KPIs de manutenção preditiva ajudam os gestores de activos a evitar falhas, reduzir custos e melhorar a fiabilidade do equipamento. Estas métricas combinam dados históricos com conhecimentos orientados para o futuro, permitindo decisões mais inteligentes sobre quando e como manter os activos. Utilizando ferramentas como Oxand Simeo™, Com a solução, as organizações podem otimizar os horários de manutenção, prolongar a vida útil dos activos e alinhar-se com normas como ISO 55001. Abaixo estão os 10 principais KPIs que deve monitorizar:
- Tempo médio entre falhas (MTBF): Mede a fiabilidade através do controlo do tempo médio de funcionamento do equipamento antes de falhar.
- Tempo médio de reparação (MTTR): Monitoriza a rapidez com que os activos são reparados, reduzindo o tempo de inatividade.
- Eficácia global do equipamento (OEE): Avalia a eficiência através da disponibilidade, desempenho e qualidade.
- Percentagem de manutenção planeada (PMP): Mostra o rácio entre a manutenção programada e a manutenção de emergência.
- Conformidade da manutenção preventiva: Monitoriza a frequência com que a manutenção programada é concluída a tempo.
- Cumprimento do calendário de manutenção: Mede o cumprimento dos prazos de manutenção planeados.
- Tempo Previsto para a Falha (PTTF): Prevê quando um ativo pode falhar com base nas condições actuais.
- Atraso nas ordens de trabalho: Monitoriza as tarefas de manutenção pendentes e a afetação de recursos.
- Custo de manutenção como percentagem do valor do ativo de substituição (RAV): Compara os custos anuais de manutenção com o valor de substituição dos activos.
- Taxa de utilização de activos: Avalia a eficácia com que os activos são utilizados em comparação com o seu potencial.
Porque é que estes KPIs são importantes: A monitorização destes indicadores ajuda a reduzir o tempo de inatividade não planeado, a reduzir os custos de manutenção até 20% e a melhorar a fiabilidade dos activos em mais de 10%. A combinação destes KPIs com ferramentas de previsão permite decisões mais inteligentes e baseadas em dados que equilibram custos, riscos e sustentabilidade a longo prazo.
10 Essencial Manutenção Preditiva KPIs para Gestores de Activos
1. Tempo médio entre falhas (MTBF)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
O tempo médio entre falhas (MTBF) mede o tempo que um equipamento funciona normalmente antes de sofrer uma falha. É uma métrica crítica para avaliar a fiabilidade e planear com antecedência. Para contextualizar, as normas da indústria colocam frequentemente o MTBF entre 500 e 2.000 horas, embora este valor possa variar consoante o tipo de equipamento utilizado [9].
Ao analisar o MTBF, a manutenção deixa de ser reactiva e passa a ser proactiva. Em vez de esperar que algo se avarie, pode utilizar os dados de avarias anteriores para antecipar problemas futuros [7][8]. Isto significa que a manutenção se torna uma operação planeada e estratégica e não um jogo de adivinhação.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
Estar atento ao MTBF pode ter um impacto direto nos seus custos. Por exemplo, imagine um sistema HVAC com um MTBF de cerca de 181 dias (aproximadamente 4.362 horas). Programar a manutenção preventiva pelo menos duas vezes por ano garante que os pequenos problemas são detectados atempadamente, ajudando a evitar reparações de emergência dispendiosas [7].
O MTBF também fornece informações sobre a eficácia com que a sua equipa está a resolver os problemas. Estão a resolver as causas das falhas ou apenas a corrigir os sintomas? Estes dados podem orientar decisões mais inteligentes sobre a necessidade de reparar ou substituir o equipamento. Para os activos que se aproximam do fim do seu ciclo de vida, as tendências do MTBF podem indicar que é altura de considerar uma substituição em vez de continuar com reparações dispendiosas [10].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas como o Oxand Simeo™ levam o MTBF para o próximo nível. O Simeo™ combina dados MTBF com uma extensa base de dados de mais de 30.000 leis de manutenção para prever o desempenho dos componentes ao longo do tempo. Em vez de olhar apenas para o desempenho passado, utiliza o MTBF como uma ferramenta prospetiva para orientar as decisões de investimento e manutenção.
Através da modelação probabilística, o Simeo™ processa os dados de activos existentes para identificar os melhores momentos para a manutenção e atribuição de orçamento. Mesmo com dados incompletos, a plataforma pode prever com precisão como os activos irão envelhecer e degradar-se. Esta abordagem transforma o MTBF numa ferramenta proactiva, permitindo um planeamento mais inteligente e baseado no risco para o futuro.
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
O MTBF serve como uma base sólida para tomar decisões de planeamento baseadas no risco e em conformidade com a norma ISO 55001. Ao monitorizar as tendências do MTBF, pode detetar um declínio no desempenho e investigar se a raiz do problema reside em práticas de manutenção deficientes, condições de funcionamento difíceis ou falhas na própria conceção [10].
"Embora a intuição possa fornecer um palpite ou uma faísca que nos leva a um determinado caminho, é através dos dados que verificamos, compreendemos e quantificamos." - Harvard Business School [8]
Além disso, o MTBF ajuda a afetar os recursos de forma mais eficaz. Os equipamentos com valores MTBF mais baixos requerem frequentemente uma manutenção mais frequente e custos mais elevados, enquanto os activos com valores MTBF mais elevados são mais fiáveis, permitindo intervalos de manutenção mais longos e uma melhor eficiência de custos. Esta estratégia baseada em dados garante que cada dólar de manutenção é bem gasto, reduzindo os custos globais de propriedade e mantendo os níveis de desempenho elevados.
2. Tempo médio de reparação (MTTR)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
O tempo médio de reparação (MTTR) mede o tempo que, em média, é necessário para reparar um ativo avariado [8][10]. Em termos mais simples, reflecte a rapidez com que a sua equipa consegue recuperar de avarias no equipamento. Um MTTR mais baixo significa reparações mais rápidas, reduzindo o tempo de inatividade e minimizando as perdas de produção [8][14].
