O futuro da manutenção no Oil & Gas: inteligência artificial e inovação tecnológica

Em ambientes extremos, com ativos dispersos, e exigências crescentes de segurança, eficiência, e sustentabilidade, o setor Oil & Gas está a transformar de forma radical a forma como gere a manutenção das suas infraestruturas. A utilização de tecnologias como a inteligência artificial (IA), a Internet das Coisas (IoT), os Digital Twins, os drones e os robôs autónomos estão a tornar possível uma abordagem mais conectada, preditiva e baseada em dados.

Neste artigo, exploramos a aplicação destas soluções em operações reais, os desafios que ajudam a ultrapassar e os resultados alcançados ao nível da fiabilidade, dos custos e da performance operacional. Muito mais do que uma simples atualização tecnológica, trata-se de uma mudança de paradigma que coloca a manutenção no centro da competitividade futura do setor.

O novo cenário da manutenção no setor Oil & Gas

O setor de Oil & Gas enfrenta uma profunda transformação impulsionada por mudanças tecnológicas, económicas e ambientais. Tradicionalmente dependente de ativos de grande dimensão, complexidade técnica e elevados custos operacionais, este setor vive agora um momento decisivo, em que a manutenção passa a ter um papel estratégico na competitividade, segurança e sustentabilidade das operações.

Num contexto de volatilidade nos preços da energia, pressão regulatória e crescente preocupação com o impacto ambiental, as empresas procuram soluções mais inteligentes e proativas para gerir os seus ativos. É neste cenário que a inteligência artificial (IA) e outras tecnologias emergentes ganham relevância, permitindo uma abordagem mais preditiva, eficiente e segura na manutenção.

Desafios tradicionais na manutenção de ativos industriais 

A manutenção no setor Oil & Gas é historicamente marcada por vários desafios:

• Ambientes extremos e equipamentos críticos: plataformas offshore, refinarias e gasodutos operam em condições severas, com ativos cuja falha pode representar riscos humanos, ambientais e financeiros significativos. Adicionalmente, a necessidade de utilizar equipamentos certificados para operar em ambientes específicos, como zonas EX (explosivas), aumenta significativamente o custo dos dispositivos utilizados no terreno;
• Intervenções corretivas dispendiosas: a ausência de previsibilidade nas falhas leva a paragens não planeadas, com impacto na produção e custos elevados de reparação de emergência;
• Dificuldade em aceder a dados fiáveis em tempo real: a dispersão geográfica das infraestruturas e a falta de digitalização dificultam o controlo e a monitorização contínua dos ativos;
• Escassez de mão de obra qualificada: a aposentação de técnicos experientes e a necessidade de novas competências digitais representam um risco adicional à continuidade das operações.

Estes desafios tornam evidente a necessidade de um novo modelo de manutenção, mais inteligente, automatizado e baseado em dados.

A pressão por eficiência, segurança e sustentabilidade

A manutenção deixou de ser apenas uma função técnica para se tornar um fator crítico de desempenho:

• Eficiência operacional: com margens de lucro cada vez mais apertadas, as empresas procuram reduzir custos operacionais sem comprometer a fiabilidade dos ativos. A manutenção preditiva permite priorizar intervenções e alocar recursos de forma mais eficaz;
• Segurança industrial: num setor onde os riscos são elevados, manter os equipamentos em condições ótimas é essencial para evitar acidentes graves. A prevenção baseada em dados reduz falhas inesperadas e protege as equipas no terreno;
• Sustentabilidade e regulação ambiental: vazamentos, falhas em compressores ou quebras em linhas de transporte podem gerar impactos ambientais severos e penalizações legais. A monitorização contínua e a intervenção antecipada são cruciais para mitigar este risco e alinhar a operação com as metas ESG.

Estas três pressões – eficiência, segurança e sustentabilidade – convergem para acelerar a adoção de tecnologias de manutenção avançada.

