Como a IA Ajuda a Prever a Demanda por Manutenção Não Programada nas Companhias Aéreas

Mas a IA está mudando isso. As companhias aéreas estão recorrendo a análises preditivas avançadas e IA generativa (gen AI) para antecipar falhas antes que aconteçam, ajudando as equipes de manutenção a se manterem à frente das avarias para prevenir interrupções. 

De copilotos de IA internos auxiliando mecânicos em terra a algoritmos preditivos que sinalizam peças em risco com semanas de antecedência, a IA está dando às companhias aéreas uma chance de lutar para reduzir o tempo de inatividade e melhorar a confiabilidade.

Neste artigo, vamos explorar como a IA está ajudando a prever a demanda por manutenção não programada na aviação, com base em exemplos reais e percepções da indústria. Vamos analisar como companhias aéreas como a Delta já reduziram cancelamentos, como a IA de nova geração está automatizando a análise de falhas e quais passos as companhias aéreas podem dar hoje para começar com a previsão de manutenção impulsionada por IA.

O alto custo da manutenção não programada na aviação

A manutenção não programada na aviação é um problema de vários bilhões de dólares. Com a indústria aérea global ainda se recuperando da pandemia de COVID-19, a pressão para manter os aviões em serviço nunca foi tão significativa. No entanto, as companhias aéreas enfrentam uma tempestade perfeita de desafios que tornam a manutenção não programada ainda mais perturbadora.

A escassez de mão de obra está no topo da lista. Desde 2019, os salários por hora de técnicos de aeronaves e engenheiros de manutenção aumentaram mais de 20% à medida que as companhias aéreas competem por um grupo cada vez menor de trabalhadores qualificados (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas).

E o problema não vai desaparecer tão cedo. Até 2033, projeta-se que um quinto dos empregos de técnicos de manutenção de aviação ficará sem preenchimento, colocando ainda mais pressão sobre equipes de manutenção já sobrecarregadas (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas).

A jornada da Delta destaca o quanto está em jogo. Somente em 2010, a Delta experimentou mais de 5.600 cancelamentos devido a problemas de manutenção. Até 2018, graças ao seu programa de manutenção preditiva, esse número despencou para apenas 55 cancelamentos relacionados à manutenção (Delta Tech Ops). Essa reviravolta notável mostra o impacto potencial da mudança de reparos reativos para estratégias de manutenção proativa.

Mas, embora o sucesso da Delta seja inspirador, muitas companhias aéreas ainda estão presas no modo de combate a incêndios. A manutenção não planejada continua sendo um dos principais riscos para a confiabilidade operacional, satisfação do cliente e lucratividade. E é exatamente aí que a IA entra — oferecendo novas maneiras de prever falhas e domar a imprevisibilidade da manutenção não programada na aviação.

Manutenção preditiva: O primeiro passo em direção a menos surpresas

Antes da IA geral entrar em cena, a manutenção preditiva estabeleceu as bases para prever as necessidades de manutenção não programada na aviação.

Companhias aéreas como a Delta foram pioneiras na adoção de ferramentas preditivas que analisam fluxos de dados em tempo real de sensores de aeronaves para antecipar falhas de peças antes que elas ocorram. Por exemplo, a Delta TechOps utiliza a plataforma Airbus Skywise para monitorar operações e dados de desempenho em suas frotas de A320 e A330, avaliando as probabilidades de falha de peças de aeronaves com bastante antecedência (Delta Tech Ops).

Os resultados falam por si. A Skywise entregou uma taxa de sucesso superior a 95% na previsão de falhas iminentes, permitindo que a Delta planeje a manutenção de forma proativa e reduza drasticamente o tempo de inatividade não planejado (Delta Tech Ops).

Mas não se trata apenas de sistemas internos. Ferramentas modernas de previsão alimentadas por IA integram sinais externos como padrões climáticos, dados de fornecedores e até tendências de uso para aprimorar suas previsões. Como observado por especialistas do setor, enquanto as empresas estão coletando mais dados do que nunca, ferramentas tradicionais lutam para sintetizar essa complexidade. Modelos de IA, no entanto, prosperam neste ambiente, encontrando padrões e correlações que humanos ou métodos estatísticos convencionais podem não perceber (Conselho de Tecnologia da Forbes: Como a IA Impulsiona a Previsão de Demanda de Manufatura e Manutenção).