No contexto da manutenção preditiva, o MTTR é mais do que apenas uma métrica histórica - torna-se uma ferramenta de planeamento. O conhecimento dos tempos de reparação típicos permite uma melhor programação das tarefas de manutenção e o seu alinhamento com as exigências da produção [7]. Isto faz com que o MTTR deixe de ser uma medida reactiva e passe a ser um guia proactivo para melhorar a eficiência da manutenção [3]. As referências do sector sugerem que o MTTR se situa normalmente entre 1 e 5 horas, embora isto dependa da complexidade do equipamento [9]. Em conjunto com o MTBF (tempo médio entre falhas), o MTTR fornece uma visão completa da frequência com que as falhas ocorrem e da eficiência com que são tratadas.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
O tempo de inatividade não planeado pode ser dispendioso - cerca de $25.000 por hora - pelo que a redução do MTTR tem um impacto direto nos seus resultados, reduzindo as perdas e melhorando a eficiência operacional [13]. A manutenção reactiva, que frequentemente carece de planeamento, conduz a um tempo de inatividade 3,3 vezes superior e a 16 vezes mais defeitos do que as abordagens proactivas [9].
A monitorização do MTTR também pode revelar ineficiências. Por exemplo, tempos de reparação prolongados podem apontar para problemas como atrasos na obtenção de peças sobresselentes, formação insuficiente dos técnicos ou processos de reparação demasiado complicados [9][14]. Um ótimo exemplo disto é o Ahlstrom, uma empresa que reduziu as horas de reparação mensais em 90% após a implementação de uma plataforma CMMS que dá prioridade aos dispositivos móveis [9].
"Desde a adoção, o nosso tempo médio de reparação diminuiu de 580 para 60 horas por mês." - Gerente de engenharia, Ahlstrom [9]
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
As plataformas preditivas modernas simplificam o controlo do MTTR, automatizando o processo. Por exemplo, podem iniciar o temporizador de reparação assim que o problema é registado, garantindo dados precisos [16][8].
O Oxand Simeo™ leva isto um passo mais além. Combina dados MTTR com a sua extensa base de dados de mais de 30.000 leis de manutenção para identificar padrões nos seus activos. Esta plataforma ajuda a identificar se o MTTR elevado é causado pela complexidade dos activos, por lacunas de competências entre os técnicos ou por atrasos na disponibilidade de peças [11]. Ao diagnosticar as causas de raiz, pode abordar os problemas principais em vez de tratar apenas os sintomas. Se o MTTR continuar a subir apesar das medidas preventivas, o Simeo™ pode até ajudar a calcular se a substituição do ativo seria mais rentável do que as reparações contínuas [16][11].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Os dados MTTR desempenham um papel fundamental no planeamento baseado no risco em conformidade com a norma ISO 55001, destacando os activos com tempos de reparação prolongados [15][13]. Quando combinado com outras métricas, o MTTR fornece informações acionáveis que o ajudam a atribuir recursos de forma estratégica. Isto pode significar investir na formação de técnicos, aperfeiçoar a documentação de reparação ou dar prioridade à substituição de determinados activos.
"O MTTR é uma métrica poderosa no planeamento e programação da manutenção preventiva porque lhe dá uma estimativa do tempo de inatividade necessário para reparações." - Sarah Laubach, especialista em conteúdo, FMX [16]
Acompanhar o MTTR juntamente com métricas como MTBF e OEE (Overall Equipment Effectiveness) dá uma imagem mais completa do seu desempenho de manutenção. Em conjunto, estes KPIs revelam a rapidez com que as reparações evitam problemas recorrentes, ajudando-o a tomar decisões mais inteligentes sobre onde afetar o seu orçamento de manutenção [3][17].
3. Eficácia global do equipamento (OEE)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
O OEE combina três factores críticos Disponibilidade, Desempenho, e Qualidade - para medir a eficiência do funcionamento do equipamento [6][15]. A disponibilidade analisa o tempo de funcionamento do seu equipamento em comparação com o tempo de produção planeado. O desempenho mede se as máquinas estão a funcionar à velocidade ideal e a qualidade regista o número de unidades sem defeitos que são produzidas. Em conjunto, estas métricas fornecem uma imagem em tempo real do desempenho operacional.
Quando se trata de manutenção preditiva, o OEE é um poderoso sistema de alerta precoce. Uma queda no OEE pode indicar que algo está a começar a correr mal - quer se trate de uma diminuição do tempo de atividade, de operações mais lentas ou de um aumento dos defeitos - muito antes de ocorrer uma falha grave. Embora o ideal seja atingir uma pontuação OEE de classe mundial de 85% ou superior, muitos fabricantes oscilam entre 55% e 60% [13][15]. Esta lacuna destaca onde os esforços de manutenção se devem concentrar para colmatar a lacuna de desempenho. Tal como o MTBF e o MTTR, o OEE oferece informações acionáveis que ajudam a evitar tempos de inatividade dispendiosos.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
Um OEE baixo pode afetar gravemente os seus resultados. As falhas não planeadas do equipamento custam em média $25.000 por hora [13]. As reparações de emergência também são dispendiosas, sendo 3 a 10 vezes mais caras do que a manutenção planeada, enquanto as perdas reactivas podem ser 5 a 20 vezes superiores [20].
"O OEE é o padrão de ouro que os gestores de manutenção utilizam para avaliar o desempenho do equipamento com base em três factores: disponibilidade, desempenho e qualidade." - Soluções Vectoriais [20]
O acompanhamento do OEE ajuda a tomar decisões mais inteligentes sobre a reparação ou substituição do equipamento. Por exemplo, se os custos anuais de manutenção excederem 10% do valor de substituição de um ativo, poderá ser mais rentável substituí-lo [13]. Um ótimo exemplo é Rimex, A empresa de pneus e jantes, que reduziu o tempo de inatividade não planeado em 30% ao monitorizar o desempenho dos activos através da sua plataforma CMMS [10]. As empresas que alinham a manutenção preventiva com os dados OEE registaram mesmo retornos de investimento tão elevados como 545% [20].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Moderno plataformas de manutenção preditiva levam o OEE para o próximo nível, integrando-o com dados de sensores em tempo real, como temperatura, vibração e pressão. Esta combinação pode reduzir o tempo de inatividade do equipamento até 30%, melhorar a eficiência em 20% e diminuir as taxas de defeito em 15% [19].
