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TEGRECURSOS

Fique por dentro das inovações em IoT, manutenção preditiva e gestão inteligente de ativos com o blog da TEG Monitor.Acompanhe conteúdos sobre manutenção de geradores, telemetria industrial, inteligência artificial, Indústria 4.0 e estratégias para aumentar a disponibilidade dos seus equipamentos, reduzir falhas e otimizar custos operacionais com tecnologia de ponta.

Manutenção Preditiva: Da Teoria à Implementação na Indústria Portuguesa

  • Juliana dos Santos Gomes Ignácio
  • 15/10
  • 2 min de leitura

Como a Digitalização Otimiza Operações, Reduz Custos e Fortalece a Resiliência dos Ativos


Técnico realiza manutenção preditiva em equipamento industrial com ferramentas e sensores IoT.
Técnico realiza manutenção preditiva em equipamento industrial com ferramentas e sensores IoT.


1. O Paradigma Tradicional: Limites da Manutenção Reativa

Durante décadas, a manutenção industrial em Portugal foi marcada por práticas reativas: atuava-se apenas após o aparecimento de falhas, com forte dependência do papel e do conhecimento tácito dos profissionais mais experientes.Esse modelo gerou elevados custos ocultos — paragens não planeadas, desperdício energético, avarias críticas e prejuízos na imagem perante clientes e entidades reguladoras.Com o envelhecimento dos parques industriais e o aumento da complexidade dos ativos (grupos geradores, câmaras frigoríficas industriais, sistemas elétricos de grande dimensão), torna-se evidente a necessidade de reinventar os processos de manutenção.


2. A Viragem Tecnológica: O Modelo Preditivo e Proativo

A transição — que ganha enorme força em 2025 no contexto português — concretiza-se através da implementação da manutenção preditiva, suportada por telemetria, IoT e softwares de gestão (CMMS/EMS).


O que há de novo?

  • Telemetria 24h e IoT: dados contínuos sobre temperatura, energia, estado de funcionamento e vibração chegam ao gestor em painéis de controlo acessíveis por telemóvel ou computador.

  • Integração com sistemas de alarmes e automatismos: redução do tempo de resposta perante desvios críticos e possibilidade de atuação remota.

  • Machine learning: algoritmos “aprendem” padrões de funcionamento de cada equipamento, antecipando anomalias difíceis de detetar manualmente.

  • Compliance digital: registos automáticos de todas as intervenções e condições de operação facilitam auditorias e demonstram conformidade regulamentar.


3. Casos Práticos e Resultados no Mercado Português

Estudo de Caso A — Setor Alimentar:Uma empresa de distribuição enfrentava perdas anuais recorrentes devido a paragens inesperadas nas câmaras frigoríficas. A adoção da telemetria e da manutenção preditiva permitiu reduzir em 25% as avarias críticas e gerar uma poupança de 18% nos custos globais de energia.

Estudo de Caso B — Indústria de Bebidas:A monitorização avançada dos geradores, associada à manutenção calendarizada e à análise de dados históricos, possibilitou alargar o intervalo entre intervenções emergenciais e otimizar o uso das equipas técnicas, maximizando a disponibilidade operacional.


4. Erros Frequentes na Digitalização da Manutenção (E Como Evitá-los)

  • Subestimar a curva de aprendizagem das equipas.

  • Ignorar a importância da integração entre sistemas antigos e novas soluções digitais.

  • Falta de definição clara de KPIs e SLAs.

  • Não envolver os técnicos na escolha e adaptação das ferramentas.

  • Adotar um mindset apenas tecnológico, descurando o fator humano.


5. O “Descomplicar” Tem de Ser Planeado

A verdadeira manutenção descomplicada assenta em três pilares:

  • Transparência digital em toda a cadeia de valor.

  • Automatização inteligente, com alertas personalizados.

  • Formação contínua, garantindo a atualização das equipas e a resiliência empresarial.


6. Reflexão Final

Portugal avança decididamente para um parque industrial digitalizado, eficiente e resiliente.O desafio não é tecnológico, mas estratégico: cabe aos líderes industriais adotar metodologias inovadoras e preparar as pessoas para a convivência com sistemas inteligentes.A descomplicação não nasce do improviso, mas sim do investimento planeado e da colaboração entre gestores, técnicos e parceiros tecnológicos.


 
 
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