Análise Preditiva na Indústria de Eletroeletrônicos: como dados se transformam em previsões de falhas

A análise preditiva tem se mostrado cada vez mais eficiente e necessária em diversos mercados, especialmente na indústria de eletroeletrônicos. Por meio dela, é possível otimizar o tempo, evitar perdas materiais e financeiras e prever falhas com base em dados históricos e em técnicas de machine learning.

No primeiro post da série sobre análise preditiva na indústria de eletroeletrônicos, foram apresentados o conceito dessa abordagem e suas principais aplicações. Neste segundo momento, o foco está nas principais fontes de dados, em como essas informações são coletadas e de que forma são utilizadas para gerar previsões confiáveis.

Os dados na análise preditiva

Os dados são o que dá vida à análise preditiva. São eles que permitem ao computador identificar padrões e antecipar situações futuras. Por isso, a eficácia desse processo depende quase integralmente da qualidade, consistência e diversidade das fontes utilizadas, evitando que as informações registradas sejam incompletas ou equivocadas.

As principais fontes de dados

Máquinas e equipamentos: são dados coletados diretamente durante o processo produtivo, refletindo o comportamento da operação em tempo real. Exemplos incluem temperatura das máquinas, velocidade de operação e consumo de energia, permitindo a identificação de falhas e desvios de processo.

Sensores de IoT: Dados físicos captados por sensores instalados nas máquinas, capazes de registrar informações que muitas vezes passam despercebidas aos operadores, como vibração, ruído e umidade. O objetivo é identificar pequenas mudanças, já que falhas raramente ocorrem de forma abrupta; geralmente, apresentam sinais prévios.

MES (Manufacturing Execution System): Sistema que conecta máquina, produto, processo e tempo. Ele executa e monitora a produção quase em tempo real, sendo uma fonte extremamente rica por captar dados granulares, registrar eventos no momento em que ocorrem e relacionar informações técnicas ao contexto do processo.

Sistemas de qualidade (AOI, SPI, ICT, FCT): responsáveis por detectar defeitos e indicar se o processo falhou ou não. Esses sistemas identificam o tipo de falha, sua localização e a taxa de retrabalho. Ao permitir a análise da causa raiz, contribuem diretamente para a melhoria do rendimento do processo.

Sistemas de manutenção: registram o histórico de falhas reais, as ordens de manutenção e os componentes substituídos. Na análise preditiva, são fundamentais para estimar o tempo até a falha, priorizar intervenções e reduzir o downtime.

ERP e sistemas corporativos: Sistemas de gestão que conectam dados técnicos a impactos financeiros, como estoques, compras, custos e vendas. Na análise preditiva, são amplamente utilizados para previsões de demanda, planejamento de produção e redução de custos operacionais.

Dados de engenharia e de produto: incluem informações de projeto e especificações, como revisões de PCB, alterações de engenharia (ECOs), datasheets e tolerâncias. Essas informações definem os limites técnicos do produto e impactam diretamente o processo produtivo. Na prática, a análise desses dados permite comparar versões de produtos, antecipar ajustes de processo e identificar designs mais suscetíveis a falhas.

Dados de campo e pós-venda: representam o uso real do produto pelo cliente, incluindo logs de operação, falhas reportadas e condições de uso. Esses dados ampliam a visão para todo o ciclo de vida do produto, possibilitando prever falhas em campo, aprimorar projetos e reduzir os custos de garantia.

O maior valor da análise preditiva surge quando diferentes fontes de dados são integradas, criando uma visão conectada entre processo, qualidade e manutenção. Essa integração permite ir além da simples coleta de dados e transformá-los em decisões operacionais e estratégicas. Nesse contexto, torna-se fundamental diferenciar abordagens como a manutenção preventiva e a manutenção preditiva, que, embora muitas vezes tratadas como equivalentes, produzem impactos distintos na eficiência operacional e nos resultados do negócio.

Como a manutenção preditiva difere da preventiva?

A manutenção preventiva baseia-se em intervalos de tempo predeterminados, como manutenções realizadas a cada seis meses, com o objetivo de evitar falhas antecipadamente. Apesar de amplamente utilizada, essa abordagem apresenta limitações importantes, pois não considera o estado real do equipamento.

