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GUIA PARA IMPLEMENTAÇÃO DA MANUTENÇÃO
PREDITIVA ONLINE MULTI-SITE NO SETOR ALIMENTÍCIO

Padronização em escala:
Como consolidar a confiabilidade em múltiplas plantas

Com o monitoramento online de condição, a M. Dias Branco elevou sua eficiência operacional, migrando da preditiva offline para uma abordagem contínua e integrada.

A adoção desse modelo consolidou a manutenção preditiva data-driven em 12 plantas industriais, permitindo a padronização de processos, a integração de dados e uma gestão multi-site mais estratégica, garantindo a confiabilidade necessária para uma operação de escala continental.

Destaques da Gestão de Classe Mundial na M. Dias Branco:

12 plantas em 12 meses

Conformidade corporativa em tempo recorde

Payback de 182 dias

Retorno comprovado em cerca de 6 meses

Visão Geral

Desafios e Critérios de Implementação

Jornada da Confiabilidade

1º Passo

2º Passo

3º Passo

Próximos Passos

visão geral

  • Expertise

    7 décadas

  • Plantas/Moinhos

    21 unidades

  • Portfólio

    +20 marcas

  • Colaboradores

    +16 mil

General View

Líder no setor de massas e biscoitos, a M. Dias Branco opera de norte a sul do Brasil, sustentando um parque fabril automatizado e uma cadeia produtiva de larga escala.

A expansão da empresa exigia padronização e eficiência operacional. Com plantas descentralizadas, grande volumetria de ativos e métodos distintos de manutenção, escalar a confiabilidade tornou-se um desafio técnico e organizacional.

Esses eram os principais entraves na jornada de Digitalização da Manutenção, um dos pilares do roadmap para a Indústria 4.0 que a empresa havia elaborado, com foco em unificar processos e fortalecer a inteligência operacional.

Na prática, era preciso lidar com diferentes níveis de maturidade entre unidades, integração limitada entre times e a ausência de uma governança conectada. A preditiva offline já não acompanhava a complexidade multi-site.

Foi nesse contexto que a Tractian entrou como parceira estratégica da M. Dias Branco, apoiando na transição para um modelo industrial data-driven, escalável e orientado à confiabilidade em escala corporativa.

Roadmap para a Indústria 4.0

Tractian na Digitalização da Manutenção

Pré-Integração VS. Pós-IntegraçãoPré-Integração VS. Pós-Integração
Pré-Integração VS. Pós-Integração

Parte 1
O Desafio da Digitalização:
Da Fragmentação à Gestão Inteligente

Temos um roadmap, que fizemos em 2021, onde definimos onde estávamos e onde queríamos chegar em 5 anos. [...] E uma das trilhas refere-se apenas à manutenção digital, que tem muita relevância. [...] Agora, já estamos caminhando possivelmente para o APM, em um caminho para mais conectividade e uso de Inteligência Artificial na manutenção.
Carlos Simões

Carlos Simões

Gerência Corporativa de Digitalização Industrial

Como Conectar Visão a Resultados?

Para funcionar em escala, a digitalização precisava ser implementada com método, governança e adaptação local.

A Tractian e a M. Dias Branco estruturaram uma implementação faseada, moldada ao nível de maturidade técnica e às diferenças operacionais entre unidades.

O projeto começou com o mapeamento de ativos críticos e o monitoramento de utilidades (considerados o coração do chão de fábrica) como etapa estratégica de validação.

Após a validação por parte da Controladora, a tecnologia avançou para as linhas produtivas, repetindo um ciclo claro: escopo definido, validação local, capacitação e suporte contínuo.

A governança ativa e o cronograma alinhado às particularidades de cada planta garantiram consistência operacional na expansão.

Timeline do Projeto

Objetivo: Planejar a implementação de forma estratégica, alinhando escopo técnico e realidades operacionais.

• Mapeamento de ativos e definição da criticidade dos equipamentos;
• Análise das particularidades estruturais e culturais de cada planta;
• Alinhamento de expectativas com stakeholders técnicos e corporativos.

Objetivo: Iniciar a operação com segurança, monitorando os sistemas mais críticos da planta.

• Aplicação dos sensores em compressores, bombas, chillers e caldeiras;
• Validação da tecnologia com retorno rápido e impacto direto na operação;
• Geração de dados contínuos para construção de confiança interna.

Objetivo: Expandir o monitoramento para ativos ligados diretamente à produção.

• Integração de sensores em linhas de biscoito, massas, torradas e recheios;
• Priorização de ativos de alto impacto para disponibilidade e OEE;
• Coordenação com diferentes unidades para padronizar critérios técnicos.

Objetivo: Garantir que os times locais estejam prontos para operar a nova tecnologia.

• Designação de técnicos-chave como pontos focais por unidade;
• Integração da preditiva à rotina dos times de manutenção e operação;
• Adequações locais para infraestrutura e conectividade dos dispositivos.