O Oxand Simeo™ é uma ferramenta de destaque neste espaço. Utiliza tendências de OEE juntamente com uma base de dados maciça de mais de 30.000 leis de manutenção e mais de 10.000 modelos de envelhecimento proprietários. Em vez de depender fortemente de sensores, o Simeo™ utiliza modelos probabilísticos para prever como os activos irão envelhecer [11]. Quando as pontuações OEE descem abaixo de um determinado limiar, a plataforma desencadeia uma análise da causa raiz para identificar se o problema tem origem nas práticas de manutenção, no estado do equipamento ou em factores operacionais [10]. Este feedback em tempo real ajuda a afinar as estratégias de investimento baseadas no risco.
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
O OEE desempenha um papel fundamental no planeamento baseado no risco e em conformidade com a norma ISO 55001, mostrando exatamente onde ocorrem as perdas de produção [15]. Os seus três componentes - Disponibilidade, Desempenho e Qualidade - ajudam a identificar se o problema reside no tempo de inatividade, na velocidade reduzida ou em questões de qualidade. Por exemplo, uma baixa disponibilidade sugere que o tempo de inatividade deve ser reduzido através de uma melhor manutenção preventiva, enquanto um fraco desempenho pode indicar perdas de velocidade ou pequenas paragens frequentes [15]. Estes conhecimentos permitem uma atribuição mais inteligente dos orçamentos de manutenção e um melhor planeamento global para minimizar os riscos e maximizar a eficiência.
4. Percentagem de manutenção planeada (PMP)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
A Percentagem de manutenção planeada (PMP) mede a quantidade de tempo de manutenção gasto em tarefas programadas versus reparações de emergência. É calculada dividindo as horas de manutenção planeada pelo total de horas de manutenção e depois multiplicando por 100. Idealmente, um PMP de 85% ou superior reflecte uma abordagem proactiva que previne os problemas antes que se tornem uma bola de neve. Por outro lado, um PMP inferior a 50% sugere um ciclo reativo em que as emergências dominam [17][21].
"Os KPIs principais conduzem aos resultados; os KPIs atrasados são os resultados. Se está a gerir a manutenção sem KPIs de avanço e de atraso precisos, então está perdido." - Ricky Smith, Especialista em Residência, UpKeep [21]
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
As reparações de emergência são dispendiosas - pense em horas extraordinárias, taxas de envio urgente e soluções temporárias que não resolvem as causas de raiz [17]. A mudança para a manutenção preventiva pode reduzir os custos em 12% a 18% [21]. Os exemplos do mundo real incluem Construção Azteca redução da manutenção não planeada em 40%, Materiais MidWest reduzindo as horas extraordinárias em 80%, e o Santuário de False Cape poupando mais de $100.000 [11].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas preditivas como o Oxand Simeo™ podem melhorar significativamente o PMP, convertendo potenciais falhas em tarefas programadas. O que distingue o Simeo™ é a sua utilização de uma base de dados maciça - mais de 30.000 leis de manutenção e 10.000 modelos de envelhecimento proprietários. Em vez de se basear apenas em alertas de sensores, utiliza modelos probabilísticos para prever quando é que os activos vão precisar de atenção [11]. Ao analisar o histórico de utilização e desempenho do equipamento, o Simeo™ identifica as janelas de manutenção ideais, ajudando as organizações a passar de estratégias reactivas para estratégias proactivas [22].
Quando associadas à programação automatizada e aos painéis de controlo em tempo real, estas ferramentas eliminam os erros de introdução manual de dados e garantem um acompanhamento consistente do PMP em todos os activos. Este processo simplificado permite uma tomada de decisões mais inteligente e baseada no risco [22].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Tal como o MTBF (tempo médio entre falhas) e o OEE (eficácia global do equipamento), o PMP fornece avisos precoces que podem aperfeiçoar as estratégias de manutenção. Quantifica o equilíbrio entre os esforços proactivos e reactivos, oferecendo informações para melhorar a saúde dos activos a longo prazo. Um PMP na ordem dos 80-90% de manutenção planeada contra 10-20% de manutenção não planeada reflecte um sistema bem optimizado [16].
Para as organizações que pretendem cumprir as normas ISO 55001, o PMP é crucial para avaliar se os recursos estão a ser utilizados de forma sensata ou desperdiçados em emergências. Acompanhar o PMP juntamente com outros KPIs como MTBF e OEE ajuda a justificar investimentos de capital e decisões de substituição de activos com dados em vez de suposições [22]. Isto é particularmente valioso quando se ponderam os custos de manutenção em relação ao valor de substituição do ativo (RAV) para determinar se a reparação ou a substituição de um ativo faz mais sentido.
5. Conformidade da manutenção preventiva
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
A Conformidade da Manutenção Preventiva mede a frequência com que as tarefas de manutenção preventiva (PM) programadas são concluídas a tempo. Em termos mais simples, verifica se a manutenção é efectuada quando é suposto. O padrão de ouro para esta métrica é 90% ou superior [21]. Um valor inferior a esta marca indica um problema - a manutenção necessária está a ser ignorada, o que coloca os activos em risco [17].
Quando a conformidade é elevada, funciona como um sistema de alerta para potenciais problemas. Ajuda a evitar avarias não planeadas, assegurando que as tarefas são realizadas antes de surgirem problemas. Por outro lado, a falta de manutenção programada conduz frequentemente a emergências dispendiosas e a falhas inesperadas [21]. Esta abordagem pró-ativa é essencial para manter os custos sob controlo e o bom funcionamento da empresa.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
As falhas não planeadas do equipamento podem ser incrivelmente dispendiosas, custando cerca de $25.000 por hora [13]. A manutenção preventiva, por outro lado, pode poupar custos ao resolver os problemas numa fase inicial - antes que as pequenas questões se transformem em grandes reparações [21][22].
