ISSN 2594-5335
28º Seminário de Automação e TI — Vol. 28 , num. 28 (2026)
Título
Autoria
DOI
Downloads
Resumo
Este trabalho apresenta o projeto, a implementação e a validação industrial de um agente de IA desenvolvido para apoiar as atividades de gestão da manutenção na indústria siderúrgica. O sistema auxilia os analistas de manutenção avaliando planos de manutenção, ordens de serviço e notas de manutenção, a fim de melhorar a eficácia das atividades de manutenção programadas e executadas, ao mesmo tempo em que otimiza os custos operacionais e o desempenho do ciclo de vida dos equipamentos. O agente de IA é integrado ao sistema ERP da planta, possibilitando o acesso em tempo real a dados operacionais e de manutenção, bem como a capacidade de recomendar modificações nos planos de manutenção de acordo com a estratégia mais adequada para cada ativo. A solução combina dados históricos e online do ERP com o conhecimento de especialistas, procedimentos de manutenção, documentação técnica, folhas de dados de equipamentos e outros recursos da planta para fornecer análise contextualizada e suporte à decisão. Uma interface em linguagem natural permite que o pessoal de manutenção interaja intuitivamente com o sistema, obtendo indicadores de manutenção, cálculos, tabelas e análises gráficas em tempo real. Atenção especial foi dada à confiabilidade das respostas, minimizando saídas alucinadas e restringindo as respostas a domínios validados relacionados à manutenção. O agente de IA foi desenvolvido, implantado e validado como ferramenta de apoio à decisão em três unidades de produção siderúrgica, demonstrando sua capacidade de acelerar as análises de manutenção, melhorar o acesso ao conhecimento de engenharia e apoiar processos mais consistentes de tomada de decisão em manutenção.
This paper presents the design, implementation, and industrial validation of an AI agent developed to support maintenance management activities in the steel industry. The system assists maintenance analysts by evaluating maintenance plans, work orders, and maintenance notifications in order to improve the effectiveness of scheduled and executed maintenance activities, while optimizing operational costs and equipment life-cycle performance. The AI agent is integrated with the plant ERP system, enabling real-time access to operational and maintenance data, as well as the capability to recommend modifications to maintenance plans according to the most suitable strategy for each asset. The solution combines historical and online ERP data with expert know-how, maintenance procedures, technical documentation, equipment datasheets, and other plant resources to provide context-aware analysis and decision support. A natural language interface allows maintenance personnel to interact intuitively with the system, obtaining maintenance indicators, calculations, tables, and graphical analyses in real time. Special attention was given to response reliability, minimizing hallucinated outputs and restricting responses to validated maintenance-related domains. The AI agent has been developed, deployed, and validated as a decision-support tool in three steel production facilities, demonstrating its ability to accelerate maintenance analyses, improve access to engineering knowledge, and support more consistent maintenance decision-making processes.
Palavras-chave
Artificial Intelligence, AI Agents, Maintenance Strategy, Reliability Engineering, Large Language Mo
Artificial Intelligence, AI Agents, Maintenance Strategy, Reliability Engineering, Large Language Models, Steel Industry
Como citar
González, Ariel Oscar; Lobato, José Ignacio.
Agente de IA para gestão da manutenção e análise de confiabilidade em usinas siderúrgicas,
p. 518-524.
In: 28º Seminário de Automação e TI,
São Paulo, SP - Brasil,
2026.
ISSN: 2594-5335, DOI 10.5151/2594-5335-43988
