No século XXI, as estratégias tradicionais de manutenção que aguardam a avaria das máquinas estão a tornar-se obsoletas, levando ao desenvolvimento de modelos de manutenção preditiva. Esses modelos utilizam sensores e software para analisar o desempenho do equipamento em tempo real, prevendo possíveis falhas antes que elas ocorram. Edward Khomotso Nkadimeng, investigador em inteligência artificial na Universidade de Stellenbosch, explorou como um tal modelo pode aumentar a fiabilidade de sistemas críticos em toda a África. Ao monitorar vários sistemas, incluindo bombas industriais e instrumentos científicos, o modelo coleta dados em tempo real sobre fatores como vibração, temperatura e tensão. Esses dados são então processados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões que indicam falhas iminentes. O modelo visa fornecer uma solução acessível e de auto-aprendizagem que possa ser aplicada em diferentes sectores, desde instalações de investigação a infra-estruturas industriais, reduzindo assim o tempo de inactividade não planeado em 20%-40%. Os insights obtidos com o modelo revelam que as máquinas exibem sinais de alerta antes da falha, permitindo uma manutenção oportuna que conserva recursos e minimiza interrupções operacionais. As implicações práticas são significativas, uma vez que a manutenção preditiva pode ajudar a prevenir apagões, escassez de água e paragens não planeadas, especialmente em ambientes com recursos limitados. Ao aproveitar sensores IoT de baixo custo e IA baseada na nuvem, esta abordagem transforma a manutenção de reativa em proativa, garantindo que os serviços essenciais permaneçam operacionais e contribuindo para a estabilidade económica.
