A demanda global por cimento – material crucial civilização moderna – continua a crescer. De rodovias e arranha-céus a fábricas e residências, quase toda a infraestrutura construída depende deste material crucial, especialmente em economias emergentes, e a pressão para que os produtores operem de forma mais eficiente e sustentável não para de crescer, de acordo com a Aveva, especialista global em software industrial que impulsiona a transformação digital e a sustentabilidade. No entanto, apesar de seu papel fundamental no desenvolvimento, o setor ficou atrás de outras indústrias pesadas na adoção de ferramentas digitais, como análise de dados, IoT industrial e IA (Inteligência Artificial).
Desse modo, muitas fábricas de cimento ainda dependem de estratégias de manutenção reativa ou preventiva e sistemas legados. O resultado é um setor caracterizado por altos custos operacionais, equipamentos obsoletos e frequentes paradas não planejadas. Além disso, segundo Glenn Kerkhoff, diretor Global da Indústria de Mineração, Metais e Minerais da Aveva, “à medida que a concorrência global se intensifica e as pressões de custo aumentam, a indústria de cimento deve adotar a transformação digital e, em particular, a manutenção preditiva como um caminho para maior desempenho.”
A manutenção preditiva baseada em IA – reforça Kerkhoff – está se consolidando como uma estratégia comprovada para aumentar a confiabilidade e a lucratividade em ambientes industriais complexos. Para o setor de cimento, especificamente, representa uma oportunidade de transformação e competitividade: “A digitalização não se trata apenas de tecnologia, mas de como as fábricas de cimento podem operar de forma mais inteligente, responder mais rápido e crescer de forma sustentável. Estamos ajudando o setor em sua jornada em direção a um modelo operacional mais ágil, eficiente e preparado para o futuro.”
A Votorantim Cimentos é um exemplo de como a manutenção preditiva pode transformar o setor. Ao implementar o Aveva Predictive Analytics, a empresa reduziu os custos de manutenção corretiva em 10% ao ano, uma economia de mais de US$ 88 milhões em sua rede de fábricas.
A fabricante brasileira de cimentos reporta também um aumento de 6% na confiabilidade dos ativos, enquanto os custos de manutenção não planejada foram reduzidos de 52% para 42% do gasto total. “Esses resultados demonstram como a IA pode gerar retornos tangíveis e sustentáveis para o setor”, avalia Glenn Kerkhoff, frisando que “a manutenção preditiva não é apenas uma ferramenta tecnológica, mas um pilar estratégico para aumentar a confiabilidade dos ativos e garantir a continuidade operacional”, afirma Kerkhoff. “A IA permite antecipar falhas antes que elas ocorram, otimizando recursos e reduzindo significativamente o tempo de inatividade.”
Uma indústria em transformação
Embora a fabricação de cimento tenha tradicionalmente sido mais lenta na adoção de tecnologias digitais, a mudança é iminente. Sua produção, um processo intensivo em energia e capital, enfrenta desafios constantes incluindo altos custos de energia, equipamentos submetidos a condições extremas e a necessidade de manter a qualidade do produto diante da variabilidade da matéria-prima.
Paradas não planejadas podem representar entre 10% e 15% do tempo total de operação da indústria, segundo relatório divulgado pela World Cement. O custo dessas paradas é alto, variando de US$ 30 mil a US$ 100mil por hora, dependendo do tamanho e da capacidade da planta.
O diretor da Aveva lembra que tais falhas não são apenas caras, mas também imprevisíveis. “A manutenção preventiva programada ajuda até certo ponto, mas frequentemente leva à manutenção excessiva de ativos em boas condições e à falha em fornecer alertas antecipados para ativos degradados.”. Neste contesto, ressalta, manutenção preditiva oferece uma maneira eficaz de reduzir o tempo de inatividade não planejado, prolongar a vida útil do equipamento e aumentar a eficiência operacional.
Do reativo ao preditivo
Ao contrário da manutenção preventiva ou corretiva, a manutenção preditiva utiliza modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para analisar dados de sensores, sistemas SCADA, controladores lógicos programáveis (PLCs) e registros históricos de manutenção. A tecnologia detecta padrões que antecipam falhas mecânicas e emite alertas antecipados, permitindo intervenções proativas que evitam paradas dispendiosas.
Além disso, as soluções de Manutenção Preditiva integram-se a sistemas empresariais, como ERP, e a plataformas de IoT industrial, proporcionando uma visão completa e em tempo real do status dos ativos. Isso facilita a tomada de decisões baseada em dados e um planejamento de manutenção mais eficiente e sustentável.