Plataformas de manutenção preditiva que integram vastos conjuntos de dados e análises avançadas fornecem aos operadores de companhias aéreas informações acionáveis sobre quando realizar a manutenção de componentes, ajustar os níveis de estoque ou programar janelas de manutenção antes que as falhas se agravem. Essa abordagem proativa marca o primeiro grande salto da indústria em direção à previsão baseada em dados, afastando-se das reparações reativas.

IA Geral: Potencializando as capacidades de previsão de manutenção

Se a manutenção preditiva foi o primeiro salto, a IA generativa é o combustível de jato acelerando a transformação. Diferente dos modelos de IA tradicionais que exigem dados estruturados e entradas predefinidas, a IA generativa pode processar informações não estruturadas — de anotações de técnicos a manuais de manutenção — e produzir percepções altamente utilizáveis e em tempo real.

Pegue o exemplo de uma empresa de petróleo e gás que automatizou sua análise de modos e efeitos de falha (FMEA) em milhares de ativos.

Tradicionalmente, a FMEA é um processo manual meticuloso, mas ao fornecer a uma IA de última geração grandes quantidades de dados históricos de manutenção, a empresa rapidamente gerou listas abrangentes de possíveis modos de falha associados às corretas ações de manutenção (McKinsey & Company: Reestruturação da manutenção com IA de última geração).

A empresa obteve uma grande vitória em eficiência e economia de custos, juntamente com uma significativa redução de tempo de inatividade e aumento da capacidade dos funcionários. Os técnicos passaram menos tempo criando e atualizando manualmente esses documentos críticos, deslocando seu trabalho para tarefas de maior estratégia e melhorando a precisão dos dados de FMEA.

Na aviação, a IA geral está desempenhando um papel igualmente transformador. As companhias aéreas estão pilotando copilotos virtuais de manutenção—assistentes de IA que ajudam os técnicos a solucionar problemas diretamente no chão de fábrica.

Imagine um mecânico diante de um vazamento no compressor. Em vez de folhear manuais densos, ele simplesmente pergunta ao copiloto de IA, “Qual pode ser a causa deste problema?” O sistema apresenta diagnósticos relevantes, histórico de reparos e próximos passos, acessando manuais e registros históricos em segundos (McKinsey & Company: A oportunidade da IA generativa na manutenção de companhias aéreas).

Uma companhia aérea regional já está testando um sistema assim, onde os funcionários da linha de frente digitam um problema em uma caixa de conversa e recebem informações específicas e contextuais do manual de manutenção (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas). Esses copilotos não apenas aceleram a resolução de problemas, mas também atuam como mentores digitais para a equipe menos experiente—capturando conhecimento institucional e tornando-o instantaneamente acessível.

Sistemas de IA geral — com processamento rápido de dados e capacidades de resolução de problemas — estão redefinindo as capacidades preditivas que as companhias aéreas desenvolveram ao longo da última década. Isso significa menos surpresas, reparos mais rápidos e menos aeronaves em solo devido a manutenções não programadas.

De reativo para proativo: O papel da IA na mudança de estratégias de manutenção

Por décadas, as práticas de manutenção não programada na aviação foram em grande parte reativas. Peças falhavam, aviões eram aterrados e as equipes de manutenção corriam para responder. Mas a IA está mudando esse cenário. Ao possibilitar a detecção antecipada de riscos e fraquezas do sistema, as companhias aéreas agora podem adotar uma abordagem proativa, prevenindo falhas antes que aconteçam.

Considere o impacto de copilotos de IA e ferramentas de resolução de problemas. Em indústrias como a de mineração, sistemas de IA de geração semelhante reduziram o tempo de resolução de problemas em 35% e o tempo de reparo não planejado em 25% (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas). Imagine esse tipo de eficiência aplicada na aviação, onde cada minuto de inatividade pode custar milhares de dólares.

A IA generativa também auxilia engenheiros de confiabilidade ao extrair rapidamente padrões de falha de registros detalhados, permitindo que engenheiros solicitem às ferramentas de IA para identificar prováveis pontos de falha e propor estratégias de manutenção (McKinsey & Company: A oportunidade da IA generativa na manutenção de companhias aéreas). Isso libera as equipes de engenharia para se concentrarem em desafios de confiabilidade complexos em vez de gastarem horas em trabalho pesado de dados.

