O que é manutenção preditiva na TI? É uma estratégia que consiste em monitorar dispositivos e analisar dados para antecipar falhas antes que elas ocorram. 

O grande diferencial dos provedores de outsourcing, hoje, é ter um parque tecnológico robusto para otimizar suas operações e entregar mais valor aos clientes. A questão é que esse diferencial só é percebido quando todos os seus equipamentos estão em pleno funcionamento e, claro, disponíveis 

No cenário envolvendo infraestruturas complexas, como é o caso dos provedores, a manutenção preditiva é o tipo mais indicado de acompanhamento para garantir esse diferencial. Na sua empresa, vocês já a adotaram para prever falhas antes que causem impactos reais?

Da prevenção à predição: o que é manutenção preditiva em TI

A manutenção preditiva em TI é um tipo de manutenção que se baseia na análise contínua de dados para prever falhas antes que elas ocorram.

Antes dos avanços, os provedores recorriam apenas à manutenção corretiva para resolver problemas no parque tecnológico. Porém, conforme as operações se tornaram mais complexas (e as tecnologias também), foi descoberto que a predição era muito mais eficiente, viável economicamente e, principalmente, segura.

A manutenção preventiva, que trata de ações programadas em intervalos regulares, sempre foi aplicada para evitar falhas por meio de checklists e revisões periódicas. Já a manutenção corretiva, que atua após o surgimento de um problema, sempre foi responsável por corrigir panes ou trocar equipamentos já danificados. 

Ambas as modalidades eram suficientes em um cenário menos caótico tecnologicamente, e ainda são válidas em muitos momentos, mas, como estamos falando de provedores de outsourcing que lidam com múltiplos clientes, contratos exigentes e alta demanda por disponibilidade, a manutenção preditiva é a mais recomendada por antecipar falhas e, literalmente, impedi-las.

O impacto da ação preditiva de falhas na redução de custos e no SLA

Quem atua diretamente com a gestão de contratos de outsourcing sabe o quanto os imprevistos tecnológicos e operacionais podem acarretar custos. Uma pane no servidor, um endpoint inoperante, uma falha que interrompe o serviço. Esses valores fogem do previsto e afetam diretamente a margem da operação.

Eventualmente, qualquer gasto adicional também respinga em outras frentes, como é o caso do próprio contrato com o cliente final, que precisa ser revisto e renegociado para absorver o novo cenário de risco.

É exatamente nesse ponto que entra a ação preditiva. Ela impacta o setor ajudando a coletar e interpretar dados que indicam, com precisão e de forma online o que está prestes a falhar e por quê. A partir disso, as equipes técnicas conseguem antecipar-se e agir contra problemas que, inevitavelmente, vão gerar prejuízos.

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Desafios da manutenção preditiva e os pilares para a predição

O monitoramento envolve a coleta constante de dados, que permitem acompanhar a saúde dos ativos no exato tempo em que estão funcionando. O uso de sensores IoT, por sua vez, é fundamental para a captura desses dados. O modelo analítico preditivo, alcançado por meio de machine learning,  identifica os padrões em cima dos dados que são invisíveis a olho nu. 

O pilar da automação, por sua vez, é responsável pela execução de respostas rápidas, muitas vezes autônomas, às anomalias detectadas nos equipamentos e sistemas de TI. Se a empresa provedora de outsourcing estrutura uma manutenção preditiva com base nesses critérios, ela consegue implementar uma predição de falhas que antecipa problemas com alto grau de confiabilidade.

Mas a pergunta que fica aqui é: 

“Se a predição é tão interessante para as provedoras de outsourcing, por que não são todas as empresas que a aplicam?” 

A resposta pode estar nos desafios que a própria ação preditiva impõe. Por exemplo, um dos obstáculos é conseguir dados confiáveis e atualizados para alimentar os modelos analíticos. A falta desses dados torna a implementação da manutenção impossível, porque todo o processo de predição depende de dados consistentes.

Além disso, há também a questão da maturidade analítica, que ainda é um gargalo em muitos ambientes corporativos. Para extrair o potencial dos dados, não basta apenas coletá-los, mas possuir conhecimento sobre “data” e comportamento dos ativos para conseguir chegar a um diagnóstico. A ausência dessa expertise é capaz de levar a provedora de outsourcing a errar a previsão e agir de forma reativa.

Somado a esses pontos, um terceiro desafio comum é a fragmentação das informações. Muitas vezes, os dados até existem, mas estão espalhados em diferentes sistemas, um para cada tipo de dispositivo. 

É aqui que uma plataforma que oferece uma visão centralizada, como o NDD Orbix, se torna um diferencial. Essa capacidade de unificar o monitoramento de múltiplos devices otimiza todo o processo de análise e é um passo fundamental para o sucesso da manutenção preditiva.

Fora esses desafios, que já são bastante consideráveis, há também: 

• A resistência cultural à mudança de processos, que impede a empresa de implementar algo novo;
• A falta de investimentos em ferramentas especializadas, necessárias para alcançar insights preditivos;
• A dependência de softwares de um único fabricante (single-vendor), que impedem uma visão unificada e completa do parque tecnológico;
• A dificuldade de integrar sensores e sistemas legados.

Como superar os desafios da manutenção preditiva no parque tecnológico

A primeira coisa a fazer é alinhar a mentalidade da equipe. Todos os níveis da operação, da gestão ao suporte técnico, precisam entender o papel que a ação preditiva desempenha para o sucesso do outsourcing e quais os impactos positivos que ela desencadeia: 

• Aumento na disponibilidade dos dispositivos;
• Otimização de recursos;
• Redução de falhas;
• Entrega de mais valor aos clientes finais.

Em seguida, será preciso que a provedora também esteja disposta a investir em uma estrutura integrada de dados e monitoramento para, assim, conseguir mapear seus ativos, integrar dashboards e consolidar a visualização do parque tecnológico. 

NDD: Conte com a expertise de quem entende do assunto

Na vertical de dispositivos da NDD, a partir NDD Orbix, oferece diferentes tipos de soluções integradas para provedores de outsourcing potencializarem sua manutenção preditiva no parque tecnológico. 

Com ela é possível capturar dados em tempo real de impressoras, desktops, laptops, coletores, impressoras térmicas e demais dispositivos; o que permite que a equipe técnica tenha visibilidade antes que pequenas anomalias evoluam e se tornem verdadeiras falhas.

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