Manutenção preditiva, corretiva e preventiva: como escolher a estratégia ideal para seus ativos renováveis

Este conteúdo é especialmente útil para gerentes e coordenadores de O&M que buscam aumentar a disponibilidade operacional, evitar falhas críticas e melhorar a performance de parques solares ou eólicos com mais previsibilidade e inteligência. Aqui, explicamos de forma clara as diferenças entre os três tipos de manutenção e mostramos como a tecnologia preditiva da Delfos está transformando o dia a dia das operações de energia.

Entendendo os três tipos de manutenção

No setor de energia, manutenção não é só um custo fixo; é uma decisão estratégica que impacta diretamente a geração e o faturamento dos ativos.

A manutenção corretiva é a mais reativa: ela acontece depois que o problema já causou parada, perda de geração ou danos ao equipamento. Pode até ser inevitável em alguns momentos, mas depender dela como principal abordagem é como dirigir olhando pelo retrovisor.

Já a manutenção preventiva tenta agir antes da falha, com inspeções e substituições baseadas em cronogramas fixos. Embora mais segura que a corretiva, ela ainda carrega ineficiências: peças trocadas cedo demais, horas-homem mal alocadas e paradas desnecessárias.

A manutenção preditiva entra como evolução natural dessas abordagens. Com base em dados reais de operação e algoritmos de inteligência artificial, ela identifica padrões anômalos e prevê falhas com antecedência. Isso permite programar ações no momento certo — nem antes, nem depois.

Por que essa decisão importa para a sua operação?

A forma como sua equipe conduz a manutenção tem impacto direto sobre indicadores críticos como disponibilidade operacional, fator de capacidade e eficiência energética. Em ativos renováveis, falhas não detectadas resultam não apenas em custos de reparo, mas principalmente em energia não gerada — e receita não recuperável.

Em um dos cases mais relevantes da Delfos, a aplicação de um modelo preditivo em uma turbina eólica possibilitou a antecipação de falhas no sistema de yaw, evitando a perda de 7.778 MWh ao longo de 299 dias e reduzindo significativamente os custos de manutenção. A ação preventiva foi decisiva para preservar a performance do ativo e garantir maior previsibilidade à operação. O estudo completo pode ser acessado aqui.

Já no setor solar, a Delfos identificou falhas intermitentes em cabos de string box que estavam impactando a geração de forma silenciosa. Com a detecção precoce e correção orientada por IA, foi possível recuperar 681 MWh de energia, mostrando o quanto pequenas falhas ocultas podem gerar grandes perdas se não forem tratadas com inteligência. O case está disponível neste link.

Esses números não são estimativas: são resultados documentados de operações reais. Eles mostram o que está em jogo quando a manutenção deixa de ser apenas reativa e se torna uma decisão estratégica orientada por dados.

IA na prática: como funciona a manutenção preditiva na Delfos

A plataforma da Delfos une machine learning, dados SCADA, históricos de falhas e condições meteorológicas para monitorar cada ativo em tempo real, aprendendo o comportamento padrão e sinalizando desvios potencialmente críticos muito antes que ocorram falhas.

Na prática, isso significa resultados comprovados:

1. Em estudos internos da Delfos, foi possível antecipar falhas com 299 dias de antecedência, identificando anomalias em componentes como rolamentos principais e inversores solares.
   
   
2. A análise de performance mostrou uma redução de até 30 % nos custos de O&M, comparando operações com e sem a aplicação do sistema de IA entre 2022 e 2024.
   
   
3. Em casos reais com mais de 100 turbinas monitoradas, a plataforma evitou perdas de até 500 MWh por turbina por mês, por meio de alertas preditivos que mantiveram as máquinas operando dentro do desempenho ideal.

Mais do que um software, a Delfos entrega um novo modelo operacional, onde decisões são embasadas por dados, o time de campo atua de forma preventiva e o desempenho dos ativos é acompanhado com precisão, trazendo ganhos reais à operação.

Estratégia híbrida: o que líderes de O&M têm adotado

A tendência mais eficiente no setor hoje é a combinação das abordagens, priorizando a preditiva como guia principal.

• A corretiva se torna exceção, usada apenas quando falhas inevitáveis ou externas ocorrem.
• A preventiva segue útil, mas passa a ser mais bem direcionada com base nas análises preditivas, reduzindo desperdícios.
• A preditiva, apoiada por IA, se consolida como pilar estratégico da operação, permitindo uma gestão proativa, auditável e orientada por dados.
  
  

Esse modelo já vem sendo adotado por empresas líderes no setor e traz não apenas ganhos operacionais, mas também fortalece a governança e o compliance regulatório, especialmente em um cenário onde as exigências por rastreabilidade e controle energético-financeiro são cada vez maiores.

O futuro é de quem antecipa

A manutenção preditiva representa uma mudança de paradigma na gestão de ativos de energia. Mais do que reduzir falhas, ela ajuda a construir operações resilientes, mais econômicas e preparadas para os desafios de um setor em constante transformação.

Se você quer deixar de depender da sorte ou de planilhas fixas, e começar a tomar decisões com base em dados concretos e análises automatizadas, a hora de migrar é agora.

Vamos conversar?

Fale com o time da Delfos e entenda como aplicar a manutenção preditiva com IA no seu parque. Vamos te mostrar, com os dados da sua operação, onde estão as oportunidades de melhoria e quanto elas podem valer.