"As tarefas de manutenção tardias anulam o objetivo da manutenção preventiva ao permitir que as condições do equipamento se deteriorem para além das janelas de intervenção ideais." - Criptos [22]
O equilíbrio ideal para as operações de manutenção é de 80-90% de tarefas planeadas contra apenas 10-20% de trabalho não planeado [7]. Conseguir este equilíbrio mantém os custos globais de manutenção geríveis e prolonga a vida útil dos activos, atrasando a necessidade de substituições dispendiosas.
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
O controlo da conformidade estabelece as bases para as ferramentas de manutenção preditiva. Quando as tarefas de rotina, como a lubrificação, a limpeza e as inspecções, são realizadas atempadamente, plataformas como a Oxand Simeo™ podem concentrar-se na deteção de anomalias reais em vez de assinalar problemas causados por negligência [8]. Estes dados fiáveis melhoram a precisão dos conhecimentos preditivos.
O Oxand Simeo™ utiliza uma vasta base de dados com mais de 30.000 regras de manutenção e 10.000 modelos de envelhecimento para gerar recomendações acionáveis [22]. Quando integrado com um CMMS, automatiza as ordens de trabalho e fornece painéis de controlo de conformidade em tempo real, garantindo que as informações preditivas conduzem a acções de manutenção atempadas.
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Os dados de conformidade desempenham um papel fundamental na tomada de decisões mais inteligentes e baseadas no risco. Ajudam a distinguir entre activos que falham devido a uma manutenção deficiente e aqueles que estão simplesmente a chegar ao fim da sua vida útil [11][16]. Por exemplo, se um ativo mantém consistentemente a conformidade com a norma 100%, mas continua a avariar frequentemente, é provável que seja altura de considerar a sua substituição.
As organizações que se baseiam em KPIs orientados por dados, como o controlo da conformidade, têm três vezes mais probabilidades de melhorar significativamente a tomada de decisões [8]. Quando combinada com métricas como MTBF e PMP, uma forte conformidade apoia as normas ISO 55001, provando que os recursos estão a ser utilizados de forma sensata e não desperdiçados em reparações de emergência [22]. Esta abordagem garante uma afetação orçamental mais inteligente e justifica os investimentos em manutenção preditiva, reforçando a importância do planeamento de activos baseado no risco.
6. Cumprimento do calendário de manutenção
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
O cumprimento do calendário de manutenção controla a percentagem de tarefas de manutenção planeadas concluídas dentro dos prazos previstos [22][21]. A fórmula é simples: (Ordens de trabalho concluídas a tempo ÷ Total de ordens de trabalho programadas) × 100. Para as organizações que pretendem obter um desempenho de topo, o parâmetro de referência é 90% ou superior [21].
Esta métrica serve como um indicador principal, ajudando a prever a probabilidade de falhas não planeadas do equipamento e de tempo de inatividade [21]. Ao contrário das métricas que se centram apenas no estado das máquinas, o cumprimento do calendário lança luz sobre a eficiência dos fluxos de trabalho de manutenção, ajudando a detetar estrangulamentos e ineficiências [3]. Os atrasos na manutenção podem acelerar o desgaste dos activos, conduzindo a custos de reparação mais elevados [22]. Tal como a Percentagem de Manutenção Planeada (PMP), este KPI indica quando é altura de ajustar as estratégias de manutenção.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
O atraso na manutenção programada pode aumentar as despesas. Pegue Construção Azteca, por exemplo. Em maio de 2025, conseguiram reduzir as tarefas de manutenção não planeadas em 40% depois de afinarem os seus processos de programação e acompanhamento [11]. Da mesma forma, Rite Aid alcançou um Taxa de conclusão atempada do 90% adoptando ferramentas avançadas de gestão da manutenção [11].
Outra história de sucesso vem de Materiais MidWest, um centro de serviços de aço com certificação ISO 9001:2015. Ao implementar a programação de manutenção preventiva automatizada, eles reduziram as horas extras em 80%, e, ao mesmo tempo, minimizar as reparações de emergência [11]. Estes exemplos mostram como o cumprimento de um calendário de manutenção pode conduzir a economias de custos e a um melhor desempenho dos activos.
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Este KPI alinha-se perfeitamente com as ferramentas de manutenção preditiva, reforçando uma abordagem proactiva. As plataformas preditivas ajudam a identificar potenciais falhas antes de estas ocorrerem, reduzindo o trabalho reativo que frequentemente perturba os horários [17][12]. Ferramentas como o Oxand Simeo™ baseiam-se em dados históricos e em tempo real para aperfeiçoar os planos de trabalho, tornando-os mais exequíveis e fáceis de seguir [17].
O Oxand Simeo™ destaca-se por utilizar mais de 30.000 regras de manutenção e 10.000 modelos de envelhecimento para dar prioridade às tarefas com base na saúde e no risco reais dos activos, em vez de datas de calendário arbitrárias [18][3]. Isto garante que os esforços de conformidade se dirigem primeiro às tarefas mais críticas. Além disso, os painéis de controlo digitais fornecem informações instantâneas sobre as taxas de conclusão das ordens de trabalho e as lacunas no calendário, permitindo ajustes rápidos quando necessário [18][12].
"Um plano com 1.000 horas de trabalho deve demorar 1.000 horas a ser concluído. Uma grande variação aqui (em qualquer direção) pode indicar que está a utilizar planos de trabalho incorrectos." - Grupo Prometheus [17].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Os dados de cumprimento do calendário desempenham um papel fundamental na atribuição mais inteligente de recursos, ajudando a identificar quais os activos que necessitam de atenção urgente e quais os que podem esperar. Por exemplo, se as taxas de conformidade forem elevadas mas a variação homem-hora for significativa, isso pode indicar que os planos de trabalho são incorrectos ou escondem problemas de produtividade [17]. Um programa de manutenção bem equilibrado mantém normalmente um rácio de 80-90% manutenção planeada a 10-20% manutenção não planeada [16].
