Em quase toda planta industrial, os indicadores de manutenção já fazem parte da rotina: MTBF, MTTR, cumprimento de preventiva, porcentagem de corretiva ou preventiva, backlog e custo por ativo. Eles aparecem em apresentações para diretoria, em reuniões de performance, em painéis bonitos no telão da sala de controle.
Mas de onde exatamente vêm esses números?
Se as OS são abertas de qualquer jeito, se as preventivas não têm rastro claro de execução ou se os dados estão espalhados em planilhas e sistemas paralelos, o indicador até fecha a conta no Excel, mas não descreve a realidade do chão de fábrica.
E pior, pode induzir a equipe a tomar decisão em cima de uma leitura distorcida da operação.
Este artigo te mostra como garantir indicadores confiáveis com processos bem estruturados, dados consistentes e fluxo de trabalho rastreável, além dos 5 erros mais comuns ao mapear os números de uma planta industrial.
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A importância de bons indicadores
Indicadores de manutenção existem para responder perguntas operacionais concretas. Onde a manutenção está consumindo mais recurso? Quais ativos concentram falhas recorrentes? O que está puxando o backlog para cima? Sem respostas claras para essas perguntas, os números perdem utilidade, mesmo quando estão certos do ponto de vista matemático.
Quando os indicadores são confiáveis, eles permitem enxergar relação de causa e efeito.
Um aumento de MTTR deixa de ser apenas um número pior no mês e passa a ser explicado por tipo de falha, por família de ativos ou por gargalos no fluxo de aprovação e execução de OS. Da mesma forma, o cumprimento de preventiva só faz sentido quando é possível cruzá-lo com reincidência de falhas e custo de corretiva.
Outro ponto crítico é que bons indicadores reduzem a subjetividade da sua operação. Em muitas plantas, a priorização ainda acontece com base em percepção: o ativo que vive dando problema, a linha que sempre para, a OS que parece urgente. Quando os dados são consistentes, essas discussões mudam de nível.
A equipe passa a priorizar com base em histórico, impacto e tendência, não em memória ou pressão pontual da produção.
5 erros que distorcem seus indicadores de manutenção
Na maioria das plantas, os indicadores não atrapalham porque a fórmula está errada. Eles atrapalham porque os dados de origem não representam o que realmente aconteceu no chão de fábrica. E isso costuma acontecer por conta de erros operacionais repetidos, que vão se acumulando ao longo do tempo.
Abaixo estão os 5 erros mais comuns quando o objetivo é ter números confiáveis na gestão de uma boa manutenção:
1. OS abertas de forma inconsistente
Quando cada pessoa abre ordem de serviço de um jeito, o indicador já começa distorcido. Falta de padrão na descrição, uso errado de tipos de OS, ausência de vínculo com ativo ou abertura genérica para vários problemas ao mesmo tempo comprometem qualquer leitura posterior.
Na prática, isso afeta tudo: MTTR, backlog, tempo de atendimento, reincidência de falhas. O sistema até calcula, mas está somando eventos que não são comparáveis entre si. O resultado é um indicador que varia, mas não explica o que de fato está acontecendo.
2. Preventivas registradas sem rastreabilidade
Executar preventiva sem registrar o que foi feito, quando foi feito e em qual condição o ativo estava é um dos erros mais comuns. Muitas vezes, a OS é fechada apenas para cumprir agenda, sem evidência de execução, sem apontamento de tempo e sem observações técnicas.
O impacto aparece depois: a taxa de cumprimento de preventiva sobe, mas a corretiva não cai. Sem rastreabilidade, não tem como saber se a preventiva foi mal executada, se o plano está inadequado ou se o ativo já exige outra abordagem.
3. Dados de ativos desatualizados ou dispersos
Indicador depende de contexto. Se o cadastro do ativo está incompleto, desatualizado ou espalhado em planilhas paralelas, qualquer análise por família, criticidade ou tipo de equipamento fica comprometida.
É comum ver MTBF sendo calculado sem distinguir ativos críticos de não críticos, ou custo por ativo que não considera mudanças de layout, substituições e upgrades. O número existe, mas está desconectado da realidade atual da planta.
4. Execução de OS sem causa, ação e efeito
Fechar OS sem registrar causa raiz, ação tomada e efeito observado é abrir mão de um aprendizado que pode ajudar seu time a longo prazo. Sem essa relação, o histórico vira apenas uma lista de intervenções, não uma base para análise de recorrência.
Indicadores como reincidência de falha, efetividade de manutenção e custo por tipo de problema simplesmente deixam de fazer sentido quando não há vínculo claro entre o problema identificado e a solução aplicada.
5. Indicadores desconectados do fluxo real de trabalho
Por fim, há indicadores que até fazem sentido no papel, mas não refletem como o trabalho acontece de fato. Métricas calculadas fora do sistema, ajustadas manualmente ou baseadas em recortes artificiais tendem a se afastar da rotina da equipe.
