Title

Modernização do sistema preditiva Web: Da arquitetura monolítica a uma plataforma cloud-native multi-tenant para gestão de desvios na manutenção preditiva de ativos siderúrgicos

Modernization of the preditiva Web system: From a monolithic architecture to a cloud-native multi-tenant platform for deviation Management in predictive maintenance of steelmaking assets

Authorship

JR, SERGIO VALLE; NINKE, ANDRIELE; FERREIRA, LUIS FERNANDO; PIMENTA, RICARDO; MARTINS, ROSANY CRISTINA

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NINKE, ANDRIELE

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PIMENTA, RICARDO

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MARTINS, ROSANY CRISTINA

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DOI

10.5151/2594-5335-44402

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Abstract

O Sistema Preditiva Web é a plataforma de centralização de desvios (pré-alertas, alertas e alarmes) utilizada pelo Centro de Gerenciamento da Condição do Ativo (CGCA) da ArcelorMittal Tubarão. Sua versão original, monolítica, atendia a uma única equipe CGCA e enfrentava limitações estruturais: crescimento exponencial da base de dados, obsolescência tecnológica e forte acoplamento entre interface e regras de negócio, comprometendo a escalabilidade e a evolução do sistema. Este trabalho apresenta o projeto de modernização da plataforma, que migrou de um monólito Java EE (JSF/PrimeFaces sobre WildFly, banco único, on premise) para uma arquitetura cloud-native. A nova solução adota backend modular em Java 17/Spring Boot e frontend desacoplado em Angular hospedados no Microsoft Azure, com coletores executados em contêineres Docker no ambiente on premise de cada planta e integração assíncrona via Azure Event Hub. Destacam-se a adoção de modelo multi-tenant com isolamento físico de dados (segregação por equipe CGCA) e o suporte ao atendimento de múltiplas equipes CGCA. Implantado em produção em outubro de 2025, o sistema constitui iniciativa pioneira no grupo ArcelorMittal por integrar, em um único ambiente cloud-native, dados preditivos de dez plataformas especialistas. Os resultados evidenciam ganhos de escalabilidade, governança de dados e sustentabilidade tecnológica.

The Preditiva Web System is the deviation-centralization platform (pre-alerts, alerts and alarms) used by the Asset Condition Management Center (CGCA) at ArcelorMittal Tubarão. Its original monolithic version served a single CGCA team and faced structural limitations: exponential database growth, technological obsolescence and tight coupling between the user interface and business rules, hindering scalability and evolution. This paper presents the modernization project, which migrated from a Java EE monolith (JSF/PrimeFaces on WildFly, single database, on premise) to a cloud-native architecture. The new solution adopts a modular Java 17/Spring Boot backend and a decoupled Angular frontend hosted on Microsoft Azure, with collectors running in Docker containers in each plant's on-premise environment and asynchronous integration through Azure Event Hub. Key aspects include a multi-tenant model with physical data isolation (segregation per CGCA team) and support for multiple CGCA teams. Deployed to production in October 2025, the system is a pioneering initiative within the ArcelorMittal group by integrating, in a single cloud-native environment, predictive data from ten specialist platforms. Results show gains in scalability, data governance and technological sustainability.

Keywords

Modernização de sistemas, Arquitetura cloud-native, Multi-tenant, Manutenção preditiva

Systems modernization, Cloud-native architecture, Multi-tenant, Predictive maintenance