O papel das tecnologias emergentes na transformação operacional

As tecnologias emergentes estão a redefinir o paradigma da manutenção no Oil & Gas:

• Inteligência artificial (IA): permite analisar grandes volumes de dados provenientes de sensores, históricos de falhas e condições operacionais, gerando modelos preditivos que antecipam necessidades de manutenção com elevada precisão;
• IoT (Internet of Things): a instalação de sensores conectados aos ativos possibilita a recolha contínua de dados em tempo real, aumentando a visibilidade sobre o estado dos equipamentos, mesmo em locais remotos;
• Digital Twins: a criação de réplicas digitais dos ativos permite simular o comportamento dos equipamentos em diferentes condições, testando cenários de falha e otimizando planos de manutenção;
• Automação e robótica: inspeções em ambientes perigosos podem agora ser realizadas por drones, robôs subaquáticos ou sistemas autónomos, reduzindo o risco humano e aumentando a precisão das análises.

Estas tecnologias não só melhoram os resultados operacionais, como representam um novo modelo de gestão de ativos – mais inteligente, mais seguro e alinhado com os desafios futuros do setor.

Inteligência artificial aplicada à manutenção

A aplicação de inteligência artificial à manutenção industrial marca uma rutura com os modelos tradicionais baseados em calendários fixos ou intervenções reativas. No setor de Oil & Gas, onde os ativos são críticos e operam sob condições extremas, a IA oferece uma abordagem transformadora: permite antecipar falhas, otimizar recursos e aumentar a disponibilidade dos sistemas, com impacto direto na rentabilidade e segurança das operações.

O que é manutenção preditiva com IA

A manutenção preditiva com IA consiste na utilização de algoritmos avançados para prever, com elevado grau de fiabilidade, quando um ativo irá falhar ou entrar em degradação. Ao contrário da manutenção preventiva tradicional, que segue intervalos fixos, a abordagem preditiva é baseada em dados reais de funcionamento dos equipamentos, recolhidos por sensores e analisados por modelos de machine learning.

Estes modelos são treinados com históricos de falhas, condições operacionais e variáveis ambientais, identificando padrões e desvios que antecipam comportamentos anómalos. Assim, é possível planear intervenções no momento certo, evitando avarias inesperadas, desperdício de peças e horas de trabalho desnecessárias.

Casos de uso da IA no Oil & Gas

A utilização da IA na manutenção já está a ser adotada por empresas líderes do setor, com diversos casos de aplicação concreta:

• Deteção precoce de falhas em bombas, compressores e válvulas: algoritmos identificam pequenas variações na vibração, temperatura ou pressão que indicam desgaste ou mau funcionamento iminente;
• Monitorização contínua de pipelines e infraestruturas offshore: a IA analisa em tempo real dados de sensores distribuídos ao longo da rede, sinalizando potenciais fugas, corrosão ou instabilidade estrutural;
• Análise de anomalias em motores e turbinas: modelos preditivos cruzam dados operacionais com dados ambientais (humidade, temperatura exterior) para prever o impacto das condições adversas no desempenho dos ativos;
• Otimização de planos de manutenção: com base nas previsões geradas, a IA ajuda a priorizar tarefas, alocar equipas de forma eficiente e reduzir o tempo de paragem;
• Integração com Digital Twins: os gémeos digitais usam IA para simular o comportamento futuro dos ativos em diferentes cenários, ajudando a tomar decisões mais informadas sobre manutenção e substituição.

Vantagens da IA: redução de custos, maior disponibilidade e menos paragens não planeadas

A adoção da IA na manutenção traz benefícios claros e mensuráveis para as operações:

• Redução de custos operacionais: menos intervenções desnecessárias, menor consumo de peças sobressalentes e melhor utilização de equipas técnicas;
• Maior disponibilidade dos ativos: ao intervir apenas quando necessário e antes da falha, as empresas conseguem manter os equipamentos a funcionar durante mais tempo e com maior fiabilidade;
• Diminuição das paragens não planeadas: a capacidade preditiva da IA reduz significativamente as interrupções inesperadas, com impacto direto na produtividade e na segurança;
• Melhor planeamento de recursos e compras: com previsões fiáveis, é possível preparar com antecedência os materiais, ferramentas e equipas necessários, evitando urgências e desperdícios;
• Aumento da segurança e redução do risco ambiental: falhas catastróficas com potencial impacto humano ou ambiental podem ser evitadas através de alertas antecipados e intervenções dirigidas.

