Toda equipe de manutenção já enfrentou o mesmo dilema: um ativo apresenta falha, a produção para. Mas quando o técnico vai até o equipamento e verifica o funcionamento, tudo parece funcionar normalmente. Horas depois, no meio do turno, o problema reaparece do nada, derruba a produção e desaparece outra vez antes que alguém consiga medir qualquer coisa. É assim que acontecem as falhas intermitentes, o tipo de ocorrência que desafia até times experientes.
O problema é que sem dados confiáveis para combater essas falhas, a equipe fica presa em tentativas, ajustes provisórios e suposições. Enquanto isso, as paradas inesperadas aumentam e a produtividade segue em queda.
Entender por que as falhas intermitentes escapam dos métodos tradicionais é o primeiro passo para controlá-las. A boa notícia é que tecnologias de coleta contínua e análise inteligente de dados estão mudando essa realidade, permitindo que gestores antecipem anomalias antes que elas se tornem um problema real.
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O que caracteriza uma falha intermitente
Uma falha intermitente é toda falha que não se manifesta de forma contínua, surgindo apenas em condições específicas, por períodos curtos e sem padrão evidente. Diferente de uma falha definitiva, que permanece ativa até ser corrigida, a intermitente aparece e desaparece, muitas vezes antes que a equipe consiga medir parâmetros ou registrar os sintomas.
Essas falhas costumam ocorrer em janelas curtas de operação. Pode ser uma vibração que sobe apenas quando o equipamento atinge certa carga, a temperatura que oscila em ciclos aleatórios ou um ruído que só surge em uma faixa de velocidade específica. Quando o técnico chega, o comportamento anormal já cessou, impedindo diagnósticos conclusivos.
No dia a dia, essa inconstância significa que cada visita ao ativo produz dados incompletos, o que leva a ajustes paliativos e intervenções baseadas em experiências passadas, não em evidências reais. Com o tempo, a planta passa a conviver com alarmes falsos, retrabalhos e uma sensação constante de que algo está prestes a falhar.
Por que a manutenção tradicional não resolve falhas intermitentes
A manutenção tradicional foi desenhada para lidar com falhas estáveis, repetíveis e fáceis de observar. Ela funciona bem quando há histórico suficiente para comparar comportamentos ou quando o problema segue um padrão conhecido. Mas falhas intermitentes não obedecem a esse roteiro.
Quando o defeito aparece apenas por segundos e desaparece antes de qualquer inspeção, toda a lógica convencional das rondas, medições pontuais e relatos do operador fica insuficiente. A operação trabalha com lacunas de informação e toma decisões por tentativa e erro.
Veja os principais obstáculos que a abordagem tradicional encontra na hora de lidar com esse tipo de falha:
Dados esparsos
Com inspeções pontuais e medições manuais, a equipe coleta apenas fragmentos do comportamento real do ativo. A planta pode passar por horas de operação sem que nenhum dado seja registrado, exatamente no período em que a falha se manifesta.
Assim, na hora de avaliar o quadro de comportamento da planta, o técnico analisa um retrato incompleto, sem evidências do momento crítico em que o problema ocorreu.
Perda de contexto operacional
Mesmo quando um sintoma é observado, há poucas informações que permitam relacioná-lo às condições exatas de operação.
Não é possível ter certeza se a vibração aumentou por causa da carga, da temperatura ambiente, de um evento no processo ou de uma transição na operação. Sem contexto, o diagnóstico se torna apenas uma especulação.
Diagnóstico baseado em relatos subjetivos
A manutenção tradicional depende fortemente da percepção do operador e da memória do técnico. Mas em falhas que surgem e desaparecem rápido, os relatos raramente capturam a nuance real do evento.
O que chega ao time é apenas uma percepção. Uma versão resumida e imprecisa, que não sustenta uma análise completa de causa raiz.
Falta de análise de eventos raros ou condicionais
Falhas intermitentes costumam ocorrer em condições muito específicas e, muitas vezes, podem levar semanas para se repetir.
Sem monitoramento contínuo, a equipe não consegue correlacionar essas ocorrências nem perceber padrões sazonais, comportamentos cíclicos ou anomalias que só aparecem em momentos de alta exigência.
Análise sem correlação multivariável
Ferramentas tradicionais analisam um parâmetro de cada vez: vibração, temperatura, corrente. Mas falhas intermitentes geralmente surgem de interações entre variáveis, e não de uma única medição isolada.
Sem cruzamento automático de dados, a equipe perde relações causais importantes e fica incapaz de identificar a origem real do problema.
Como a coleta contínua e a IA mudam o jogo
A principal limitação no diagnóstico de falhas intermitentes não é a complexidade do problema, mas a falta de visibilidade. Quando a operação passa a ter registro de cada segundo de funcionamento do ativo com sensores inteligentes, e tem modelos de IA analisando o comportamento da máquina, a equipe ganha muito mais ferramentas para tomar decisões assertivas.
