Diagnóstico Inteligente: A Convergência entre Sistemas Especialistas e Machine Learning
Introdução
O crescimento da demanda por energia elétrica, aliado à necessidade de manter altos índices de disponibilidade, tem impulsionado a busca por soluções de manutenção preditiva mais avançadas. Entre os ativos mais críticos das usinas e subestações estão os transformadores de potência: falhas não detectadas a tempo podem gerar desligamentos inesperados, perda de receita, custos de substituição elevados e até riscos à segurança de todo o sistema.
Nesse cenário, o uso de Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como um divisor de águas. Duas vertentes em especial têm demonstrado resultados expressivos: os Sistemas Especialistas, baseados no conhecimento humano estruturado, e o Machine Learning, fundamentado em aprendizado contínuo a partir de dados. Quando aplicadas em conjunto, essas abordagens criam um modelo híbrido altamente eficaz, unindo a solidez da experiência à adaptabilidade do aprendizado de máquina.
Sistemas Especialistas: experiência codificada em algoritmos.
O Sistema Especialista é um ramo da Inteligência Artificial focado em codificar e aplicar o conhecimento humano em regras e algoritmos. No contexto industrial, essa abordagem se mostra extremamente valiosa, já que permite:
Replicar a expertise
de engenheiros seniores em algoritmos
Automatizar tarefas repetitivas
reduzindo falhas humanas
Fornecer explicações compreensíveis
sobre os diagnósticos realizados
Padronizar metodologias
garantindo consistência nas análises.
No caso analisado, a mdm engtech estruturou um sistema capaz de cruzar milhares de pontos de dados – desde laudos laboratoriais até observações de inspeção em campo – para gerar diagnósticos automáticos de falhas em transformadores.
- O diferencial da lógica fuzzy
Ao contrário de sistemas binários, a lógica fuzzy incorporada ao modelo permite detectar tendências incipientes, como “10% de degradação” em um componente, sinalizando a evolução de uma falha antes de se tornar crítica. Isso representa um avanço estratégico: antecipar-se à falha significa reduzir custos de reparo e aumentar a confiabilidade operacional.
Machine Learning: quando os dados falam
O Machine Learning amplia a capacidade dos diagnósticos por meio da detecção de padrões e anomalias em grandes volumes de dados. Se o Sistema Especialista depende da configuração inicial com base no conhecimento humano, o aprendizado de máquina agrega o refino contínuo a partir da experiência operacional.
Vantagens do Machine Learning
Detecta correlações ocultas que especialistas podem não perceber.
Se adapta a novos padrões de falhas que não estão documentados em normas ou manuais
Evolui ao longo do tempo, ajustando automaticamente parâmetros do diagnóstico
Um ponto de atenção, entretanto, é a necessidade de dados rotulados de qualidade para treinamento. Essa limitação, comum em ambientes industriais, reforça a importância de integrar Machine Learning a sistemas já configurados, garantindo que o processo de aprendizado não parta do zero.
Estudo de Caso:
Antes da digitalização promovida pela mdm engtech, o monitoramento do óleo isolante dos transformadores era feito por meio de planilhas manuais preenchidas pelos técnicos. Esse processo era lento, sujeito a erros humanos e demandava grande esforço dos especialistas para análise e validação dos dados.
Com a solução implementada, foi possível:
- Automatizar diagnósticos de falhas com base em normas internacionais (IEC 60599, IEEE C57-104).
- Aplicar métodos consagrados, como Rogers, Gás Chave, Myers e 2-FAL, dentro de uma única plataforma.
- Reduzir drasticamente o tempo de análise, permitindo aos engenheiros concentrar-se em decisões estratégicas.
- Garantir maior confiabilidade por meio da rastreabilidade e padronização dos dados.
O resultado foi um salto de eficiência: diagnósticos antes feitos manualmente passaram a ser entregues em tempo real, com relatórios automáticos sobre a qualidade do óleo e estimativas de vida útil do equipamento.
A sinergia entre as duas abordagens
A grande inovação surge da complementaridade entre os dois métodos:
- Sistemas Especialistas: oferecem diagnósticos imediatos, fundamentados em normas, métodos e conhecimento de especialistas. São altamente confiáveis desde o início da operação.
- Machine Learning: amplia essa base com ajustes autônomos, descobrindo padrões novos e refinando a análise ao longo do tempo.
Essa sinergia cria um sistema híbrido de diagnóstico que combina robustez inicial com aprendizado dinâmico, entregando:
Maior confiabilidade operacional
Redução de custos de manutenção corretiva
Aumento da disponibilidade dos ativos
Capacidade de evolução contínua sem depender exclusivamente de especialistas humanos
Resultados do Estudo de Caso.
- 116 transformadores configurados em 14 usinas.
- 5.763 pontos monitorados com análises em tempo real.
- Incorporação de normas internacionais (IEC 60599, IEEE C57-104) e métodos consagrados (Rogers, Gás Chave, Myers, 2-FAL).
- Relatórios automáticos sobre qualidade do óleo isolante e vida útil do equipamento.
- Redução drástica de análises manuais e maior confiabilidade nas decisões.
Implicações estratégicas para a indústria:
Adotar soluções que unem Sistemas Especialistas e Machine Learning vai além da tecnologia: é uma decisão estratégica. Entre os principais benefícios para empresas de geração e transmissão de energia estão:
Redução de custos de manutenção corretiva.
Maior disponibilidade e confiabilidade dos ativos.
Padronização de diagnósticos e redução de falhas humanas.
Tomada de decisão mais ágil e baseada em dados.
ROI acelerado com menos paradas não programadas.
Sustentabilidade: aumento da vida útil dos equipamentos e uso eficiente de recursos.
Conclusão
Este estudo de caso mostra que a integração entre Sistemas Especialistas e Machine Learning não é apenas uma tendência tecnológica, mas um novo paradigma na manutenção preditiva.
Ao codificar a experiência dos engenheiros em algoritmos e, ao mesmo tempo, permitir que o sistema aprenda com novos dados, cria-se uma solução de diagnóstico que pensa, aprende e evolui junto com a operação.
Mais do que evitar falhas, essa abordagem abre caminho para um modelo de manutenção proativo, sustentável e orientado ao futuro, capaz de transformar a gestão de ativos.
Autor:
Sanderson P S Souza
CEO e Diretor Técnico
Mestre em Engenharia Mecânica, COPPE/UFRJ. Possui vários artigos publicados em congressos nacionais e internacionais, nas áreas de monitoração da condição, processamento de sinais para diagnóstico de máquinas e aplicação de inteligência artificial para diagnóstico de falhas em máquinas.
Atualização 25/09/2025