E à medida que a indústria enfrenta uma força de trabalho envelhecida e escassez de talentos, a IA torna-se ainda mais valiosa. Copilotos de IA de geração atuam como repositórios de conhecimento institucional, ajudando funcionários menos experientes a tomar decisões informadas em tempo real (McKinsey & Company: Reestruturação da manutenção com IA de geração). Essas ferramentas aceleram os processos de manutenção, mas também ajudam a manter os padrões de qualidade e segurança à medida que técnicos experientes se aposentam.

Resumidamente, a IA está impulsionando as companhias aéreas para além do combate reativo a incêndios em direção a uma cultura de manutenção proativa.

Superando barreiras para manutenção habilitada por IA na aviação

Apesar de toda a sua promessa, a adoção de IA na manutenção não programada da aviação não está livre de obstáculos. A indústria da aviação é notoriamente conservadora — e por boas razões. A segurança é inegociável e as novas tecnologias devem ser implementadas com cautela para não comprometer a aeronavegabilidade.

Um grande obstáculo é a infraestrutura legada. Muitas companhias aéreas ainda dependem de registros em papel ou PDFs estáticos para documentação de manutenção, criando um rastro de “impressão suja” que é difícil para os sistemas de IA interpretarem (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas). Integrar a IA requer registros digitalizados e entradas de dados limpas, o que significa que as companhias aéreas devem primeiro abordar a modernização dos dados antes de colher todos os benefícios da IA.

As regulamentações de segurança adicionam outra camada de complexidade. Sistemas de IA gerais, embora poderosos, não são perfeitos e podem ocasionalmente produzir resultados imprecisos ou enganosos—um fenômeno conhecido como “alucinação” de IA. É por isso que as companhias aéreas devem usar a IA para aumentar, e não substituir, a expertise humana (McKinsey & Company: A oportunidade da IA generativa na manutenção de companhias aéreas). A supervisão humana permanece crítica para validar as recomendações da IA, especialmente em cenários críticos de segurança.

Construir confiança em IA também depende de transparência. Frameworks de IA Explicável (XAI) ajudam a tornar os resultados da IA compreensíveis para os usuários humanos, aumentando a adoção entre equipes de manutenção (Conselho de Tecnologia da Forbes: Como a IA Impulsiona a Previsão de Demanda de Manufatura e Manutenção).

Quando mecânicos e engenheiros conseguem entender como a IA chega às suas conclusões, é mais provável que confiem e ajam de acordo com suas recomendações.

A Delta oferece um ótimo exemplo de combinação de supervisão humana com insights de IA. Mesmo com uma taxa de sucesso preditiva superior a 95%, a Delta TechOps ainda realiza testes de bancada em componentes indicados pelos modelos de IA antes de liberá-los para serviço (Delta Tech Ops). Essa mistura de aprendizado de máquina e validação prática mantém a segurança em primeiro plano.

Em última análise, essas barreiras significam que a IA ainda não é uma solução plug-and-play, mas sim uma ferramenta poderosa a ser implantada e monitorada em um ecossistema de dados modernizado.

Como a IA fortalece fornecedores e a prontidão da cadeia de suprimentos

Desafios de manutenção não programada na aviação não param nas portas do hangar. Mesmo as previsões mais avançadas de IA só são tão boas quanto a cadeia de suprimentos que as suporta. Se uma peça não estiver em estoque quando uma falha é prevista, os aviões permanecem em terra e os custos continuam a subir. É por isso que o papel da IA se estende além das tarefas de manutenção para a otimização da cadeia de suprimentos.

Torres de controle de cadeia de suprimentos com tecnologia de IA estão proporcionando às companhias aéreas uma visibilidade sem precedentes sobre possíveis interrupções. Esses sistemas monitoram a comunicação e os padrões de entrega entre fornecedores e utilizam análise preditiva para sinalizar sinais de alerta precoce de atrasos ou escassez (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas). Analistas de cadeia de suprimentos podem então investigar mais a fundo com chatbots movidos a IA, obtendo ações recomendadas para mitigar esses riscos antes que eles se transformem em problemas operacionais.

