Projeto utiliza inteligência artificial como aliada na prevenção de falhas mecânicas em veículos

Plataforma desenvolvida pela UFABC em parceria com a Scania Latin America é capaz de monitorar falhas em veículos comerciais e enviar alertas em tempo real ao usuário 

Movida pela premissa de que a segurança veicular e a prevenção de falhas mecânicas em grandes frotas são essenciais para a eficiência operacional, a equipe do projeto de PD&I “Plataforma para Monitoramento, Identificação e Prognóstico de Falhas em Sistemas de Veículos Comerciais Utilizando Técnicas de Inteligência Artificial” dedicou-se a desenvolver uma solução inovadora para esse desafio.

Realizado por meio da Linha V – Biocombustíveis, Segurança e Propulsão Veicular, do Programa Mover (Mobilidade Verde e Inovação), coordenada pela Fundação de Apoio da UFMG (Fundep), o projeto da Universidade Federal do ABC (UFABC) recebeu aporte de R$1.049.910,20, com contrapartida da montadora Scania Latin America LTDA de R$718.150,00. O objetivo da iniciativa é prever quando o veículo terá alguma falha em sistemas que apresentam maior incidência de avarias, como freio ABS, turbo compressor, caixa de câmbio, bateria e ar-condicionado. 

O projeto de pesquisa prevê o uso de um Software as a Service (SaaS), no qual transportadores logísticos e montadoras incluirão informações dos veículos, como dados dos computadores de bordo, histórico de manutenção e características técnicas. Por meio da inteligência artificial, tais insumos serão tabulados e um algoritmo será treinado para identificar a situação de cada veículo e a previsão das avarias. O monitoramento será feito por meio de um painel de controle à disposição do operador logístico ou da montadora. Ao ser detectada a previsão de uma falha, o sistema envia alertas de manutenção preventiva para o celular do usuário final do veículo.

“A ideia da plataforma é que possamos fazer a predição da falha e, assim, permitir que o usuário final faça o processo de manutenção. Com esse planejamento podemos evitar transtornos, como um veículo ou carga ficar parada no meio de uma rodovia por falha mecânica”, aponta Rômulo Gonçalves Lins, professor da UFABC e coordenador-geral do projeto. 

Os dados dos veículos serão adquiridos por meio de dispositivos de telemetria instalados nas frotas em circulação. A Scania, assim como as demais montadoras, possui um departamento que se dedica à coleta e análise das informações dos veículos em circulação, como forma de garantir a qualidade e de testar soluções tecnológicas. O desenvolvimento do projeto, tanto conceitual quanto operacional, foi feito pela UFABC a partir dos insumos e da expertise mercadológica da Scania. 

O teste inicial é realizado em ônibus e caminhões, mas a tecnologia é viável para qualquer veículo automotor. A plataforma está sendo estruturada de forma modular, com aplicação de conceitos da Indústria 4.0, treinamento de máquina em formato deep learning e programação por meio da linguagem Python.

“A partir da organização das informações, fazemos o treinamento dos modelos que serão utilizados na plataforma de forma aprofundada e, no momento da detecção das falhas, informamos ao usuário uma estimativa de quando a avaria irá ocorrer. Há um alto índice de precisão nos resultados, graças às técnicas avançadas de inteligência artificial”, afirma o coordenador-geral. 

Parceria academia-indústria

O engenheiro de testes na Scania Latin América, Thiago Freitas, ressalta que prever e planejar a manutenção dos veículos gera economia de tempo e dinheiro, além de garantir a ampliação da vida útil do automóvel. “A partir disso, forma-se uma nova cultura de manutenção, que sai de algo corretivo e urgente e vai para o preventivo, que é mais inteligente e planejado”, afirma o profissional, que atuou como consultor técnico e pesquisador no projeto. 

Do ponto de vista global, o especialista aponta que o projeto contribui para solucionar problemas com impactos graves na sociedade: são exemplos a incidência de acidentes ocasionados por falhas mecânicas e suas consequências, como engarrafamentos de trânsito nas vias, e a emissão de poluentes devido à ausência ou atraso da troca dos componentes no período correto. Além disso, com a evolução da tecnologia de veículos autônomos, em que não há a presença do motorista, a plataforma pode ser considerada elemento essencial para a prevenção de falhas . 

A criação de tecnologias como essa só é possível graças ao alinhamento entre academia e mercado, fomentada pelo Programa Mover, como afirma Rômulo Lins. “A indústria tem suas nuances, necessidades e dados sobre o que deve ser aprimorado. Quando a academia consegue interpretar esses sinais e compreender os reais gargalos, a formulação de soluções deixa de ser apenas relevante, torna-se estratégica. Nesse contexto, vejo o Mover como uma iniciativa particularmente significativa para o setor automotivo”, ressalta. 

Thiago Freitas também destaca que essa parceria é fundamental para o desenvolvimento de tecnologias nacionais voltadas à resolução de desafios da indústria automotiva. “A união entre a indústria e a universidade é uma forma de trazer o conhecimento e o desenvolvimento para o nosso país. A gente sabe que muitos pesquisadores saem do Brasil para conseguir realizar suas pesquisas, e o Mover é um caminho para desenvolvermos a nossa indústria”, aponta.

Resultados e status

Até junho de 2025, a plataforma conseguiu apresentar bons resultados na prevenção de falhas, com uma margem de previsão entre 5 mil e 8 mil km antes da ocorrência real do problema em veículos em circulação, o que configura 90% de acerto. 

Iniciado em junho de 2023, o projeto passou pelas fases de desenvolvimento e experimentação até alcançar alto índice de confiabilidade. No campo acadêmico, o projeto resultou na publicação de artigos em periódicos de alto impacto na área de engenharia, além de apresentações em congressos especializados.

Já no âmbito mercadológico, a principal conquista foi a criação de uma patente, em dezembro de 2024, denominada “Sistema e Método para Manutenção Preditiva de Veículos Comerciais”. O escopo é o modelo treinado pela inteligência artificial para coleta e organização de dados, e a forma com que as informações trafegam dentro da plataforma, que está em fase de validação com a Scania. 

Com o software pronto, o projeto está na fase de testes em campo do fluxo de dados dos veículos da Scania que estão em circulação. “Dentro de uma escala chamada Technology Readiness Level, muito utilizada na indústria e que vai de 0 a 9, já estamos de 7 indo para 8, um nível bom na fase de testes em campo, muito avançada para validar a plataforma”, afirma o coordenador-geral da iniciativa. 

Com previsão de conclusão em junho de 2026, o projeto ainda passará pelas fases de coleta de dados dos testes, feedbacks e validação da tecnologia para divulgação e oferta no mercado.

Sobre a Linha V – Biocombustíveis, Segurança e Propulsão Veicular

A Linha V – Biocombustíveis, Segurança Veicular e Propulsão Alternativa à Combustão –, do Programa Mover, tem como diretriz a eletrificação do powertrain veicular para a alta eficiência energética, a utilização de biocombustíveis para a geração de energia e a adequação do contexto brasileiro de infraestrutura de abastecimento.    

 A partir da aliança entre os principais atores que concentram o conhecimento do setor (empresas, entidades representativas e Instituições de Ciência e Tecnologia – ICTs), serão habilitadas as competências necessárias para capacitar a cadeia automotiva.    

A Fundep é a coordenadora da Linha V. A coordenação técnica é da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) e da Universidade Estadual do Ceará (UECE).    

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