Ao transformar dados em conhecimento acionável, a inteligência artificial está a mudar radicalmente o paradigma da manutenção no Oil & Gas – de uma função reativa e dispendiosa para um processo inteligente, eficiente e estratégico.

Outras tecnologias disruptivas a transformar a manutenção

A transformação da manutenção no setor de Oil & Gas não se limita à Inteligência Artificial. Outras tecnologias disruptivas estão a ganhar protagonismo, permitindo níveis sem precedentes de monitorização, análise e intervenção em ativos industriais. A integração entre estas tecnologias oferece uma visão holística do estado dos equipamentos, reduz o tempo de resposta e torna as operações mais seguras e eficientes.

Internet das Coisas (IoT) e sensores inteligentes

A Internet das Coisas é a base da manutenção digital. Trata-se da integração de sensores conectados em tempo real aos sistemas e equipamentos industriais, capazes de recolher continuamente dados como temperatura, pressão, vibração, fluxo ou níveis de óleo.

No contexto do Oil & Gas, a IoT permite:

• Monitorizar remotamente ativos localizados em ambientes extremos, como plataformas offshore ou campos de produção remotos;
• Detetar variações anómalas em tempo real, alertando imediatamente as equipas técnicas para possíveis problemas;
• Criar históricos operacionais detalhados, fundamentais para alimentar modelos de IA e apoiar decisões de manutenção preditiva.

Além disso, os sensores modernos são cada vez mais inteligentes, com capacidade de pré-processar dados localmente (Edge Computing), reduzindo a latência e aumentando a fiabilidade dos alertas.

 Digital Twins e simulações em tempo real

Os Digital Twins representam um avanço significativo na forma como os ativos industriais são geridos. Um Digital Twin é uma réplica virtual de um ativo físico, alimentada em tempo real pelos dados provenientes da IoT.

No setor Oil & Gas, os Digital Twins são usados para:

• Simular diferentes cenários operacionais e de falha, permitindo prever comportamentos e planear respostas antes que ocorram no mundo real;
• Testar alterações ou intervenções sem risco, garantindo que as decisões são otimizadas e baseadas em evidência;
• Visualizar o estado dos ativos de forma integrada, cruzando informação de sensores, dados históricos e modelos preditivos.

Esta tecnologia permite uma gestão mais proativa, baseada em conhecimento aprofundado e atualizado constantemente sobre o comportamento dos ativos, com ganhos evidentes em eficiência, fiabilidade e segurança.

Realidade aumentada e assistência remota para equipas no terreno

A realidade aumentada (RA) está a revolucionar a forma como os técnicos de manutenção acedem à informação e executam as suas tarefas. Através de óculos inteligentes, tablets ou dispositivos móveis, os operadores podem visualizar dados operacionais, manuais técnicos e instruções passo a passo sobrepostos ao equipamento físico que estão a inspecionar.

As principais aplicações incluem:

• Assistência remota em tempo real: especialistas em terra podem guiar técnicos no terreno, vendo o que eles veem e orientando cada passo da intervenção;
• Formação em contexto real: a RA permite simular operações complexas ou perigosas num ambiente controlado e imersivo;
• Redução de erros e maior rapidez na execução: com acesso imediato à informação correta e atualizada, os técnicos trabalham com mais confiança e precisão.

Esta tecnologia é particularmente útil em ambientes difíceis ou de difícil acesso, onde o tempo de resposta e a precisão são críticos, e onde a presença física de especialistas é limitada.