Abaixo, estão algumas das funcionalidades do monitoramento inteligente que elevam a confiabilidade da operação:
Registro de eventos exatamente quando acontecem
Sensores inteligentes instalados nos ativos monitoram vibração, temperatura, corrente e outros parâmetros em tempo real.
Se um pico anormal ocorrer por apenas dois segundos, ele é registrado automaticamente, com carimbo de data, hora, intensidade e contexto. Nada passa despercebido, mesmo que a falha desapareça antes que alguém chegue ao equipamento.
Modelos de baseline detectam desvios sutis
A inteligência artificial compara o comportamento atual da máquina com seu padrão ideal de operação. Esse baseline leva em conta variações naturais do processo e identifica desvios mínimos, aqueles que ainda não são perceptíveis para o operador, mas já sinalizam o início de uma deterioração. Na prática, a operação vai de descobrir uma falha quando ela já parou a linha de produção a identificá-la dias ou até meses antes.
Análise multivariável
O sistema analisa simultaneamente diversas medições e busca relações entre elas. Uma oscilação de vibração combinada com um aumento de temperatura e um pico de corrente pode representar um cenário muito específico de falha, que só aparece quando essas condições se alinham.
A IA cruza esses sinais automaticamente e aponta a provável origem do problema.
IA identifica padrões que se repetem em janelas específicas
Eventos raros deixam de ser invisíveis quando o sistema aprende suas condições de disparo. A IA reconhece que a falha acontece apenas na partida do equipamento ou em cargas acima de 70 por cento, por exemplo. Isso elimina o achismo e permite que a equipe ataque diretamente a causa raiz.
Alertas prescritivos
Além de detectar o problema, a IA indica o que fazer. Os alertas prescritivos conectam anomalias a sintomas conhecidos, sugerem ações de manutenção e oferecem possíveis causas, com base no histórico do ativo e em bases técnicas de milhares de máquinas semelhantes.
A equipe recebe recomendações claras e orientadas pela ação, o que reduz retrabalhos e aumenta a eficiência da resposta.
Caso de sucesso na antecipação de falhas
A Ingredion, presente em mais de 120 países e fornecedora de gigantes como Nestlé, PepsiCo e Unilever, opera uma das maiores plantas industriais do Brasil em Mogi Guaçu (SP). Com mais de 1,5 km de extensão e milhares de ativos, monitorar as máquinas críticas era um desafio que limitava a detecção de falhas intermitentes, principalmente naquelas instaladas em áreas de difícil acesso.
Para mudar esse cenário, a planta adotou sensores inteligentes de vibração e temperatura com IA embarcada, iniciando uma jornada estruturada de manutenção preditiva. A coleta contínua eliminou o ponto cego das inspeções manuais e passou a registrar eventos que antes desapareciam sem deixar rastro.
Com a implementação, a operação evitou mais de 200 falhas mecânicas, reduziu custos associados e elevou a eficiência de todo o time técnico. O monitoramento deixou de depender de medições esporádicas e se tornou um processo contínuo, confiável e integrado à rotina da manutenção.
Além de detectar falhas antecipadamente, a iniciativa transformou a forma como a equipe trabalha: decisões passaram a ser guiadas por dados, e não por suposições, trazendo previsibilidade e segurança para toda a operação.
Como a Tractian eleva a sua operação a partir da leitura de falhas
Falhas intermitentes são um desafio para muitas operações, mas não todas. Aquelas que usam tecnologia no monitoramento de ativos são exceção, já que tem acesso a tudo que acontece no equipamento a qualquer hora. Quando os dados certos chegam no momento certo, a manutenção deixa de reagir a sintomas e passa a antecipar comportamentos.
A solução de monitoramento da Tractian foi desenvolvida para eliminar justamente o maior obstáculo das falhas intermitentes: a falta de visibilidade no momento exato em que o problema acontece. Com sensores inteligentes instalados nos ativos e coleta contínua de vibração, temperatura e outros parâmetros, a plataforma registra até os eventos que surgem só por alguns segundos e desaparecem logo em seguida.
Além disso, a análise em tempo real realizada por modelos de IA identifica as anomalias bem no início do seu desenvolvimento e diferencia desvios naturais daqueles comportamentos que realmente indicam falhas e exigem atenção.
Os alertas também se ajustam automaticamente à criticidade dos ativos, permitindo que máquinas essenciais disparem insights mais cedo, enquanto equipamentos secundários operam com maior tolerância e menos ruídos operacionais.
E os resultados não demoram a aparecer: logo nos primeiros dias de uso, a equipe recebe um relatório detalhado da saúde de cada ativo, com comparações claras que ajudam a definir prioridades e planejar intervenções proativas. Com painéis de supervisão em tempo real, os gestores têm uma visão integrada da saúde da planta, dos alertas ativos e da evolução dos ativos monitorados.
Se a sua operação convive com falhas que aparecem e desaparecem sem explicação, o monitoramento contínuo é o seu ponto de virada.