"Os KPIs principais conduzem aos resultados; os KPIs atrasados são os resultados. Se está a gerir a manutenção sem KPIs de avanço e de atraso precisos, então está perdido." - Ricky Smith, Especialista em Residência da UpKeep [21].
Quando combinado com outras métricas como o MTBF (tempo médio entre falhas) e o PMP, o cumprimento do calendário completa o quadro de dados necessário para um planeamento eficaz dos activos baseado no risco. Também apoia as normas ISO 55001, demonstrando uma utilização eficiente dos recursos. A verdadeira chave reside na promoção de uma cultura em que os técnicos se sintam à vontade para comunicar os motivos pelos quais as tarefas não foram concluídas a tempo - seja devido à falta de peças, falta de formação ou outros desafios - em vez de se limitarem a perseguir os números ideais de KPI [21][23].
7. Tempo previsto até à falha (PTTF)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
O PTTF prevê quando é provável que um ativo venha a falhar, analisando o seu estado atual, utilização e dados históricos. Ao contrário do MTBF, que se centra no desempenho passado, o PTTF olha para o futuro para identificar potenciais riscos [3]. Esta visão prospetiva permite intervenções atempadas, ajudando a prolongar a vida útil do equipamento e a reduzir as dispendiosas reparações de emergência [3].
Ao utilizar o PTTF, as organizações podem programar a manutenção na altura certa. Isto não só maximiza o tempo de vida útil do equipamento, como também evita interrupções nas operações [12]. As empresas que adoptam estratégias de manutenção preditiva centradas no PTTF obtêm frequentemente resultados impressionantes, com um retorno médio do investimento de 8x [3].
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
O PTTF tem um impacto direto nos custos do ciclo de vida ao permitir decisões mais inteligentes sobre a reparação ou substituição de um ativo. Saber quanto tempo de vida útil resta permite às organizações pesar os custos de futuras reparações em relação ao preço de uma substituição [16]. Esta abordagem baseada em dados assegura uma estratégia equilibrada entre as despesas de reparação e os investimentos de substituição.
Tomemos como exemplo a Rimex, um fabricante de pneus e jantes. Ao utilizar ferramentas de previsão para antecipar janelas de falha, reduziram o tempo de inatividade do equipamento em 30% [11]. Do mesmo modo, a associação de condomínios Sanctuary at False Cape poupou mais de $100.000 em custos de manutenção depois de adotar ferramentas de manutenção preditiva [11].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas como o Oxand Simeo™ aumentam a precisão do PTTF usando um vasto banco de dados de mais de 10.000 modelos de envelhecimento e 30.000 leis de manutenção, desenvolvidos ao longo de duas décadas de experiência em projetos. Em vez de depender inteiramente de dados de sensores IoT, o Oxand Simeo™ emprega modelagem probabilística para simular como os componentes envelhecem e falham ao longo de seu ciclo de vida [3]. Isto torna possível prever janelas de falha mesmo em cenários em que os dados dos sensores são limitados.
Os painéis de controlo automatizados da plataforma fornecem uma visão clara das métricas PTTF críticas, juntamente com outros KPI, permitindo que as equipas tomem decisões proactivas em vez de reagirem a emergências [22][8]. Quando o PTTF assinala uma falha iminente, o sistema pode gerar automaticamente ordens de trabalho e dar prioridade aos calendários de manutenção para se concentrar nos activos mais urgentes [22]. Esta integração reforça a gestão de activos e as organizações que utilizam essas ferramentas baseadas em dados têm três vezes mais probabilidades de melhorar significativamente os seus processos de tomada de decisões [8].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
O PTTF também desempenha um papel fundamental no planeamento estratégico, especialmente nas decisões de capital baseadas no risco. Ao combinar os conhecimentos sobre o PTTF com métricas financeiras como o valor dos activos de substituição (RAV), os gestores de activos podem fundamentar os seus pedidos de despesas de capital com dados sólidos em vez de confiarem na intuição [22][8]. Isto é especialmente crucial para as infra-estruturas envelhecidas, em que os orçamentos apertados exigem uma definição cuidadosa das prioridades.
Para tirar o máximo partido do PTTF, é importante associá-lo a métricas de processo como o tempo médio de resolução. Por exemplo, se um ativo apresentar sistematicamente um tempo previsto entre falhas baixo, uma análise da causa principal pode ajudar a determinar se a equipa está a resolver os problemas subjacentes ou apenas a tratar os sintomas [12][11]. Ao integrar o PTTF com outros KPIs, as organizações podem criar uma estrutura abrangente para o planeamento de activos com base no risco. Esta abordagem não só apoia a conformidade com a norma ISO 55001, como também ajuda a manter o rácio de manutenção planeada 80-90% que define as operações de topo [16].
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8. Atraso nas ordens de trabalho
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
As ordens de trabalho em atraso acompanham a quantidade total de trabalhos de manutenção programados que ainda não foram concluídos, em comparação com as horas de trabalho disponíveis [11]. Esta métrica é chave para a manutenção preditiva porque se a sua equipa estiver sobrecarregada, os alertas preditivos perdem a sua eficácia [16][3]. Um atraso crescente funciona como um alerta precoce para potenciais falhas de activos, períodos de inatividade prolongados e atrasos na produção [11].
"Um atraso crescente ou consistentemente grande pode ser uma indicação de que as suas operações de manutenção não estão a satisfazer suficientemente as necessidades da sua organização." - Limble CMMS [11]
Um atraso crescente evidencia ineficiências e uma possível falta de pessoal. Pode também perturbar o cumprimento do calendário [11]. Ao controlar a idade e a importância das ordens de trabalho pendentes, pode separar as verdadeiras emergências das tarefas de menor prioridade, permitindo-lhe concentrar-se nos alertas preditivos urgentes [17]. Esta abordagem proactiva ajuda a gerir os custos e a afetar os recursos de forma eficaz.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
Do ponto de vista financeiro, um atraso elevado não aponta apenas para ineficiências - também aumenta os custos. Cria um ciclo em que as reparações de emergência se acumulam, atrasando ainda mais o trabalho programado e provocando abrandamentos na produção [11][21]. As tarefas ignoradas transformam-se frequentemente em "manutenção adiada", conduzindo a avarias mais frequentes e despesas de reparação mais elevadas durante o ciclo de vida do ativo [11][21]. Por outro lado, a ausência de atrasos pode indicar excesso de pessoal ou uma má utilização da mão de obra [21]. O equilíbrio ideal é tipicamente cerca de seis semanas de trabalho por técnico [21].
