Por Ana Paula Kubinhets, CEO e fundadora da Aquarelle Consultoria e Soluções.

São 3h da manhã. Uma bomba crítica para no meio do turno de uma fábrica. O técnico de plantão precisa abrir três sistemas distintos, ligar para o colega que detém o histórico do equipamento e procurar o manual técnico em uma pasta compartilhada sem atualização há anos. Enquanto a busca se desenrola, a linha de produção permanece estagnada e os prejuízos sobem minuto a minuto.

Quem vivencia a rotina da manutenção industrial conhece bem esse cenário. A questão central para as organizações não é apenas a ocorrência da falha, mas o custo direto do tempo de inatividade, a frequência dessas paradas e a capacidade da empresa de implementar mecanismos para que o problema não se repita.

Há quatro décadas, a plataforma IBM Maximo atua como espinha dorsal para responder a esses desafios. Com o lançamento do IBM Maximo Application Suite (MAS) 9.2, anunciado em junho de 2026, a gestão de ativos empresariais (Enterprise Asset Management – EAM) alcança um novo patamar: a Inteligência Artificial deixou de ser uma promessa conceitual para atuar diretamente na ordem de serviço (OS), nos dispositivos móveis das equipes de campo e nos painéis dos engenheiros de confiabilidade.

Quatro décadas em cinco grandes viradas tecnológicas

Poucas soluções de software corporativo mantêm-se relevantes ao longo de 40 anos. Criado originalmente pela PSDI e incorporado à IBM, o Maximo evoluiu de uma ferramenta baseada em papéis e cadastros locais para uma plataforma global de confiabilidade operacional. Essa jornada é marcada por cinco momentos decisivos:

1. A origem flexível: Desenvolvimento de arquitetura preparada para múltiplos idiomas, bancos de dados e sistemas operacionais, permitindo a configuração de fluxos de trabalho sem intervenção pesada de código.
2. A consolidação do EAM: Evolução de um simples controle de ordens de serviço para a gestão completa do ciclo de vida dos ativos, estoques, contratos e custos operacionais.
3. Mobilidade no chão de fábrica: A transição do papel para dispositivos móveis, permitindo que técnicos consultem manuais, recebam ordens e registrem medições diretamente no ponto de trabalho.
4. IoT e monitoramento contínuo: Integração com sensores de Internet das Coisas (IoT) para leitura de vibração, temperatura e pressão em tempo real, viabilizando a manutenção baseada em condição.
5. Inteligência Artificial integrada: Incorporação de algoritmos preditivos e visão computacional no fluxo de trabalho nativo da manutenção.

O que muda com o IBM MAS 9.2: IA operacionalizada

O diagnóstico por trás do MAS 9.2 aponta que a maioria das indústrias já acumula volumes massivos de dados, mas ainda enfrenta dificuldades para operacionalizar a IA no instante em que a tomada de decisão se faz necessária. A nova versão atua exatamente nessa ponte entre os dados e a execução prática através de avanços estruturais:

• Condition Insight: Mecanismo que analisa o histórico de ordens de serviço, medições e dados de sensores para identificar padrões de degradação e sugerir proativamente a ação corretiva ao engenheiro de confiabilidade.
• Agendamento conversacional com simulação: Ferramenta que permite ao gestor de manutenção simular cenários de alocação de equipes e recursos em tempo real antes de confirmar a programação técnica.
• IA na ponta (mobilidade e visão computacional): Recursos como o Maximo Assistant e o Visual Inspection operam diretamente em tablets e smartphones no campo, auxiliando na identificação visual de falhas e diagnósticos prescritivos.
• Geração Aumentada por Recuperação (RAG) em documentos: Aplicação do conceito de RAG para extrair automaticamente dados cruciais de manuais de fabricantes, contratos e procedimentos técnicos, transformando documentos estáticos em inteligência consultável instantaneamente.
• IA Agêntica e Servidor MCP: Integração via MCP Server que permite conectar agentes de IA personalizados às APIs do Maximo Manage. Com isso, a inteligência artificial orquestra processos entre os sistemas EAM, ERP (como SAP e TOTVS) e arquiteturas IoT sem necessidade de intervenção manual.

O impacto prático por nível de decisão

A adoção de uma arquitetura EAM moderna alinha as demandas operacionais de campo às metas estratégicas do C-Level:

• Engenheiro de confiabilidade: Elimina horas gastas na compilação manual de dados, passando a contar com visão integrada de condição e risco para focar em análises preditivas.
• Gestor de manutenção: Substitui cronogramas rígidos por agendamento dinâmico e municia a equipe de campo com assistência técnica via dispositivos móveis.
• Diretoria e C-Level: Obtém previsibilidade de custos, maior disponibilidade de ativos, cumprimento de rigorosos acordos de nível de serviço (SLA) e uma base tecnológica governada e pronta para escalar com segurança.

Resultados de quem já opera

Números convencem mais que adjetivos. Dois casos internacionais ajudam a dimensionar o que uma gestão de ativos bem implantada entrega.

• Riyadh Airports Company (Arábia Saudita). Com o Maximo e a mobilidade, integrados ao SAP, a operadora eliminou 80% da documentação de manutenção em papel e aumentou em 40% a produtividade dos inspetores.

• Aeroporto de Schiphol (Amsterdã). O tempo entre o registro de um incidente e o início do atendimento caiu para menos de 1 minuto.

Nenhum desses ganhos veio apenas do software. Vieram da combinação entre plataforma, processos bem desenhados e integração com os sistemas que já existiam. É exatamente aí que a implantação faz diferença.

Conclusão: da tecnologia aos resultados de negócio

Voltemos à bomba que parou às 3h da manhã. Com o Maximo de 1985, o técnico teria um registro da falha. Com o Maximo de 2026, ele pode ter recebido o alerta dias antes, perguntado ao celular qual foi a última intervenção naquele equipamento e aberto o procedimento correto em segundos. Ou, melhor ainda, a parada nem teria acontecido.

A tecnologia evoluiu vertiginosamente ao longo destas quatro décadas, mas o objetivo central das indústrias permanece o mesmo: manter a operação funcionando com máxima segurança, previsibilidade e ao menor custo possível ao longo de todo o ciclo de vida do ativo.

A grande diferença entre apenas possuir essa tecnologia e efetivamente colher seus resultados financeiros está na qualidade da implantação e na integração dos processos.

É nesse ponto que a consultoria especializada se torna indispensável, apoiando as empresas desde o diagnóstico da base de dados e planejamento da migração até a integração de sistemas e a adoção prática da Inteligência Artificial no chão de fábrica.