Objetivo: Capacitar as equipes para interpretar dados e tomar decisões com base em insights.

• Formação técnica no uso da plataforma e leitura de espectros;
• Reforço nos conceitos de confiabilidade e manutenção orientada por dados;
• Rotina de sessões recorrentes para nivelamento e dúvidas práticas.

Objetivo: Replicar o modelo validado, ajustando-o à realidade de cada nova planta.

• Cada rollout seguiu o mesmo ciclo: escopo, instalação, capacitação e suporte;
• Feedback de campo integrado para evolução da abordagem;
• Crescimento orgânico da adesão à medida que os resultados surgiam.

Objetivo: Consolidar um modelo replicável, mas adaptável às diferenças entre unidades.

• Respeito ao nível de maturidade técnica e cultural de cada operação;
• Projeto conduzido em módulos, com entregas parciais e ajustes dinâmicos;
• Governança ativa entre times da Tractian e da M. Dias Branco para garantir fluidez.

M Dias Branco

Parte 2
confiabilidade INDUSTRIAL: uma jornada em 3 passos

Os ganhos reais não foram apenas na redução de falhas e paradas, mas no conhecimento que se multiplicou entre as unidades. Quando evitamos um problema em uma planta, essa informação se espalha e fortalece toda a companhia. Isso gerou mais previsibilidade e, acima de tudo, confiança no processo.
Cláudio Melo

Cláudio Melo

Gerente de Manutenção

Confiabilidade

  • Tecnologia

    • Monitoramento online
    • Inteligência artificial
    • Integrações
    • Gestão à vista

  • Processos

    • Escopo técnico
    • Implementação
    • Operacionalização
    • Suporte

  • Pessoas

    • Capacitação
    • Engajamento
    • Responsáveis
    • Interconexão

Os pilares do projeto foram:

1º PASSO - TECNOLOGIA

Da Predição à Automação da Tomada de Decisão

A digitalização da manutenção segue um avanço lógico dentro da Indústria 4.0: da sensorização à adaptabilidade, cada etapa reduz incertezas e impulsiona a confiabilidade operacional. Aqui, obter visibilidade total dos ativos críticos foi o primeiro passo para transformar dados em inteligência estratégica.

Para isso, a M. Dias Branco implementou um ecossistema integrado de monitoramento preditivo online, eliminando lacunas de informação e garantindo previsibilidade em tempo real.

Jornada da Digitalização

Journey Asset
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2º PASSO - PROCESSOS

Padronização que Assegura Eficiência Operacional

Após estruturar um modelo preditivo digital, a M. Dias Branco avançou para um desafio crítico: unificar processos e consolidar padrões em nível corporativo.

Operações distribuídas e metodologias distintas entre unidades exigiam mais do que tecnologia - era preciso alinhar governança e gestão de dados.

A resposta foi um modelo centralizado de análise e decisão, com apoio da Inteligência Artificial, que eliminou silos informacionais e criou sinergia real entre plantas.

Da manutenção descentralizada para um fluxo inteligente e conectado

A fragmentação da rotina preditiva impedia eficiência real. Com a IA, a M. Dias Branco transformou a manutenção em estratégia.

Fluxo de manutenção legado

Fluxo de manutenção legado
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Manutenção Assistida por IA™

Manutenção Assistida por IA™
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Entenda como nossa IA funciona

Essa parte de implementação foi muito intuitiva. A gente teve todo o treinamento da Tractian. [...] Ela não só trouxe a plataforma e o equipamento, mas trouxe sua equipe que ensinou todos os passos, da descrição do ativo e como preencher na plataforma. Isso semana a semana, dia a dia. Com isso, foi muito tranquilo.
Edno Yvens

Edno Yvens

Mecânico Preditivo

3º PASSO - pessoas

Transformando Confiabilidade em Prática Operacional

A questão da educação é primordial. Lidamos com novas tecnologias e entendemos que o papel das pessoas no processo é muito importante. Esse projeto com a Tractian nos permitiu avançar muito nesse aspecto, até porque já trabalhávamos com preditiva offline, mas a migração para o online exigiu um processo de aprendizado. Contamos muito com o apoio da Tractian para desenvolver a equipe, e o resultado foi extremamente positivo.
Carlos Simões

Carlos Simões

Gerência Corporativa de Digitalização Industrial

Step 1 Preview
  • Para o projeto realmente tracionar, o engajamento das equipes era essencial.
  • Com capacitação contínua e autonomia em campo, cada colaborador passou a atuar como parte ativa da transformação digital.
  • Migrar para um modelo preditivo online transformou a maneira como as equipes interpretavam e reagiam aos dados. Prever falhas era só o começo: converter previsibilidade em decisões ágeis foi o que tornou a confiabilidade operacional uma prática consistente.

