionável. Nesse cenário, a integração de dados vai além de ser apenas uma etapa técnica e se torna um pilar estratégico para a manutenção preditiva e a gestão de ativos.

Dessa forma, ao consolidar informações provenientes de sensores IoT, sistemas supervisórios (SCADA), ERPs, CMMS e outras fontes, é possível criar uma visão unificada da operação. Assim, a eliminação de silos informacionais possibilita análises mais precisas e aumenta a confiabilidade das decisões técnicas.

Além disso, a integração de dados conecta máquinas, processos e equipes, viabilizando desde diagnósticos preditivos até a automação de ordens de serviço. Na prática, os dados de manutenção são analisados de forma conjunta, antecipando falhas, otimizando janelas de intervenção e elevando a eficiência operacional.

Neste artigo, você vai entender o que é integração de dados, como ela funciona na indústria, quais são seus principais desafios e como o ecossistema Dynamox aplica essa estratégia para entregar valor real às operações industriais.

O que é integração de dados?

Integração de dados é o processo de reunir e combinar informações de diferentes fontes para que possam ser analisadas e utilizadas de forma conjunta. No ambiente industrial, essa prática tem como objetivo transformar dados fragmentados, provenientes de sensores, sistemas de gestão, softwares de manutenção e equipamentos, por exemplo, em uma base única e coerente, capaz de sustentar análises avançadas e decisões estratégicas.

Ademais, essa abordagem é essencial para criar um panorama completo da operação, permitindo que gestores e equipes de manutenção industrial visualizem variáveis críticas, identifiquem padrões e antecipem problemas antes que se tornem falhas.

Diferença entre conectividade, integração e interoperabilidade

Embora frequentemente usados como sinônimos, esses conceitos possuem significados distintos no contexto da gestão de dados industriais:

• Conectividade: é a capacidade de dispositivos, sistemas ou sensores trocarem informações entre si. Representa o primeiro passo, mas por si só não garante que os dados sejam compreendidos ou usados de forma eficaz.
• Integração: vai além da simples conexão. Dessa forma, envolve combinar dados de diferentes fontes em um formato padronizado, organizando-os em um repositório central para facilitar análises e tomadas de decisão.
• Interoperabilidade: é o nível mais avançado. Refere-se à capacidade de diferentes sistemas trabalharem juntos de forma automática e eficiente, trocando informações em tempo real e executando ações coordenadas sem necessidade de intervenções manuais.

Ou seja, na prática, a conectividade de sistemas cria o “canal” de comunicação, a integração organiza e unifica os dados, e a interoperabilidade garante que essa troca gere valor de forma contínua e automática.

Quais as fontes de dados típicas?

A integração de dados na indústria depende de múltiplas origens de informação. Cada fonte captura um aspecto específico da operação, e o valor real surge quando todas são combinadas para gerar análises mais completas e confiáveis. Entre as principais, destacam-se:

• Sensores IoT: dispositivos como os DynaLoggers da Dynamox coletam variáveis essenciais, como vibração, temperatura e corrente elétrica.
• Sistemas ERP (Enterprise Resource Planning): reúne informações administrativas e operacionais, incluindo ordens de compra, gestão de estoque e planejamento de produção. 
• Sistemas SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition): permitem o monitoramento e controle de processos industriais em tempo real, trazendo dados de operação de linhas, sistemas e plantas.
• CMMS (Computerized Maintenance Management System): centralizam o histórico de manutenção, ordens de serviço, inventário de peças e planejamento de intervenções. 

Cada uma dessas fontes, isoladamente, já contribui para a gestão industrial. No entanto, é a integração entre elas que permite obter uma visão holística da operação, eliminando lacunas de informação e aumentando a assertividade das decisões.

Como ocorre a coleta, o tratamento e a entrega de dados integrados?

A integração de dados industriais não é um processo único, mas sim um fluxo contínuo que conecta a realidade operacional ao ambiente analítico. Desse modo, para que as informações sejam realmente úteis na manutenção preditiva e na gestão de ativos, é necessário percorrer três etapas críticas: coleta precisa, tratamento criterioso e entrega estruturada. 

