O setor de manufatura está enfrentando obstáculos consideráveis em 2026. A concorrência global está impulsionando a comoditização e reduzindo as margens. A instabilidade geopolítica, a frequência cada vez maior de eventos climáticos extremos e o envelhecimento da infraestrutura estão tornando as cadeias de suprimentos mais voláteis e vulneráveis a interrupções. E o foco global na sustentabilidade está forçando todos os fabricantes a implementar estratégias ambientais, sociais e de governança (ESG), sob o risco de perder investidores, aumentar a rotatividade de clientes e enfrentar ações regulatórias.
Enfrentando toda essa interrupção, os fabricantes também devem continuar avançando nas iniciativas da Indústria 4.0 e 5.0: a mudança em direção a operações industriais conectadas, inteligentes e cada vez mais dedicadas ao ser humano. A fábrica definida por software, que está no centro da transformação digital, muitas vezes parece inalcançável para muitos fabricantes que ainda estão tentando digitalizar ativos físicos e lidar com volumes massivos de dados da internet das coisas (IoT).
A manutenção preventiva tem o potencial de enfrentar muitos dos desafios enfrentados pelos fabricantes. A manutenção reativa, consertar uma máquina somente após a ocorrência de uma falha, aumenta os custos e prazos de produção, leva a rupturas de estoque e atrasos no envio e aumenta as despesas de capital com a redução da vida útil do equipamento.
Esta postagem de blog detalha como o ServiceNow e a Cloudera possibilitam a manutenção preventiva para nossos clientes e como a mudança da manutenção reativa para a manutenção preventiva pode garantir a continuidade operacional, reduzir custos e maximizar o valor de cada ativo industrial.
Barreiras para a transição da manutenção reativa para a preditiva
Embora a manutenção preventiva tenha muitos benefícios em potencial para os fabricantes, várias barreiras arquiteturais e operacionais muitas vezes estagnam o progresso. Para ir além de projetos-piloto e chegar a soluções em escala corporativa, os fabricantes devem enfrentar estes desafios:
A enorme escala dos dados de IoT: Uma única máquina pode produzir até um milhão de pontos de dados todos os dias. Qualquer um desses pontos de dados pode indicar uma possível falha. Coletar e processar todos esses dados já é, por si só, um enorme desafio.
Imposto sobre movimentação de dados: As arquiteturas tradicionais exigem a replicação de conjuntos de dados massivos do chão de fábrica para a nuvem para análise e treinamento de modelos, o que introduz custos consideráveis, sobrecarga de armazenamento e risco operacional.
Latência e tolerância a falhas: Embora a maioria dos fabricantes queira alcançar a manutenção preventiva, a conectividade e a latência frequentemente os impedem de ir além do monitoramento remoto. As fábricas são frequentemente construídas em áreas com baixa conectividade e a lacuna entre identificar uma falha em potencial e tomar medidas para evitá-la é, muitas vezes, grande demais.
Machine learning vs. IA: a maioria das soluções baseadas em ML identifica riscos ou detecta anomalias com sucesso, mas para na fase de informações. Procedimentos manuais e transferências humanas ainda são necessários para acionar um reparo, atrasando a resposta e diminuindo o ROI dos investimentos em manutenção preventiva.
Para superar esses obstáculos, os fabricantes precisam de uma solução que leve a IA aos dados, mesmo em áreas com pouca ou nenhuma conectividade, e que possa coletar, processar e analisar volumes massivos de dados de IoT quase em tempo real.
Habilitação da manutenção preventiva com Cloudera e ServiceNow
Para resolver esses desafios arquiteturais e operacionais, a Cloudera e a ServiceNow combinam-se para oferecer um ecossistema de governança unificado e de ciclo fechado que aproveita o lakehouse de dados híbrido e o data fabric unificado da Cloudera, bem como a camada de orquestração inteligente da ServiceNow, para dar aos fabricantes o acesso a todos os seus dados para IA.
Veja como funciona:
A Cloudera gerencia dados em escala. A arquitetura de data lakehouse aberta da Cloudera oferece suporte à ingestão, processamento e análise em tempo real de volumes massivos de dados de sensores de equipamentos, bem como dados históricos como dados de vendas, cronogramas de manutenção e diagnósticos. Todos esses dados são fundamentais para a criação e o treinamento de modelos capazes de identificar com precisão possíveis problemas.
Leve a IA aos dados. A Cloudera analisa dados de sensores na borda para detectar anomalias em tempo quase real, possibilitando tolerância a falhas e alertas de baixa latência.
A ServiceNow fecha o ciclo. Os agentes de IA da ServiceNow captam o alerta e tomam medidas, agendando a manutenção, solicitando peças, redirecionando a produção e notificando as equipes de logística e cadeia de suprimentos sobre quaisquer interrupções potenciais.
Rastreabilidade e auditabilidade. O data fabric unificado da Cloudera oferece governança, segurança e linhagem fim-a-fim para que cada decisão automatizada tomada por um agente de IA do ServiceNow possa ser rastreada até os dados subjacentes para fins de auditabilidade de todo o ciclo de vida de dados e IA.
Utilizando uma visão unificada dos dados organizacionais, viabilizando segurança e governança ao longo de todo o ciclo de vida dos dados e da IA e fechando o ciclo com agentes de IA capazes de agir, os fabricantes podem finalmente passar da manutenção reativa para a manutenção preventiva e preditiva.
O valor da manutenção preventiva
A transição da manutenção reativa para a manutenção preditiva representa uma mudança considerável em direção à resiliência, um dos pilares da transformação da Indústria 5.0. Combinando a capacidade da Cloudera de entregar uma base de dados confiáveis em escala empresarial com a automação de fluxos de trabalho da ServiceNow, os fabricantes podem obter diversos benefícios comerciais:
Elimine o tempo de inatividade não planejado. Prever falhas antes que elas ocorram minimiza interrupções e garante a continuidade operacional.
Reduza as despesas operacionais. A manutenção dos dados na origem elimina custos dispendiosos de movimentação e transformação de dados e reduz a sobrecarga de infraestrutura. A otimização dos cronogramas de manutenção reduz os custos de mão de obra.
Reduza o CapEx. A resolução proativa evita as falhas em cascata que ocorrem quando o maquinário opera até o ponto de falha, prolongando a vida útil e maximizando o valor dos ativos industriais.
Tudo pronto para passar da manutenção reativa para a manutenção preventiva?
Embora os fabricantes estejam sob pressão considerável para avançar na transformação da Indústria 4.0 e 5.0, a capacidade de operacionalizar a IA em grande escala empresarial tem sido uma barreira considerável para o sucesso. Eliminando a barreira entre os dados e os fluxos de trabalho agênticos, a Cloudera e a ServiceNow oferecem os recursos necessários para aproveitar volumes massivos de dados de IoT, identificar possíveis falhas e agir em tempo real, possibilitando que os fabricantes transformem os fluxos de trabalho de manutenção e melhorem a produtividade e a lucratividade das operações da fábrica.
Para saber mais sobre a parceria, leia o Whitepaper da Omdia: Workflow Data Fabric: Powering Private AI Agents and Real-Time Intelligence with Cloudera and ServiceNow.