Gestão de Mudança

  • Treinamento Contínuo

    Treinamento Contínuo

    Domínio técnico desde o início. Capacitações práticas, presenciais e online, garantiram fluidez no uso da plataforma e melhor interpretação dos dados

  • Multiplicadores Internos & Comunicação Clara

    Multiplicadores Internos & Comunicação Clara

    Equipes pioneiras capacitaram colegas, disseminando confiança.

    O entendimento foi claro: a tecnologia não adiciona trabalho, mas antecipa soluções e evita problemas maiores.

  • Reconhecimento

    Reconhecimento

    Boas práticas passaram a ser visíveis. Falhas evitadas eram comunicadas entre equipe e lideranças, reforçando o aprendizado coletivo.

  • Abertura a Feedback

    Abertura a Feedback

    A operação moldou a solução. A plataforma e processos foram ajustados com base nos feedbacks dos times, garantindo aderência à realidade da cada planta.

Parte 3
5 ANOS EM 1: DO ROADMAP A UMA NOVA REALIDADE

A Tractian chegou pra trazer algo inovador, uma visão diferenciada. Não é só o hardware, não é só o sensor, não é só a tecnologia, mas é uma cultura de manutenção baseada em confiabilidade. É uma forma de pensar totalmente diferente, que chegou pra elevar o nível da manutenção.
Thiago Eloi

Thiago Eloi

Especialista Corporativo de Manutenção

Monitoring Asset

Ao implementar um modelo operacional baseado em monitoramento contínuo e análise preditiva, a M. Dias Branco antecipou em quatro anos sua meta de digitalização da manutenção.

Com a transição para um ecossistema digital integrado, a empresa eliminou gargalos, reduziu falhas críticas e fortaleceu a governança de manutenção. O resultado: mais previsibilidade, eficiência operacional e tempo disponível para evolução dos demais pilares da Indústria 4.0.

Inteligência Corporativa e Escalabilidade

Visão Global da Manutenção

A unificação dos dados de 12 unidades industriais permitiu à M. Dias Branco consolidar uma visão corporativa da manutenção. Com indicadores padronizados e gestão conectada, o corporativo da empresa passou a enxergar a operação como um todo: identificando padrões, comparando desempenhos e antecipando decisões estratégicas em escala nacional

Resultados Diretos da Digitalização da Manutenção na M. Dias Branco

  • Payback do Projeto

    182 dias

  • Downtime Evitado

    + 470 horas

Validação Estratégica: Ganhos Medidos pela Controladoria

  • A confiabilidade virou um KPI oficial. Para mensurar os ganhos com a manutenção preditiva online, a M. Dias Branco adotou uma metodologia desenvolvida pela controladoria, cruzando dados de manutenção, produção e custos operacionais.
  • A fórmula detalha como paradas evitadas se convertem em valor financeiro para a companhia.

Metodologia de Cálculo de Ganhos

  • 1

    Levantamento dos tempos de paradas evitadas por linha devido às ações antecipadas provenientes da preditiva online junto à manutenção.

  • 2

    A partir de bases de dados do GOP, são avaliadas algumas variáveis: Ociosidade da Linha (h), Capacidade da linha (kg/h), Produto mais produzido no mês avaliado.

  • 3

    A partir de dados da controladoria, calcula-se a perda em R$ a partir do produto que deixaria de ser produzido com a perda não planejada.

  • 4

    Considera-se também os custos de linha parada com energia elétrica, consumo de gás, liderança e operação, a partir de dados da controladoria.

Cálculo de Perdas de Produção Evitadas

Fórmula de Cálculo de Ganhos
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Parte 4
Próximos Passos: Evolução Contínua & Manutenção Inteligente

A confiabilidade agora é parte do DNA operacional da M. Dias Branco. Com tecnologia, processos e pessoas alinhados, a empresa não apenas antecipou seu roadmap de digitalização, mas pavimentou o caminho para um modelo de manutenção mais autônomo e estratégico.

  • Com um ecossistema digital integrado e insights estratégicos em tempo real, a empresa fortaleceu sua governança corporativa de manufatura e impulsionou a maturidade da operação.
  • Agora, a M. Dias Branco direciona seus esforços para uma nova etapa de evolução: ampliar a cobertura do monitoramento preditivo, consolidar inteligência prescritiva para automação de decisões e expandir a capacitação técnica, tornando a manutenção ainda mais analítica e autônoma.
  • Na M. Dias Branco, o futuro da confiabilidade já está em construção.

Se você não cresce, você desaparece. E para crescer, é preciso qualidade, produtividade e eficiência operacional. Isso depende diretamente das novas tecnologias embarcadas nos equipamentos e da inteligência que aplicamos sobre os dados que coletamos. O caminho é claro: mais digitalização, mais integração e mais autonomia na manutenção.

Roberto José Possamai

Roberto José Possamai

Diretor Industrial

Planta Bento Gonçalves (RS)

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