Drones e robôs autónomos para inspeções em ambientes de risco

A utilização de drones e de robôs autónomos na manutenção está a ganhar cada vez mais relevância no setor de Oil & Gas, sobretudo em operações offshore, refinarias e locais de difícil acesso, onde a segurança dos técnicos é uma prioridade.

Estas tecnologias permitem:

• Realizar inspeções visuais e térmicas em locais perigosos ou inacessíveis, como torres de flare, tanques elevados, condutas e plataformas marítimas, sem necessidade de andaimagem ou interrupção da produção;
• Recolher dados visuais, térmicos e por ultrassons com elevada precisão, que podem ser integrados em sistemas de IA ou Digital Twin para análise e diagnóstico;
• Reduzir drasticamente os riscos humanos, ao evitar que os operadores entrem em zonas com atmosferas explosivas, temperaturas extremas ou risco de queda.

Além dos drones aéreos, há também robôs terrestres e subaquáticos, que são utilizados para inspecionar o interior de tubagens, reservatórios ou infraestruturas submersas.

A combinação entre a mobilidade autónoma, sensores avançados e a integração com sistemas analíticos torna estas ferramentas uma peça-chave para a manutenção inteligente e segura.

Estratégias para adotar a manutenção inteligente

A transição para uma manutenção mais inteligente e digital no setor de Oil & Gas exige mais do que a aquisição de tecnologia. Requer uma abordagem estratégica que envolva pessoas, processos e sistemas de forma integrada. A implementação bem-sucedida depende da qualidade dos dados recolhidos, da preparação das equipas e da capacidade da organização em integrar novas ferramentas com os seus sistemas existentes, promovendo uma cultura de melhoria contínua e de inovação.

Recolha e qualidade de dados como base

A base da manutenção inteligente é a disponibilidade de dados fiáveis e relevantes. Sem dados de qualidade, mesmo os algoritmos mais avançados não conseguem produzir resultados úteis.

As organizações devem garantir:

• Instalação de sensores adequados nos ativos críticos, com capacidade para monitorizar variáveis como vibração, temperatura, pressão e desgaste;
• Infraestrutura de comunicação robusta, para recolha e transmissão contínua dos dados, mesmo em ambientes remotos ou extremos;
• Processos de validação e limpeza de dados, assegurando que as informações analisadas são consistentes e representativas da realidade operacional;
• Governance de dados, com definição clara de responsabilidades, padrões e regras de acesso, garantindo segurança e integridade da informação.

A qualidade dos dados determina o sucesso da manutenção preditiva e da automatização de decisões operacionais.

Capacitação das equipas e gestão da mudança

A introdução de tecnologias inteligentes exige uma transformação no perfil e nas competências das equipas de manutenção. Não basta instalar sensores ou algoritmos; é necessário preparar as pessoas para um novo modo de trabalhar.

Isto implica:

• Formar técnicos e engenheiros em análise de dados, interpretação de diagnósticos automatizados e uso de ferramentas digitais;
• Promover a colaboração entre áreas, como TI, manutenção, operações e engenharia, para garantir o alinhamento na implementação e uso das tecnologias;
• Gerir a mudança organizacional, abordando as resistências e promovendo uma cultura de inovação e de aprendizagem contínua;
• Envolver as equipas desde o início, garantindo que percebem os benefícios da mudança e contribuem ativamente para o sucesso da transformação.

As tecnologias são apenas facilitadoras — o verdadeiro impacto vem das pessoas que as utilizam.

Parcerias tecnológicas e integração de sistemas

Adotar a manutenção inteligente requer uma abordagem colaborativa com parceiros especializados, não apenas em tecnologia, mas também na transformação digital e na gestão da mudança organizacional. Esta transformação vai além da implementação de sensores ou plataformas de IA — envolve a reconfiguração de processos, da cultura e de modelos de decisão.