Por exemplo, a MidWest Materials, um centro de serviços de aço com certificação ISO 9001:2015, reduziu as suas necessidades de horas extraordinárias em 80% adoptando a programação automatizada da manutenção preventiva, o que reduziu os seus atrasos [11]. Do mesmo modo, a Aztec Construction conseguiu reduzir a sua carga de trabalho de manutenção não planeada em 40% melhorando a sua percentagem de manutenção planeada e utilizando ferramentas digitais para simplificar a gestão das ordens de trabalho [11].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas como a Oxand Simeo™ utilizam dados de atraso para priorizar e organizar as tarefas de manutenção de forma eficaz. Estas ferramentas ajudam os gestores a concentrarem-se nas tarefas atrasadas mais críticas, tirando partido de métricas como a percentagem crítica de manutenção programada (SMCP) [18]. Os painéis de controlo automatizados destacam as lacunas de desempenho e separam as notificações de emergência das tarefas de rotina em atraso [18][17]. Isto garante que as tarefas urgentes e relacionadas com a segurança são tratadas, enquanto o trabalho menos crítico é adiado de forma adequada.
As organizações que se baseiam em estratégias baseadas em dados são três vezes mais probabilidades de melhorar a tomada de decisões [8]. Ao monitorizar a idade média das ordens de trabalho críticas em aberto, os gestores podem identificar atrasos crescentes que sinalizam problemas operacionais mais profundos [17]. O crescimento persistente dos pedidos em atraso leva muitas vezes a uma análise das causas profundas para descobrir se o problema tem origem na falta de pessoal, em lacunas na formação ou no envelhecimento dos activos [11].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Os dados de atraso são essenciais para o planeamento estratégico, uma vez que revelam se as suas operações de manutenção podem suportar uma abordagem proactiva. Um programa de manutenção que funcione bem tem normalmente como objetivo um rácio de 80-90% manutenção planeada a 10-20% manutenção não planeada [16]. Se o atraso for superior a seis semanas por técnico, é um sinal para reavaliar a afetação de recursos e os métodos de definição de prioridades [21].
Um sistema de controlo pode validar as ordens de trabalho de emergência, evitando que tarefas não críticas aumentem desnecessariamente os atrasos [17]. Esta abordagem disciplinada garante que os alertas de manutenção preditiva recebem a atenção de que necessitam, em vez de serem ofuscados pelas tarefas de rotina. A incorporação de informações de atraso com KPIs preditivos cria uma estratégia de manutenção equilibrada e consciente dos riscos em todos os seus activos.
9. Custos de manutenção em percentagem do valor de substituição dos activos (RAV)
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
Esta métrica compara as despesas anuais de manutenção com o custo de substituição de um ativo, oferecendo uma referência financeira clara [22]. A fórmula é simples: (Custo anual de manutenção ÷ RAV) × 100 [22]. Idealmente, esta percentagem deve rondar os 1% para os sistemas com melhor desempenho [21]. Se subir significativamente - especialmente para além de 10% - é sinal de um ativo envelhecido ou de uma abordagem de manutenção ineficiente [22][24]. Este KPI é particularmente útil para orientar as decisões sobre a reparação ou substituição de um ativo.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
Uma percentagem elevada de RAV aponta frequentemente para uma dependência excessiva da manutenção reactiva, que está associada a 3,3 vezes mais tempo de inatividade e 16 vezes mais defeitos do que as estratégias proactivas [9]. As reparações de emergência aumentam a pressão sobre os orçamentos, tornando a manutenção dos activos cada vez mais dispendiosa.
"Sempre que se planeia investir mais tempo e dinheiro num ativo em deterioração, é importante considerar o custo de uma substituição."
- Sarah Laubach, especialista em conteúdos, FMX [16]
Exemplos do mundo real sublinham o valor deste KPI. Por exemplo, os condomínios Sanctuary at False Cape adoptaram ferramentas avançadas de manutenção preventiva, reduzindo mais de $100.000 em custos de manutenção e melhorando a sua percentagem de RAV [11]. Da mesma forma, a Ahlstrom conseguiu uma redução de 90% no tempo médio de reparação, passando de 580 horas por mês para apenas 60 horas. Esta mudança reduziu significativamente as despesas de manutenção relacionadas com a mão de obra [9].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas como a Oxand Simeo™ fornecem uma análise mais profunda das percentagens de RAV, acompanhando os custos e os dados históricos das carteiras. Estas ferramentas integram dados de mais de 30.000 leis de manutenção e 10.000 modelos de envelhecimento proprietários para prever as necessidades futuras de manutenção com base em factores como a idade do equipamento, a utilização e o histórico de falhas [22]. Esta previsão ajuda a identificar antecipadamente as tendências de custos, evitando substituições de emergência de última hora.
Além disso, o sistema assinala os activos que se aproximam do limiar crítico de 10% RAV. Estes dados são inestimáveis quando se trata de defender a liderança para investimentos de substituição de capital [22][24]. Ao passar do planeamento reativo para o planeamento estratégico, as organizações podem afetar melhor os recursos e evitar surpresas dispendiosas.
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
Uma percentagem crescente de RAV não sobrecarrega apenas os orçamentos - também aumenta a probabilidade de falhas catastróficas de activos [17][18]. Os programas de manutenção eficazes têm como objetivo 80-90% de trabalho planeado contra apenas 10-20% de reparações não planeadas [16]. Se a sua percentagem de RAV for elevada, é um sinal de que os recursos estão a ser drenados por uma manutenção reactiva não planeada.
