REVOLUCIONANDO A CONFIABILIDADE DE ATIVOS INDUSTRIAIS: INTEGRAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E VISÃO COMPUTACIONAL COM A MANUTENÇÃO PREDITIVA

A confiabilidade de ativos industriais tem se consolidado como um fator crítico para a competitividade e a sustentabilidade das organizações inseridas no contexto da Indústria 4.0. Nesse cenário, a manutenção preditiva destaca-se como uma abordagem estratégica ao permitir a antecipação de falhas a partir da análise contínua das condições operacionais dos equipamentos. O presente artigo tem como objetivo analisar os impactos da integração entre Inteligência Artificial e Visão Computacional nos sistemas de manutenção preditiva, com ênfase na melhoria da confiabilidade de ativos industriais. Metodologicamente, adota-se uma pesquisa de natureza aplicada, com abordagem mista, fundamentada em revisão sistemática da literatura científica recente e análise de dados secundários provenientes de estudos empíricos e relatórios técnicos verificáveis. Os resultados evidenciam que a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina e técnicas de deep learning, associadas à análise automatizada de dados visuais, amplia significativamente a precisão diagnóstica, reduz falhas não planejadas e otimiza custos de manutenção. Conclui-se que a integração dessas tecnologias promove uma transformação estrutural na gestão de ativos, contribuindo para ambientes industriais mais eficientes, seguros e resilientes.