A manutenção preditiva, impulsionada pela inteligência artificial, está transformando as operações ferroviárias no Brasil. Com o uso de sensores, drones e robôs, essa abordagem tecnológica permite antecipar falhas, reduzir o tempo de inatividade e aumentar a segurança. Durante o painel “Trilhos inteligentes: manutenção preditiva para otimizar custos e prevenir acidentes”, realizado em abril deste ano, durante o Congresso NT Expo, especialistas discutiram como essas soluções estão otimizando custos e prevenindo acidentes graves.

Manutenção preditiva com IA: a nova régua da eficiência ferroviária

A manutenção preditiva com IA é uma evolução da preventiva, que substitui componentes com base em ciclos de uso ou tempo. Nesse contexto, essa abordagem utiliza dados de sensores e equipamentos avançados para prolongar a vida útil dos materiais. Além disso, a intervenção ocorre apenas quando alertas indicam necessidade.

Cláudio Sawczen Júnior, CEO da Sawczen Engenharia, explica: “A manutenção preditiva permite que atuemos de forma precisa, prolongando ao máximo a vida útil dos materiais e reduzindo custos operacionais.” Ele destaca que essa prática é essencial em um cenário onde materiais nobres, como trilhos e rodas, são difíceis de adquirir.

“Já estamos um ponto à frente da preventiva; o desafio agora é prever falhas e estender a vida útil de trilhos e rodas sem comprometer a segurança”, provocou o executivo. Trocar componentes por quilometragem ou tempo desperdiça material nobre. Por outro lado, substituir apenas quando a manutenção preditiva indica risco iminente preserva ativos e receita.

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IA: de avalanche de dados a “tiros de sniper”

Sensores embarcados em locomotivas, robôs de via e drones geram “uma avalanche de dados”. No entanto, sem tratamento, “não serve para nada”, alertou Sawczen. Por isso, a inteligência artificial filtra as informações e transforma alertas em ordens de serviço precisas — “o famoso atirador sniper”, segundo o executivo. Para Leonardo Alves, managing director da Termit do Brasil, o segredo está em “medir, filtrar e agir”. Dessa forma, o foco deve estar nas métricas que realmente interferem na confiabilidade da malha.

Cada ferrovia é única (e o plano também)

Copiar o modelo de manutenção da ferrovia A para a B não entrega resultados. Bitola, topografia, tipo de carga e modelo de negócios exigem algoritmos próprios. “A ferrovia é um organismo vivo”, lembrou Sawczen, defendendo análises específicas antes de escalar qualquer solução. Em operações de mineração, por exemplo, a parada não planejada custa mais que antecipar a troca de trilhos. Esse cálculo muda totalmente em malhas de passageiros.

Tecnologias de campo que já entregam valor

  • Robôs de inspeção subaquática avaliam pilares de pontes sem expor equipes a risco .
  • Drones percorrem trechos extensos, gerando imagens de alta definição com upload em tempo real via satélite .
  • Fibra óptica na via detecta variações de bitola pelo ruído, evitando descarrilamentos .
  • O “Honda ferroviário 2.0”: operador deixa de caminhar 2 km/h na brita e inspeciona até 20 km/h embarcado em trolley robotizado, atuando como analista de dados .

ROI tangível: menos acidentes, mais reputação

“Manutenção não é custo; custo é acidente”, resumiu o CEO da Sawczen Engenharia. Monitorar largura de bitola, por exemplo, elimina descarrilamentos, preserva a imagem corporativa nas comunidades lindeiras e reduz desembolso com indenizações e OPEX. Já o diretor da Termit do Brasil acrescentou que a predição permite postergar compras de trilhos e dormentes sem afetar a segurança, gerando “um saving enorme para a ferrovia”.

Roadmap: comece pequeno, escale rápido

Investir em IA deve seguir modelo modular. “Prove o doce aos pouquinhos”, recomendou Sawczen: implante piloto, mensure ganhos e expanda gradualmente, evitando “afogar-se em dados” ou capex astronômico sem retorno. A arquitetura em blocos (sensores, conectividade, analytics e visualização) facilita upgrades conforme novos desafios ou orçamentos.