A importância da análise de dados preditivos na tomada de decisão da gestão de manutenção

Resumo

A transformação digital e o avanço das tecnologias associadas à Indústria 4.0 têm ampliado a capacidade das organizações de coletar, processar e analisar grandes volumes de dados provenientes de seus ativos operacionais. Nesse contexto, a análise de dados preditivos destaca-se como ferramenta estratégica de apoio à tomada de decisão na gestão de manutenção, permitindo antecipar falhas, otimizar recursos e melhorar o desempenho operacional. Este estudo tem como objetivo analisar a importância da análise de dados preditivos na tomada de decisão da gestão de manutenção, por meio de revisão bibliográfica integrada e análise documental. A pesquisa caracteriza-se como qualitativa, descritiva e de natureza básica, sendo desenvolvida a partir da análise de artigos científicos, estudos de caso e relatórios técnicos publicados entre 2021 e 2026. Foram selecionados dez estudos representativos, organizados em dimensões financeira, operacional, estratégica e tecnológica. Os resultados evidenciaram que tecnologias como Inteligência Artificial, Machine Learning, Internet das Coisas e Big Data contribuem para a redução de falhas operacionais, aumento da disponibilidade dos ativos, diminuição dos custos de manutenção e fortalecimento da tomada de decisão baseada em evidências. Conclui-se que a análise de dados preditivos desempenha papel relevante na gestão da manutenção, ao transformar dados operacionais em conhecimento gerencial, reduzindo riscos, aumentando a eficiência e favorecendo a competitividade organizacional.