Bosch Curitiba reduz 29% das falhas recorrentes com inteligência artificial

A unidade da Bosch Curitiba, referência no setor automotivo, enfrentava o desafio de reduzir o volume de manutenções corretivas e aprimorar a previsibilidade operacional. Para isso, a empresa implementou uma solução baseada em inteligência artificial integrada ao sistema de monitoramento online da Tractian para identificar padrões de falhas e automatizar a priorização das intervenções.

Apesar da planta possuir uma base robusta de registros de manutenção, a análise era toda feita de forma manual, processo inviável em um parque fabril com mais de 2 mil equipamentos e 35 mil ordens de manutenção anuais. As OSs tinham descrições livres e sem padronização, o que dificultava a identificação de falhas recorrentes. Além disso, a priorização seguia apenas níveis genéricos (alta, média ou baixa) sem considerar a criticidade ou o risco operacional. Essa falta de integração entre sensores e gestão de manutenção resultava em um alto volume de corretivas e pouca previsibilidade nas intervenções.

A Bosch desenvolveu o mAIntenance, ferramenta de IA baseada em NLP (Processamento de Linguagem Natural) e no algoritmo de Levenshtein, que analisa as descrições das ordens de manutenção, identifica similaridades e aponta tendências de falhas. Quando a IA detecta três ocorrências parecidas em período de 15 dias, o sistema gera automaticamente uma ordem de manutenção preventiva com prioridade alta. Integrada aos sensores da Tractian, a solução correlaciona dados de campo e históricos, antecipando riscos e direcionando os técnicos para as atividades mais críticas.