As empresas devem considerar:

• Selecionar parceiros com experiência no setor de Oil & Gas, que compreendam os desafios específicos das operações industriais e os requisitos de segurança, robustez e conformidade;
• Estabelecer colaborações com fornecedores de tecnologia confiáveis, como integradores de sistemas, fornecedores de IoT, plataformas de analytics, IA e Digital Twins, garantindo que as soluções são escaláveis, seguras e interoperáveis;
• Assegurar a integração entre os novos sistemas e as plataformas existentes, como SCADA, ERP, CMMS ou sistemas de gestão de ativos, evitando redundâncias e criando um ecossistema digital coeso;
• Evitar silos tecnológicos, optando por soluções abertas, com APIs bem definidas e capacidade de comunicar com múltiplas fontes de dados e ferramentas de gestão.

Além disso, é essencial envolver parceiros com competências em transformação organizacional, que apoiem na:

• Gestão da mudança cultural e operacional, preparando as equipas para o novo modelo de trabalho, promovendo o alinhamento entre áreas técnicas e de negócio;
• Capacitação dos colaboradores, com programas de formação e desenvolvimento de competências digitais orientados para o novo paradigma de manutenção;
• Revisão de processos e governance, ajudando a redesenhar fluxos, responsabilidades e indicadores para maximizar o impacto da manutenção inteligente.

Estas parcerias — tecnológicas e estratégicas — são essenciais para garantir que a transição para a manutenção inteligente não só é tecnicamente viável, mas também sustentável e integrada no modelo de operação da organização.

Casos práticos e resultados obtidos

A transição para modelos de manutenção inteligente já está em curso em várias empresas do setor, com resultados concretos e mensuráveis. As tecnologias como a inteligência artificial, IoT, gémeos digitais e drones estão a ser implementadas em projetos-piloto e operações em larga escala, trazendo melhorias claras ao nível da fiabilidade dos ativos, da segurança operacional e da eficiência dos recursos.

Exemplos práticos de manutenção baseada em dados no Oil & Gas

De forma geral, os sistemas preditivos baseados em IA conseguem detetar padrões anómalos em sensores instalados em bombas, compressores e válvulas, evitando assim paragens não planeadas. Por exemplo, a Shell monitoriza atualmente cerca de 10.000 equipamentos críticos com recurso a IA, o que permitiu reduzir em 35% o tempo de inatividade não planeada e cortar 20% nos custos de manutenção. Também a BP, nas suas refinarias, alcançou uma redução de 25% nos custos de manutenção, através da implementação de análises preditivas baseadas em IA.

Quanto à Internet das Coisas (IoT) esta permite ligar sensores inteligentes em toda a unidade e recolher dados críticos em permanência (24/7). A Shell, por exemplo, instalou sensores sem fios em plataformas offshore, para monitorizar em tempo real variáveis como pressão e fluxo, que anteriormente eram lidas manualmente. Enquanto antes um operador demorava cerca de duas horas a recolher estas leituras, agora o sistema envia alertas automáticos apenas quando há desvios relevantes. Esta monitorização contínua libertou as equipas para se focarem em intervenções estratégicas e evitou danos graves: num caso concreto, o modelo digital detetou uma válvula mal configurada, prevenindo prejuízos de centenas de milhares de dólares em reparações.

Passando aos Digital Twins estes criam réplicas virtuais exatas dos ativos físicos, integrando dados de sensores, condições operacionais e modelos de engenharia. A Shell, ao combinar gémeos digitais com IA, conseguiu uma redução de 20 % no tempo de paragem dos ativos, gerando poupanças anuais estimadas em 2 mil milhões de dólares. Adicionalmente, parcerias tecnológicas permitiram à empresa estender em 20 anos a vida útil de uma plataforma no Mar do Norte, graças à simulação digital da integridade estrutural dos equipamentos. Estes casos demonstram como a geminação digital não só otimiza os programas de manutenção — reduzindo o MTTR — como também melhora a OEE e adia investimentos em novos ativos.