Assim, cada fase exige tecnologias, protocolos e boas práticas específicas para garantir que os dados mantenham sua integridade desde a origem até a aplicação final. A seguir, confira em detalhes cada etapa:

Coleta

A coleta de dados na indústria envolve a captura contínua ou periódica de informações provenientes de múltiplas fontes, como sensores IoT instalados em ativos rotativos, sistemas SCADA, ERPs, CMMS e registros manuais de operação, conforme já informado.

Assim, no caso da Dynamox, sensores DynaLogger monitoram variáveis como vibração, e temperatura, transmitindo os dados via DynaGateway com protocolos que assegurem integridade e criptografia ponta a ponta. 

Além disso, essa etapa exige configuração adequada de pontos de medição, calibração de dispositivos e definição de frequências de amostragem compatíveis com a criticidade do ativo, garantindo que nenhum evento relevante seja perdido.

Tratamento

Após a coleta, os dados brutos passam por processos de filtragem, limpeza e padronização para eliminar ruídos, duplicidades e leituras inválidas. Dessa maneira, a sincronização temporal permite correlacionar variáveis de diferentes origens, enquanto a normalização converte formatos heterogêneos em um modelo de dados unificado. 

Ademais, algoritmos de pré-processamento enriquecem as informações com metadados, como por exemplo criticidade do ativo, histórico de falhas e condições ambientais, preparando a base para análises avançadas e integração com outras plataformas. 

Portanto, essa etapa é fundamental para garantir que os dados sejam confiáveis e interoperáveis, viabilizando análises consistentes em manutenção preditiva e gestão de ativos.

Entrega

Com os dados tratados e padronizados, inicia-se a entrega estruturada para sistemas e usuários finais. Na Dynamox Platform, as informações são centralizadas e disponibilizadas por meio de dashboards configuráveis, painéis de saúde dos ativos, alertas técnicos e relatórios históricos. 

Além disso, a API e conectores facilitam a integração com ERPs, CMMS e sistemas supervisórios, permitindo automação de fluxos como a abertura de ordens de serviço ou ajustes de processo. 

Por isso, é uma etapa que garante que os dados cheguem às equipes certas, no momento adequado, e em um formato pronto para embasar decisões técnicas que elevem a eficiência e a confiabilidade operacional.

Quais os desafios da integração de dados industriais?

A integração de dados na indústria traz ganhos significativos para a manutenção preditiva e a gestão de ativos, mas sua implementação não é isenta de barreiras técnicas e operacionais. Assim, os desafios, quando não tratados adequadamente, comprometem a qualidade das análises, a interoperabilidade entre sistemas e a própria segurança das informações.

A seguir, conheça os principais:

Formatos incompatíveis e heterogeneidade dos dados

Diferentes fontes produzem dados em formatos variados, com escalas, unidades e estruturas distintas. Além disso, sensores podem gerar leituras em milissegundos, enquanto sistemas de gestão registram eventos por hora ou dia. Dessa forma, sem padronização, a correlação entre variáveis se torna imprecisa, dificultando análises cruzadas.

Sistemas legados e baixa interoperabilidade

Muitas plantas industriais ainda operam com sistemas antigos, que não foram projetados para se conectar a plataformas modernas ou compartilhar dados por APIs. Portanto, essa falta de interoperabilidade cria silos informacionais e exige soluções específicas, como conectores ou camadas intermediárias, para viabilizar a troca de dados.

Falta de governança e baixa qualidade de dados

Sem processos claros de governança, os dados podem conter lacunas, erros de medição ou registros duplicados. Ademais, a ausência de políticas para validação e atualização reduz a confiabilidade das análises, afetando diretamente decisões críticas de manutenção e operação.

Segurança da informação e risco de vazamentos

A integração concentra dados estratégicos da operação em ambientes digitais, muitas vezes em nuvem. Dessa maneira, exige-se medidas robustas de segurança, incluindo criptografia ponta a ponta, controle de acesso por perfil e conformidade com normas como ISO 27001 e ISO 27701, para evitar vazamentos ou acessos não autorizados.