Para tomar decisões mais inteligentes sobre reparação versus substituição, utilize este cálculo: divida o custo de um novo ativo pelo seu tempo de vida útil previsto e, em seguida, adicione o custo de manutenção anual projetado [16]. Por exemplo, se a manutenção de uma unidade antiga custar $200 por ano, mas a sua substituição por $1.000 resultar em apenas $100 em manutenção anual ao longo de 15 anos (cerca de $166,67 por ano), a substituição é a opção mais económica [16]. Este tipo de análise garante que os seus investimentos equilibram a eficiência dos custos com a redução do risco, mantendo a sua carteira saudável e sustentável.
10. Taxa de utilização de activos
Porque é que este KPI é importante para a manutenção preditiva
A taxa de utilização dos activos mostra a eficácia com que o seu equipamento funciona em comparação com o seu potencial máximo. A fórmula é simples: (Produção efectiva ÷ Produção potencial) × 100 [11]. Esta métrica revela rapidamente se os activos críticos estão a ter um desempenho inferior devido a ineficiências ou a aproximar-se do fim da sua vida útil [11]. Uma taxa de utilização elevada indica que o equipamento está a funcionar perto da sua capacidade total [11]. As ferramentas de manutenção preditiva desempenham aqui um papel fundamental, ajudando a identificar potenciais falhas antes de estas ocorrerem, o que reduz ao mínimo o tempo de inatividade e melhora a eficiência operacional [22]. Isto, por sua vez, tem um impacto direto na redução dos custos do ciclo de vida dos activos.
Como afecta os custos do ciclo de vida dos activos
As baixas taxas de utilização podem prejudicar o retorno do investimento (ROI) e indicar que os activos não estão a produzir os resultados esperados. As falhas não planeadas do equipamento são particularmente dispendiosas, com um tempo de inatividade médio de $25.000 por hora [13]. Estas avarias de emergência não só perturbam as operações como também reduzem as taxas de utilização, aumentando ainda mais os custos. As instalações com melhor desempenho têm como objetivo uma eficácia global do equipamento (OEE) de 85% ou superior, mas muitas operações apenas atingem 60-65% [22]. Por exemplo, em maio de 2025, a MidWest Materials - um centro de serviços de aço certificado pela ISO 9001:2015 - reduziu as horas extraordinárias em 80% através da manutenção preventiva automatizada. Esta melhoria aumentou a fiabilidade e a utilização dos activos [11].
Como funciona com ferramentas preditivas como Oxand Simeo™
Plataformas preditivas como Oxand Simeo™ levar o acompanhamento da utilização para o nível seguinte, oferecendo informações em tempo real sobre estrangulamentos e desempenho insuficiente [22]. Estes sistemas automatizam a recolha de dados e asseguram cálculos consistentes em toda a sua carteira [22]. Aproveitando os dados de mais de 30.000 leis de manutenção e 10.000 modelos de envelhecimento proprietários, o Oxand Simeo™ prevê falhas de equipamentos e programa a manutenção nos momentos mais estratégicos, maximizando o tempo de atividade e a utilização [22]. Quando as taxas de utilização descem abaixo dos níveis pretendidos, a plataforma acciona alertas para uma análise da causa raiz, a fim de identificar se o problema tem origem em ineficiências, erros operacionais ou desgaste do equipamento [10][13]. Também acompanha as tendências de diminuição da utilização e de aumento dos custos de manutenção, assinalando os activos que podem estar a aproximar-se do fim da sua vida útil [10].
Como ajuda nas decisões de planeamento com base no risco
A taxa de utilização dos activos é muito importante para decidir se deve reparar ou substituir o equipamento. Uma queda constante na utilização, juntamente com o aumento dos custos de manutenção, indica frequentemente que as reparações contínuas podem já não ser rentáveis [7][13]. Uma regra geral: se os custos anuais de manutenção excederem 10% do valor de substituição de um ativo, a substituição do equipamento pode ser a opção financeira mais inteligente [13]. Ao acompanhar a utilização juntamente com métricas como o custo de manutenção como uma percentagem do valor do ativo de substituição (RAV), pode tomar decisões de investimento mais informadas. Associe este KPI a outros como o MTBF (tempo médio entre falhas) e o OEE para obter uma imagem completa da fiabilidade do equipamento [8]. Concentrar-se nos activos de missão crítica em que as falhas teriam o maior impacto [21]. Ao combinar os dados de utilização com outros indicadores-chave de desempenho, os gestores de activos podem tomar decisões mais inteligentes e baseadas no risco que melhoram o desempenho da carteira.
"Se não se pode medir, não se pode gerir" [13].
O que são indicadores-chave de desempenho para os objectivos PdM?
Utilização conjunta de KPIs para um melhor planeamento
Quando se combinam as informações individuais dos KPIs, obtém-se uma imagem mais completa do desempenho dos activos. Enquanto os KPIs individuais fornecem imagens instantâneas, a sua integração revela a saúde geral dos seus activos. Por exemplo, a combinação de métricas históricas como o MTBF (tempo médio entre falhas) e o MTTR (tempo médio de reparação) com métricas de processo como o tempo médio de resolução oferece uma visão equilibrada. Esta abordagem avalia tanto a condição dos seus activos como a eficiência dos seus processos de manutenção, ajudando a maximizar o ROI.
"Combinar os KPIs de manutenção que reflectem o estado da máquina com os que monitorizam o estado do seu processo de manutenção é o seu bilhete para o ROI mais rápido e mais elevado." - Observação de ativos [3]
Esta perspetiva abrangente é reforçada pela utilização de painéis de controlo digitais para uma tomada de decisões mais inteligente e baseada no risco. Ferramentas como Oxand Simeo™ consolidar dados dispersos da sua carteira numa visão unificada. Isto permite uma rápida identificação das lacunas de desempenho e uma priorização mais clara do investimento. A plataforma utiliza uma extensa base de dados de manutenção para simular a degradação dos activos em diferentes cenários. Estas simulações permitem-lhe comparar os resultados do prolongamento da vida útil de um ativo através da manutenção versus a sua substituição, considerando também factores como o risco, a eficiência energética e os objectivos de redução de carbono. Ao incorporar estas variáveis, pode proteger tanto o desempenho dos activos como o valor do investimento.