Principais limitações da manutenção preventiva:

• Troca prematura de componentes ainda em boas condições
• Paradas desnecessárias de máquinas
• Aumento de custos operacionais
• Dificuldade em evitar falhas inesperadas

Já a manutenção preditiva é orientada pela condição real dos equipamentos, utilizando dados provenientes de diferentes fontes para antecipar falhas e definir o momento ideal de intervenção.

Benefícios da manutenção preditiva baseada em condição:

• Intervenções realizadas no momento certo
• Redução de paradas não planejadas
• Melhor planejamento de recursos e equipes
• Aumento da vida útil e da disponibilidade dos equipamentos

Em termos práticos, ao migrar de uma manutenção baseada em tempo para uma abordagem baseada em dados, a indústria deixa de agir de forma reativa e passa a tomar decisões mais assertivas, reduzindo riscos operacionais e custos ao longo do tempo.

Como funciona a previsão de falhas?

A previsão de falhas é o objetivo central da análise preditiva e geralmente ocorre em três etapas: coleta de dados, análise do comportamento ao longo do tempo e estimativa do tempo restante de vida útil do equipamento (RUL – Remaining Useful Life).

Outro aspecto importante é a identificação de padrões anômalos, ou seja, comportamentos que desviam do padrão esperado de uma máquina. Um ponto relevante é que nem toda anomalia resulta imediatamente em uma falha, mas toda falha tem origem em uma anomalia.

Nesse contexto, o uso de machine learning se destaca por permitir que os sistemas aprendam com os dados, em vez de dependerem apenas de regras fixas. Os principais modelos utilizados em manutenção preditiva incluem:

• Aprendizado supervisionado: utiliza históricos de falhas conhecidas. Modelos como regressão, Random Forest, Gradient Boosting e redes neurais são aplicados para prever o tempo de falha e identificar causas prováveis.
• Aprendizado não supervisionado: utilizado quando não há falhas rotuladas. Modelos como K-Means, Isolation Forest, Autoencoders e PCA são empregados para detectar anomalias, agrupar comportamentos operacionais e identificar degradações desconhecidas.
• Modelos de séries temporais: focam na evolução dos sinais ao longo do tempo. Exemplos incluem LSTM, ARIMA e Prophet, aplicados para prever tendências e detectar degradação progressiva.

A degradação de componentes representa o desgaste que ocorre antes da falha funcional, como o desgaste de rolamentos ou o aumento gradual de desligamentos de equipamentos. Essa degradação é identificada quando os modelos detectam desvios persistentes que formam padrões ao longo do tempo.

Como resultado, torna-se possível detectar falhas com semanas ou até meses de antecedência, o que permite um planejamento mais eficiente e uma redução significativa dos riscos operacionais.

Os impactos no negócio

A análise preditiva vai além da tecnologia ou da inovação: trata-se de um modelo de gestão estratégica que impacta diretamente receitas, custos operacionais, confiabilidade operacional, imagem perante o cliente e até a segurança. Falhas inesperadas sempre geram perdas significativas.

Um dos principais benefícios é a redução do downtime, ou paradas não planejadas, que podem ocorrer por falhas súbitas, manutenções emergenciais ou falta de peças. Essas paradas podem interromper a produção por períodos indeterminados, afetando diretamente os resultados da operação.

A manutenção preditiva transforma esse cenário ao permitir a antecipação de falhas por meio da análise de dados e de múltiplas fontes, reduzindo ou até eliminando o downtime. Como consequência, há também o aumento da vida útil dos equipamentos, já que operar máquinas com falhas não detectadas, sobreaquecimentos ou intervenções desnecessárias tende a acelerar seu desgaste.

Conclusão

Ao conectar dados de diferentes etapas do processo produtivo e transformá-los em informações acionáveis, a análise preditiva se consolida como um elemento-chave da indústria moderna. Mais do que prever falhas, essa abordagem permite decisões mais inteligentes, operações mais confiáveis e um uso mais eficiente dos recursos, criando uma base sólida para a evolução contínua da manufatura eletroeletrônica.

Na indústria de eletroeletrônicos, empresas especializadas em soluções para manufatura, como a ASM, atuam diretamente na integração entre máquinas, sistemas e dados. Por meio de equipamentos, softwares e plataformas digitais, essas soluções possibilitam a coleta estruturada de informações ao longo de todo o processo produtivo, criando a base necessária para aplicações avançadas de análise preditiva e de manutenção baseada em condições.