Falta de padronização nos protocolos de comunicação

A diversidade de protocolos industriais, como Modbus, OPC UA, MQTT e proprietários, dificulta a troca de informações entre dispositivos e sistemas. Logo, a ausência de um padrão único requer que a integração contemple múltiplos métodos de comunicação, aumentando a complexidade e o custo do projeto.

Portanto, quando endereçados de forma estratégica, esses desafios deixam de ser barreiras e passam a ser pontos de fortalecimento do ecossistema de dados, garantindo que a integração seja robusta, segura e escalável.

Como a integração de dados impulsiona a manutenção preditiva?

A eficácia de uma estratégia de manutenção preditiva depende diretamente da qualidade e da abrangência das informações analisadas. Quando os dados permanecem isolados em diferentes sistemas, a visão sobre o desempenho dos ativos se torna fragmentada, limitando a capacidade de antecipar falhas e otimizar intervenções. Dessa forma, a integração de plataformas e dados elimina essas barreiras e transforma o processo de tomada de decisão.

A seguir, conheça os principais benefícios dessa abordagem:

Eliminação de silos informacionais e unificação de dados

Ao consolidar dados de múltiplas fontes coletadas por sensores IoT, registros de produção de sistemas ERP e históricos de ordens de serviço do CMMS, por exemplo, a equipe de manutenção obtém uma visão completa e correlacionada da condição dos ativos. Assim é possível identificar padrões que seriam invisíveis se cada conjunto de dados fosse analisado isoladamente.

Apoio ao diagnóstico preditivo e planejamento técnico

Com informações centralizadas e padronizadas, as ferramentas analíticas cruzam dados operacionais e históricos para gerar diagnósticos preditivos mais precisos. Logo, permite que a equipe técnica planeje intervenções com base em tendências e projeções confiáveis, priorizando ativos críticos e otimizando recursos.

Suporte à automação e inteligência operacional

A integração cria a base para que eventos detectados por sensores disparem ações automáticas, como a abertura de ordens de serviço, ajustes de parâmetros de operação ou notificações a equipes de campo. Além disso, possibilita o uso de inteligência artificial para análise prescritiva, sugerindo não apenas quando agir, mas também qual ação adotar para maximizar a disponibilidade e a eficiência dos ativos.

Portanto, quando aplicada de forma consistente, a integração de dados transforma a manutenção preditiva de uma abordagem reativa para um processo inteligente e proativo, sustentado por informações confiáveis e acionáveis.

Vantagens estratégicas para a confiabilidade dos ativos

Quando múltiplas fontes de informação trabalham de forma coordenada, os resultados se traduzem em ganhos concretos para a confiabilidade operacional. Por isso, a seguir, confira as principais vantagens da integração de dados industriais para a confiabilidade dos ativos:

Redução de falhas por análise cruzada de dados

Combinar dados industriais e informações de sistemas de gestão cria uma base sólida para identificar correlações que indicam falhas incipientes. Dessa forma, a análise cruzada amplia a precisão do diagnóstico e reduz o risco de interrupções inesperadas.

Decisões técnicas mais precisas

A leitura integrada de dados históricos e tendências operacionais fortalece o embasamento das decisões técnicas. Assim, equipes de manutenção passam a trabalhar com múltiplas fontes confiáveis, eliminando a dependência de percepções isoladas e aumentando a assertividade das intervenções.

Visão centralizada da saúde dos ativos

Plataformas que consolidam dados em um único painel oferecem uma visão abrangente e atualizada da condição dos equipamentos. Portanto, o acompanhamento integrado facilita a priorização de ativos críticos e o monitoramento simultâneo de diferentes unidades ou plantas.

Redução de paradas não programadas e melhora de indicadores

A capacidade de antecipar falhas e programar intervenções em janelas estratégicas reduz o número de paradas não programadas. Dessa maneira, é possível aumentar o MTBF (Tempo Médio Entre Falhas) e a redução do MTTR (Tempo Médio para Reparo), melhorando de forma mensurável a disponibilidade e a eficiência operacional.

