{"id":17856,"date":"2023-01-29T18:19:22","date_gmt":"2023-01-29T18:19:22","guid":{"rendered":"https:\/\/stratioautomotive.com\/reativa-preventiva-e-manutencao-preditiva-para-operadores-de-transporte-publico\/"},"modified":"2023-03-28T16:08:48","modified_gmt":"2023-03-28T16:08:48","slug":"manutencao-reativa-preventiva-preditiva-operadores-transporte-publico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stratioautomotive.com\/pt-pt\/manutencao-reativa-preventiva-preditiva-operadores-transporte-publico\/","title":{"rendered":"Manuten\u00e7\u00e3o Reativa vs. Preventiva vs. Preditiva: Qual a melhor para Operadores de Transporte?"},"content":{"rendered":"Reading Time: <\/span> 3<\/span> minutes<\/span><\/span>

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\"Reativa,<\/p>\n

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Os operadores de transportes p\u00fablicos t\u00eam a responsabilidade de assegurar que os passageiros t\u00eam acesso a um servi\u00e7o seguro e fi\u00e1vel que garanta o acesso a servi\u00e7os cr\u00edticos. As manuten\u00e7\u00f5es e repara\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas s\u00e3o necess\u00e1rias para manter as frotas de autocarros a funcionar sem problemas, sendo que as avarias inesperadas podem perturbar o servi\u00e7o e causar atrasos.<\/p>\n

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O desgaste dos ve\u00edculos utilizados intensamente como os autocarros urbanos, por exemplo, pode ser tamb\u00e9m significativo e exigir a substitui\u00e7\u00e3o frequente de pe\u00e7as. Nos bastidores, as equipas de servi\u00e7o s\u00e3o as que planeiam e executam planos de manuten\u00e7\u00e3o, esfor\u00e7ando-se por melhorar continuamente a fiabilidade dos servi\u00e7os de transporte, minimizando o tempo de paragem e prevenindo falhas. Equilibrar a necessidade de fiabilidade e seguran\u00e7a, com a necessidade de manter os custos baixos \u00e9 um desafio cr\u00edtico, que cada operador de transporte aborda de maneira diferente.<\/p>\n

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Contudo, nem todas as abordagens de manuten\u00e7\u00e3o foram criadas de forma igual, sendo que algumas garantem uma melhor visibilidade sobre potenciais falhas e maiores oportunidades para evitar avarias, tal como iremos demonstrar a seguir.<\/p>\n

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Manuten\u00e7\u00e3o Reativa<\/h2>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Reativa surge quando j\u00e1 ocorreu um problema. Intuitivamente, a manuten\u00e7\u00e3o reativa poupa o custo da manuten\u00e7\u00e3o preventiva, mas pode resultar em despesas excessivas graves para repara\u00e7\u00f5es de emerg\u00eancia.<\/p>\n

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J\u00e1 para n\u00e3o mencionar o tempo de paragem que avarias inesperadas causam, que n\u00e3o s\u00f3 tem impacto nos resultados dos operadores de transporte, como, se forem frequentes, podem prejudicar a confian\u00e7a dos passageiros e reduzir as receitas. Em alguns casos, quando a empresa n\u00e3o disp\u00f5e de ve\u00edculos de reserva suficientes, poder\u00e1 ser necess\u00e1rio alugar um autocarro de substitui\u00e7\u00e3o, aumentando ainda mais o custo de uma avaria.<\/p>\n

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Manuten\u00e7\u00e3o Preventiva<\/h2>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Preventiva \u00e9 realizada em intervalos fixos com base em estimativas de quando pode ocorrer uma falha, ou quando poder\u00e1 ser necess\u00e1ria a substitui\u00e7\u00e3o de uma pe\u00e7a. As estimativas s\u00e3o geralmente baseadas em inspe\u00e7\u00f5es visuais e hor\u00e1rios que refletem uma aproxima\u00e7\u00e3o do desgaste das pe\u00e7as.<\/p>\n

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Este tipo de manuten\u00e7\u00e3o permite \u00e0s equipas de servi\u00e7o detetar potenciais problemas antes que estes se tornem em paragens n\u00e3o planeadas, mantendo assim os custos baixos e melhorando a fiabilidade global dos servi\u00e7os de transporte. A manuten\u00e7\u00e3o proativa tamb\u00e9m contribui para prolongar a vida \u00fatil dos ve\u00edculos, que s\u00e3o regularmente verificados para detetar falhas que possam causar problemas mais graves no futuro.<\/p>\n

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Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva<\/h2>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva, com base em intelig\u00eancia artificial (IA), \u00e9 a abordagem mais avan\u00e7ada das opera\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o, sendo apenas poss\u00edvel quando os operadores de transporte investem na recolha e processamento autom\u00e1tico de dados t\u00e9cnicos dos ve\u00edculos.<\/p>\n

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Os autocarros hoje em dia s\u00e3o ve\u00edculos de uma sofistica\u00e7\u00e3o semelhante aos autom\u00f3veis de F\u00f3rmula 1. Os dados capturados pelos sensores incorporados na maioria dos componentes e sistemas podem ser recolhidos, analisados, e transformados em dados preditivos que podem influenciar as decis\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o. No contexto de uma frota de autocarros comerciais, os operadores podem utilizar algoritmos preditivos que indicam, com base em dados em tempo real, quando \u00e9 necess\u00e1rio substituir as pastilhas dos trav\u00f5es.<\/p>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva difere da preventiva na medida em que supera as varia\u00e7\u00f5es que ocorrem naturalmente entre ve\u00edculos atribu\u00eddos a diferentes percursos e poupa o tempo necess\u00e1rio para inspe\u00e7\u00f5es visuais. Um autocarro urbano, por exemplo, trava mais frequentemente do que um ve\u00edculo interurbano de longo curso.<\/p>\n

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Atrav\u00e9s da Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva, com base em IA, os operadores de transporte podem confiar nos algoritmos preditivos para detetar padr\u00f5es nos dados recolhidos que indicam se e quando ser\u00e1 necess\u00e1ria uma substitui\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, ao prever quando as pastilhas de trav\u00e3o ter\u00e3o de ser substitu\u00eddas, os operadores podem programar a manuten\u00e7\u00e3o durante os per\u00edodos de vazio, reduzindo o tempo de paragem e minimizando o impacto nas opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

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Manuten\u00e7\u00e3o Reativa vs. Preventiva vs. Preditiva: conclus\u00f5es<\/h2>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Reativa pode poupar custos a curto prazo, mas pode resultar em despesas excessivas graves para repara\u00e7\u00f5es de emerg\u00eancia. A Manuten\u00e7\u00e3o Preventiva \u00e9 mais eficaz para manter os custos baixos e para reduzir o tempo de paragem n\u00e3o planeado, mas pode ser intensiva em recursos e apresenta algumas limita\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

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A Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva<\/a>, com base em IA, \u00e9 a \u00fanica abordagem que pode evitar com precis\u00e3o os tempos de paragem n\u00e3o planeados, ao mesmo tempo que poupa custos em recursos e em repara\u00e7\u00f5es de emerg\u00eancia evitadas. Pode ser uma mudan\u00e7a impactante para os operadores interessados na digitaliza\u00e7\u00e3o do que costumava ser um trabalho manual, demorado e propenso a erros. Ao eliminar tempos de paragem n\u00e3o planeados, os operadores podem tamb\u00e9m aumentar a fiabilidade do servi\u00e7o oferecido aos passageiros, criando um ciclo virtuoso de poupan\u00e7a e aumento de receitas.<\/p>\n

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