As soluções de software integradas conduzem frequentemente a poupanças de custos significativas, reduzindo os orçamentos de manutenção em 10-20%, com alguns clientes a conseguirem uma redução até 30% nos custos totais de propriedade [1][2][5]. Muitos vêem resultados mensuráveis em apenas 6-12 semanas [1][2]. Os painéis de controlo também simplificam os dados complexos, facilitando a sua compreensão e utilização pelas partes interessadas não técnicas. Esta clareza reforça as justificações orçamentais e apoia a tomada de decisões estratégicas [4]. Ao comunicar estas informações de forma eficaz, os decisores podem alinhar com confiança as despesas de manutenção com objectivos estratégicos mais amplos. A utilização da análise integrada de KPI é fundamental para planeamento do investimento em activos com base no risco, garantindo uma abordagem proactiva e baseada em dados para a gestão de activos.
Conclusão
Manter um olho nos KPIs da manutenção preditiva pode mudar completamente a forma como os activos são geridos. Em vez de reagir aos problemas à medida que surgem, as organizações podem passar a adotar uma abordagem mais estratégica e orientada para os dados. Isto não só reduz os custos, como também prolonga a vida útil do equipamento e aumenta o desempenho geral. As empresas que adoptam ferramentas de gestão preditiva de activos podem assistir a uma diminuição notável do seu custo total de propriedade [1][2].
O verdadeiro valor reside na forma como estes KPIs funcionam em conjunto. Por exemplo, acompanhar métricas como o MTBF juntamente com o PTTF, ou combinar o OEE com os custos de manutenção como uma percentagem do RAV, fornece uma imagem mais clara. Esses insights ajudam as empresas a fazer escolhas de investimento mais inteligentes, priorizar despesas operacionais e de capital e até mesmo se alinhar com as metas de sustentabilidade, como a redução das emissões de CO₂ [1].
Ao integrar a análise de dados, modelos de envelhecimento e previsão de riscos, a gestão preditiva de activos garante que a manutenção é planeada no momento certo, evitando intervenções desnecessárias.
"A gestão preditiva de activos utiliza a análise de dados, modelos de envelhecimento e previsão de riscos para determinar quando devem ser planeadas intervenções. Permite melhores decisões de investimento, prolonga a vida útil dos activos, reduz os custos do ciclo de vida e cria planos de investimento mais fiáveis e centrados no ROI." - Oxand [1]
Ferramentas como o Oxand Simeo™ reúnem todos estes KPIs em painéis de controlo intuitivos. Estes painéis transformam conjuntos de dados complexos em estratégias de investimento acionáveis, utilizando dados históricos para simular a forma como os activos se podem degradar em diferentes condições [5].
Como destacado ao longo deste artigo, comece por monitorizar estes 10 KPIs para os seus principais activos. Os dados não só apoiam as decisões de investimento, como também minimizam o tempo de inatividade inesperado e promovem a saúde dos activos a longo prazo. Com as ferramentas e métricas certas, criará activos que não só são eficientes hoje, mas também sustentáveis para as gerações vindouras.
FAQs
Como é que os KPIs de manutenção preditiva ajudam a melhorar a fiabilidade dos activos?
Os KPIs de manutenção preditiva são essenciais para manter os activos a funcionar sem problemas, oferecendo alertas precoces sobre potenciais problemas. Estas métricas ajudam-no a resolver os problemas antes que estes se desenvolvam, permitindo uma gestão atempada e acções específicas que reduzem o tempo de inatividade inesperado.
A monitorização destes KPIs permite que os gestores de activos aumentem o desempenho, mantenham um tempo de atividade estável e prolonguem a vida útil do equipamento chave. Esta estratégia de vanguarda não só reduz as interrupções, como também melhora o planeamento e a gestão de recursos, assegurando que as operações funcionam de forma mais fiável e eficiente.
Como é que o Oxand Simeo™ suporta a manutenção preditiva?
O Oxand Simeo™ é uma solução de ponta concebida para ajudar os gestores de activos a antecipar as necessidades de manutenção, prevendo quando é que o equipamento ou a infraestrutura podem falhar. Ao aproveitar décadas de dados do ciclo de vida e ao executar simulações avançadas, o Simeo™ torna possível programar reparações e substituições de forma proactiva. Esta abordagem não só ajuda a evitar avarias inesperadas, como também prolonga a vida útil dos activos.
O que distingue o Simeo™ é a sua capacidade de processar milhares de regulamentos e métricas de desempenho para gerar planos de manutenção que se alinham com objectivos específicos - quer estejam centrados no custo, no risco ou na sustentabilidade. Os resultados falam por si: 10-20% economia nos custos de manutenção, até 70% menos falhas, e 20-40% vida útil mais longa dos activos. Além disso, contribui para a eficiência energética e apoia esforços de sustentabilidade, tornando-o uma ferramenta completa para a gestão moderna de activos.
Por que razão é importante acompanhar os custos de manutenção como uma percentagem do valor de substituição dos activos?
Rastreio Custo de manutenção como percentagem do valor de substituição do ativo (RAV) é uma forma inteligente de avaliar se está a gastar bem os seus activos. Quando os custos de manutenção começam a aproximar-se - ou mesmo a ultrapassar - o valor de substituição do ativo, é um sinal claro para ponderar os benefícios a longo prazo da reparação versus a substituição.
Esta métrica desempenha um papel fundamental na elaboração de orçamentos e no planeamento de recursos mais inteligentes. Ajuda os gestores de activos a evitarem gastos excessivos em equipamento obsoleto ou com fraco desempenho. Manter-se atento a este KPI garante a salvaguarda do retorno do investimento (ROI) e a adoção de uma estratégia de manutenção prática e eficiente.
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