Dentre as mudanças que o emprego de recursos de computação cognitiva trouxe para revolucionar a gestão de manutenção e ativos, destacam-se as seguintes:
1 – Simplificação de parte do processo de planejamento, programação e controle (PPCM) de manutenção, através de sistemas desenvolvidos para analisar e reconhecer padrões, para utilizá-los como gatilhos e disparar por exemplo a programação de manutenção a partir do registro da ocorrência de um determinado evento.
2 – Potencialização da manutenção centrada em confiabilidade, através sistemas que analisarão estatisticamente o histórico de máquinas, equipamentos e instrumentos, em busca de padrões para calcular e prever a probabilidade de falhas.
3 – Otimização do processo de elaboração, acompanhamento e atualização do orçamento (BUDGET) de manutenção, uma vez que através do reconhecimento de padrões os sistemas poderão deliberar sobre assuntos como por exemplo: Ampliar ou reduzir automaticamente o estoque mínimo e máximo de uma determinada peça de reposição, para reduzir transtornos,paradas, despesas além de garantir um excelente KPI de Tempo Médio Para Reparo.
4 – Determinação e atualização automática da depreciação de ativos através do histórico e de sintomas observados a partir da manipulação de dados analisados estatisticamente pelos sistemas.
5 – Consolidação da gestão de manutenção e ativos como conjunto de metodologias que além de manter os ativos em condições operacionais, garante que o valor de mercado das empresas, possa ser mensurado de forma precisa através da depreciação dos ativos.
Em suma, a computação cognitiva na gestão de manutenção e ativos está relacionada com uma mudança profunda no mercado, uma vez que as empresas que pretendem manter-se competitivas, devem obrigatoriamente elevar o nível de maturidade, através da aquisição e implantação de sistemas do tipo EAM (Enterprise Asset Management) como por exemplo o “MAXINST EAM” integrado ao “IBM Watson IoT”. A MAXINST é uma empresa nacional que utiliza as tecnologias da 4ª. Revolução Industrial, como IoT, Analytics, Big Data, AI e Machine Learning, para elevar o nível de maturidade na gestão de manutenção e ativos, de manutenção preventiva e/ou preditiva para a prescritiva, com o objetivo de reduzir custos e melhorar o desempenho e a eficiência produtiva ou operacional das organizações.