Quando o indicador não nasce do próprio fluxo de OS, apontamentos e execuções, ele vira um número de relatório, não uma ferramenta de gestão. E, nesse ponto, a manutenção perde a chance de usar seus próprios dados para melhorar decisão, prioridade e alocação de recurso.
Benefícios de automatizar os indicadores de manutenção
Quando os indicadores passam a ser automatizados, o ganho não é só analítico. A operação como um todo vê os benefícios, que aparecem diretamente na disponibilidade, no custo e na produtividade do time. É por isso que, nos últimos anos, automação de dados e manutenção preditiva deixaram de ser experimentos e passaram a fazer parte da operação padrão das maiores indústrias do mundo.
Um estudo global da Siemens mostra o impacto direto disso. Segundo o relatório, empresas que avançaram na digitalização e automação da manutenção conseguiram reduzir de forma consistente as perdas por downtime não planejado, mesmo com o custo de cada hora parada aumentando ano após ano.
Os números ajudam a dimensionar o efeito:
- Grandes plantas industriais reduziram em cerca de 30% as horas perdidas com downtime não planejado desde 2019, mesmo com linhas mais complexas e interdependentes.
- O número médio de incidentes de downtime por planta caiu de 42 para 25 por mês, uma redução de mais de 40%, diretamente associada ao uso de dados contínuos e manutenção baseada em condição.
- A Siemens estima que a adoção plena de monitoramento de condição e práticas preditivas em grandes indústrias poderia gerar uma redução de até 40% nos custos de manutenção e ganhos relevantes de produtividade.
Esses resultados não vêm de dashboards mais bonitos, mas da confiabilidade do dado. Quando OS, tempos, falhas e intervenções são registrados automaticamente no fluxo certo, os indicadores deixam de ser atrasados e passam a refletir o estado real da planta.
Isso permite agir antes que o custo exploda, seja em forma de parada, consumo excessivo de hora-homem ou manutenção desnecessária.
Outro benefício direto é a redução do viés humano. Indicadores automatizados não dependem de memória, ajuste manual ou consolidação fora do sistema. Eles capturam o que aconteceu de fato, inclusive falhas recorrentes, desvios de tempo e gargalos de execução.
Em um cenário em que o custo médio anual de downtime por planta já passa facilmente de centenas de milhões de dólares em setores como automotivo e indústria pesada, essa precisão deixa de ser detalhe e vira requisito básico de gestão
Como automatizar os indicadores de manutenção
O primeiro passo é garantir que o dado nasça estruturado, no momento em que o trabalho acontece.
Tudo começa pela ordem de serviço. A abertura precisa ser padronizada, vinculada corretamente ao ativo, com tipo de OS claro e motivo bem definido. Durante a execução, apontamentos de tempo, materiais e observações técnicas precisam acontecer no próprio sistema, não depois, nem fora dele.
O segundo ponto é centralizar as informações. Indicadores confiáveis não convivem bem com planilhas paralelas, históricos locais ou múltiplos sistemas desconectados. Ativos, OS, planos de manutenção e registros de falha precisam viver em uma única fonte de verdade. É isso que garante que métricas como MTBF, MTTR, backlog e custo por ativo sejam calculadas sempre sobre a mesma base, com os mesmos critérios.
Por fim, a automação precisa ser contínua. Indicadores não podem ser gerados só no fechamento do mês. Quando o sistema calcula métricas em tempo quase real, desvios aparecem desde cedo: o backlog começa a crescer, tempos de atendimento fogem do padrão e as preventivas deixam de gerar impacto.
Otimize seus indicadores de manutenção com o CMMS da Tractian
Indicadores confiáveis são consequência direta de um fluxo de manutenção bem estruturado, com dados consistentes e rastreáveis desde a abertura da OS até a execução em campo.
E é exatamente isso que o CMMS da Tractian foi desenhado para garantir.
Ao padronizar a abertura de ordens de serviço, centralizar o cadastro de ativos e automatizar o registro de tempo, causa, ação e efeito, o sistema elimina as distorções que normalmente contaminam métricas como MTBF, MTTR, backlog e custo por ativo.
Os indicadores passam a ser calculados automaticamente, a partir do que realmente aconteceu na planta, sem ajuste manual, sem necessidade de planilha paralela e sem atraso.
Na prática, isso muda a forma como a sua manutenção é gerida. Gestores deixam de discutir se o número está certo e passam a discutir o que fazer com ele. Gargalos aparecem cedo, recorrências ficam claras e decisões deixam de ser baseadas em percepção. O CMMS não é só repositório de OS, é a base confiável para gestão da manutenção no dia a dia.
Se hoje seus indicadores existem, mas não geram confiança nem ação, o problema está no seu processo e no sistema que alimenta esses números.