No lado das previsões, os modelos de IA ajudam fabricantes e companhias aéreas a coordenar a entrega pontual de peças críticas ao prever picos futuros de demanda (Forbes Tech Council: Como a IA Potencializa a Previsão de Demanda na Fabricação e Manutenção). Em vez de correr atrás de pedidos de última hora, as companhias aéreas podem reabastecer proativamente o inventário e trabalhar em estreita colaboração com os fornecedores para garantir que as peças estejam prontas quando necessárias.

Compartilhar essas previsões com os fornecedores também fortalece as relações e reduz o risco de ruptura de estoque. Quando os fornecedores entendem o que está por vir, eles podem planejar a produção de forma mais eficaz e priorizar as entregas, criando uma cadeia de suprimentos mais resiliente e responsiva (Forbes Tech Council: Como a IA Potencializa a Previsão de Demanda na Manufatura e Manutenção).

As companhias aéreas que alinham a manutenção preditiva com uma gestão de cadeia de suprimentos mais inteligente podem garantir que, quando a IA sinalizar uma falha iminente, a peça certa já esteja a caminho ou até mesmo no estoque. Essa abordagem holística é a chave para transformar percepções em ações e manter as interrupções de manutenção não programadas na aviação ao mínimo.

Primeiros passos: Etapas para companhias aéreas adotarem a previsão de manutenção com IA

Embora os benefícios da IA na manutenção não programada da aviação sejam claros, começar pode parecer assustador. As companhias aéreas operam em um ambiente altamente regulado com pouca margem para erro. Mas há um caminho prático a seguir — um que começa com pequenas ações de alto impacto e constrói em direção a uma transformação mais ampla.

Primeiramente, as companhias aéreas devem focar em casos de uso prioritários com menos barreiras regulatórias. Vitórias iniciais, como a digitalização de registros de manutenção ou a adição de busca em linguagem natural com IA aos sistemas existentes, podem demonstrar valor rapidamente. Essas ferramentas facilitam para os técnicos encontrarem informações rapidamente, reduzindo o tempo gasto procurando através de manuais.

A adoção faseada também é crucial. Em vez de lançar uma reformulação completa de IA de um dia para o outro, organizações bem-sucedidas testam soluções em ambientes controlados. Esta abordagem ajuda a construir confiança entre as equipes, especialmente quando as ferramentas de IA incluem resultados explicáveis que mostram como os insights são gerados.

O treinamento e a gestão de mudanças desempenham um papel igualmente vital. O sucesso da Delta, por exemplo, deriva em parte de sua equipe interna de especialistas experientes que testam as recomendações de IA e refinam continuamente o sistema (Delta Tech Ops). As companhias aéreas que desejam seguir o mesmo caminho devem investir no aprimoramento de suas equipes e na integração da IA nos fluxos de trabalho de manutenção diários.

Finalmente, a colaboração é essencial. Nenhuma companhia aérea opera em um vácuo. A parceria com fabricantes de equipamento original, empresas de manutenção, reparo e revisão, e fornecedores para construir ecossistemas de dados compartilhados desbloqueará percepções mais ricas e previsões mais precisas (McKinsey & Company: A oportunidade da IA gerativa na manutenção de companhias aéreas).

As companhias aéreas que adotam essas medidas podem passar com confiança da experimentação para a execução, trazendo todo o poder da IA para suas estratégias de manutenção e reduzindo drasticamente as interrupções de manutenção não programadas ao longo do caminho.

IA e o futuro da manutenção não programada na aviação

O futuro da manutenção não programada na aviação está se tornando menos incerto, graças ao poder transformador da IA.

Eventos que antes eram um risco operacional inevitável, como aviões aterrados, passageiros frustrados e custos disparados, agora são desafios gerenciáveis. Com ferramentas de manutenção preditiva e copilotos de IA avançada, as companhias aéreas podem prever falhas de componentes, otimizar a resolução de problemas e reduzir o tempo de inatividade antes que se transforme em uma crise.

No entanto, a IA não é uma solução milagrosa. Seu potencial total é desbloqueado apenas quando combinado com a experiência humana, dados confiáveis e uma abordagem cuidadosa para a integração. As companhias aéreas que investem hoje em previsões potencializadas por IA estão se posicionando para minimizar interrupções e operar de maneira mais segura, eficiente e competitiva nos próximos anos.

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