Por outro lado, os drones autónomos e a robótica têm vindo a acelerar as inspeções e as reparações, especialmente em ambientes de difícil acesso. A Chevron, por exemplo, utiliza drones inteligentes para inspecionar oleodutos e plataformas, recorrendo a visão computacional para detetar em tempo real vazamentos ou falhas estruturais. Com esta abordagem, reduziu significativamente a necessidade de inspeções humanas em zonas de risco, acelerou a resposta a incidentes e diminuiu as interrupções operacionais. 

Já a Shell tem recorrido à realidade aumentada (RA) com dispositivos como os HoloLens, em plataformas no Golfo do México. Através desta tecnologia, inspetores em terra conseguem ver, em tempo real, aquilo que o operador offshore está a visualizar, eliminando a necessidade de deslocações por helicóptero. Num dos casos, o uso de RA evitou atrasos de vários dias numa inspeção ao sistema de gás da plataforma Ursa, libertando centenas de milhares de dólares em valor de produção ao permitir reativar rapidamente o poço.

Impacto nos indicadores de performance (OEE, MTTR, MTBF)

A introdução destas soluções tecnológicas tem um impacto direto nos principais indicadores de desempenho da manutenção:

• OEE (Eficiência Global do Equipamento): aumenta devido à redução de falhas inesperadas e à melhoria na disponibilidade dos ativos;
• MTTR (Tempo Médio de Reparação): diminui, pois a deteção antecipada e a assistência remota aceleram a resposta das equipas de manutenção;
• MTBF (Tempo Médio entre Falhas): aumenta como resultado da manutenção preditiva e da maior estabilidade operacional;
• Custos de manutenção: reduzem-se significativamente, graças à eliminação de intervenções desnecessárias, à melhor gestão de peças sobressalentes e à minimização de paragens não planeadas que implicariam reparações de emergência ou contratação de serviços externos.

Em conjunto, estes ganhos refletem-se numa operação mais fiável, segura e eficiente, com menor impacto ambiental, custos operacionais mais controlados e maior previsibilidade orçamental. As organizações que adotam estas práticas de forma estruturada estão a ganhar vantagem competitiva, ao mesmo tempo que caminham para uma gestão de ativos mais resiliente e sustentável.

A manutenção como vantagem competitiva no Oil & Gas e tendências futuras

Num setor altamente competitivo, regulado e tecnicamente exigente como o Oil & Gas, a manutenção deixou de ser uma função meramente operacional para se tornar um elemento estratégico de criação de valor. As empresas que investem em tecnologias digitais e de inteligência artificial para modernizar os seus modelos de manutenção conseguem reduzir custos, aumentar a disponibilidade dos ativos, melhorar a segurança e mitigar riscos ambientais — benefícios que se traduzem numa vantagem competitiva clara e sustentável.

A manutenção inteligente permite transformar dados em decisões, capacitar equipas técnicas com ferramentas digitais e intervir no momento certo, em vez de reagir a falhas dispendiosas. À medida que os ativos envelhecem e os desafios de transição energética se intensificam, a capacidade de garantir a fiabilidade operacional com eficiência será um fator diferenciador no desempenho das organizações.

Olhando para o futuro, destacam-se várias tendências que irão continuar a moldar o setor:

• Integração total entre IA, gémeos digitais e plataformas de gestão de ativos, criando ecossistemas conectados e autónomos;
• Automatização de inspeções e intervenções com robôs e drones, reduzindo ainda mais o risco humano;
• Utilização de realidade aumentada e virtual para formação, suporte remoto e manutenção assistida;
• Crescimento de modelos baseados em dados em tempo real, com capacidade de autoaprendizagem e melhoria contínua;
• Alinhamento com metas ESG e de sustentabilidade, através de operações mais eficientes e menos impactantes para o ambiente.

A transformação digital da manutenção não é apenas uma evolução tecnológica — é uma mudança de paradigma que redefine a forma como o setor gere os seus ativos, garante a sua resiliência e prepara o futuro da energia.