Logo, a integração de dados, quando bem estruturada, deixa de ser apenas um recurso tecnológico e se consolida como um diferencial competitivo para empresas que buscam excelência na gestão de ativos.

Como a Dynamox viabiliza a integração de dados na indústria

O ecossistema Dynamox foi desenvolvido para garantir que dados de diferentes fontes sejam coletados, transmitidos e analisados de forma contínua, confiável e segura. Assim, a base dessa estrutura é composta pelos sensores sem fio DynaLogger, responsáveis por monitorar continuamente os ativos, e pelo DynaGateway, que assegura a transmissão automática e protegida dessas informações.

Todos os dados são centralizados na Dynamox Platform, onde são consolidados e organizados para visualização, análise e cruzamento com outras fontes de informação. Além disso, para maximizar a conectividade, a Dynamox disponibiliza uma API pública que permite integração direta com ERPs, CMMS e sistemas supervisórios (SCADA), possibilitando que os clientes conectem a plataforma a seus próprios sistemas e fluxos de trabalho de forma personalizada e escalável.

Ademais, segurança da informação é um pilar central dessa operação. A Dynamox é certificada nas normas ISO 27001, ISO 27701, ISO 27017 e ISO 27018. Dessa forma, tais certificações asseguram que todo o tratamento e armazenamento de dados siga protocolos rigorosos, protegendo as informações contra acessos não autorizados, vazamentos e adulterações.

Combinando conectividade industrial, integração aberta via API e processos certificados internacionalmente, a Dynamox entrega uma solução robusta para transformar dados dispersos em inteligência prática, fortalecendo a manutenção preditiva e a gestão de ativos industriais.

Quer entender como a integração de dados pode transformar a manutenção na sua planta?
Fale com um especialista da Dynamox e descubra como conectar sensores, sistemas e equipes em um único ecossistema seguro e inteligente.

Perguntas frequentes sobre Integração de Dados – FAQ 

Integração de dados é o mesmo que digitalização industrial?

Não. A digitalização industrial consiste em converter processos e informações analógicas em formatos digitais. Já a integração de dados vai além, conecta diferentes fontes e sistemas digitais para que a informação flua de forma unificada e estruturada. Na prática, uma indústria pode ter ativos e processos digitalizados, mas se eles não estiverem integrados, ainda haverá fragmentação e dificuldades para análise e tomada de decisão.

Quais dados são mais importantes para manutenção preditiva?

Para estratégias de manutenção preditiva, os dados mais relevantes são os que indicam a condição operacional dos ativos. Ou seja, inclui variáveis coletadas por sensores IoT, além de informações de sistemas de gestão, como ordens de serviço, históricos de manutenção, inventário de peças e dados operacionais de produção, por exemplo. Assim, a combinação dessas fontes aumenta a precisão das análises e diagnósticos.

É possível integrar dados de sistemas legados?

Sim. A integração de sistemas legados é possível por meio de APIs, conectores e soluções de middleware que convertem formatos e protocolos. No entanto, pode exigir adaptações técnicas para viabilizar a comunicação segura e contínua entre plataformas modernas e sistemas antigos. Por isso, essa etapa é essencial para evitar silos informacionais e permitir análises abrangentes.

Como garantir a segurança dos dados integrados?

A segurança da informação deve estar presente em todas as etapas do processo — coleta, transmissão, armazenamento e análise. Dessa forma, é necessário o uso de criptografia, autenticação, gestão de acessos e monitoramento de integridade dos dados. Além disso, é fundamental que a plataforma utilizada possua certificações reconhecidas que asseguram práticas rigorosas de proteção e governança.

Quais setores mais se beneficiam da integração de dados?

A integração de dados agrega valor a qualquer setor que dependa de ativos físicos e processos complexos. Mineração, papel e celulose, alimentos e bebidas, automotivo, óleo e gás e agroindústria, por exemplo, estão entre os segmentos que mais se beneficiam, visto que operam com grande volume de dados e alta criticidade dos equipamentos. Nesses casos, a integração permite decisões mais rápidas, assertivas e embasadas.