A manutenção industrial de próxima geração deve depender menos da velocidade do reparo e mais da capacidade de identificar risco antes da falha. Essa é a avaliação de Sudhir Kumar Verma, engenheiro de software que atua com automação de diagnóstico em sistemas EUV de montagem e teste.

O tema ganhou peso no setor de semicondutores, sobretudo porque as ferramentas de litografia EUV estão entre as máquinas de fabricação mais complexas já construídas. Cada equipamento custa mais de US$ 200 milhões. Além disso, em fábricas de ponta, o tempo de inatividade não planejado costuma ser estimado em US$ 1 milhão ou mais por hora. Afinal, a parada de uma única máquina pode travar o início de wafers em toda uma linha altamente sincronizada.

Da manutenção reativa ao risco antecipado

Segundo Sudhir Kumar Verma, o modelo tradicional de confiabilidade perdeu eficiência diante da complexidade atual. Nesse formato, a equipe espera o defeito, analisa logs, substitui uma peça e reinicia o sistema. A princípio, esse método funcionava melhor quando os equipamentos tinham menos variáveis e quando a causa da falha era mais evidente.

Em sistemas de litografia EUV, contudo, essa lógica se tornou cara e tecnicamente insuficiente. De acordo com Verma, a próxima etapa da confiabilidade industrial exige a transição do diagnóstico reativo para a detecção antecipada de risco. Em outras palavras, esperar a quebra passou a ser a pior estratégia econômica.

Ele afirma que a mudança da manutenção preventiva para a manutenção preditiva se tornou viável porque os equipamentos modernos geram telemetria em volume suficiente para análises mais inteligentes. Assim, a equipe deixa de perguntar apenas se a máquina está quebrada. Também passa a investigar desvio gradual, alteração no comportamento de sensores, mudanças de resposta térmica e repetição de alertas menores em um subsistema.

Conforme Verma, estudos de analistas sobre manutenção preditiva vêm mostrando reduções de cerca de 40% a 60% no tempo de inatividade não planejado. Além disso, essas abordagens muitas vezes oferecem janelas de aviso entre 24 e 96 horas antes de a falha se tornar visível. Esse avanço ajuda a explicar por que fabricantes intensivos em automação passaram a priorizar software, análise de dados e validação contínua. Em linhas gerais, a discussão se aproxima do que a McKinsey & Company já destacou sobre manutenção preditiva em operações industriais.

Saúde operacional antes da execução

Um exemplo prático citado por ele é a verificação de saúde antes da execução, também chamada de pre-execution health checking. Antes que um engenheiro inicie um fluxo complexo em um sistema compartilhado de Build/Test, a automação valida os pré-requisitos centrais. Também verifica se o ambiente está saudável o bastante para prosseguir.

Embora pareça uma checagem simples, esse processo pode evitar horas de trabalho desperdiçado. Sem essa camada, uma equipe pode iniciar uma sequência de calibração ou teste. Depois, só descobre que uma condição básica estava incorreta desde o começo. Em sistemas compartilhados, por consequência, o impacto se multiplica e compromete o dia de vários engenheiros.

Verma argumenta que um framework de health check não deve funcionar como simples lista de verificação. Para ele, o projeto exige decidir quais estados da máquina realmente importam, quais sinais são confiáveis e como interpretar limites. Também é necessário definir o que registrar em log e quando um aviso deve bloquear a execução ou apenas informar o operador.

Alertas só funcionam quando geram confiança

Essa calibragem, segundo o engenheiro, define a credibilidade do sistema. Se os parâmetros forem frouxos demais, problemas reais passam despercebidos. Por outro lado, se forem rígidos demais, os usuários começam a ignorar os alertas. Na prática, um sistema de aviso precisa conquistar confiança operacional.

Quando a equipe clica para seguir em frente sem analisar a mensagem, o alerta continua existindo tecnicamente. No entanto, ele se torna silencioso do ponto de vista operacional. Por isso, a eficácia do software depende não apenas da detecção, mas também da forma como o aviso orienta a decisão do engenheiro.

“O futuro da manutenção não é apenas reparar mais rápido. É alertar mais cedo.”

Outro ponto destacado por Sudhir Kumar Verma é que checagens genéricas não bastam em equipamentos altamente complexos. Ele cita sua experiência com a arquitetura tin-catch nas máquinas EUV, ligada ao processo de plasma produzido por laser com gotas de estanho. Nesse contexto, o comportamento térmico e a coordenação entre componentes físicos exigem monitoramento muito específico.

Segundo ele, controles térmicos, sinais de comunicação, rotinas de calibração e interfaces de driver falham de maneiras diferentes. Portanto, uma verificação binária de aprovado ou reprovado pode detectar um defeito grave imediato, mas ainda deixar escapar degradações lentas. Já uma automação orientada por tendência consegue identificar deriva, instabilidade recorrente ou perda gradual de margem antes que ocorra uma falha evidente.

Na avaliação de Verma, o valor do software está justamente em refletir o comportamento real do sistema. Isso significa saber o que verificar, quando verificar e como transformar sinais brutos em uma decisão de engenharia útil. Da mesma forma, o raciocínio se aplica a outras áreas de automação avançada. Nessas áreas, sensores e diagnósticos precisam espelhar o modo real como cada subsistema se degrada.

Validação rápida também reduz risco

Verma também inclui a velocidade de validação na discussão sobre confiabilidade. Segundo ele, esse fator ainda recebe menos atenção do que deveria em muitas plantas industriais. Afinal, a confiabilidade não depende apenas da manutenção após a implantação. Ela também exige capacidade de validar mudanças rapidamente.

Em ambientes de Build/Test, ele afirma ter otimizado suítes de regressão em Python, com redução documentada de aproximadamente 20% no tempo de testes de regressão. Para o engenheiro, esse ganho deve entrar na conta da confiabilidade, porque processos lentos de validação criam atrito operacional e ampliam risco indireto.

Quando os testes ficam mais rápidos e melhor mantidos, as equipes conseguem executar verificações relevantes com maior frequência. Como resultado, detectam defeitos mais cedo e qualificam alterações em menos tempo. Em contrapartida, uma operação que valida mudanças lentamente tende a escolher entre avançar devagar ou avançar com menos rigor. Ambos os caminhos geram custo.

Ele ressalta ainda que prefere citar o número aproximado de 20%, em vez de uma cifra maior e arredondada. O motivo, segundo Verma, é que esse percentual tem suporte nos logs de teste. Em atividades voltadas à confiabilidade, credibilidade é um ativo central. Assim, engenheiros costumam rejeitar alegações infladas quando elas não têm respaldo em evidência.

Teste e manutenção convergem na manufatura avançada

Para Verma, a fronteira entre infraestrutura de testes e infraestrutura de manutenção está desaparecendo à medida que a manufatura avançada se torna mais definida por software. A mesma disciplina usada para refatorar uma suíte de regressão é, segundo ele, a que permite criar um sistema de health check confiável.

Nos dois casos, o trabalho envolve decidir qual evidência importa, produzi-la de forma eficiente e apresentá-la de modo que um engenheiro possa agir com segurança. Em suma, teste e manutenção convergem para uma competência única: transformar o comportamento da máquina em confiança justificada.

Ele afirma que essa lógica pode ser transferida para outros setores além dos semicondutores, como plantas industriais, centros logísticos, armazéns e utilities. Nesse sentido, o princípio é começar pelos estados da máquina que realmente importam, e não pelos sinais que são apenas mais fáceis de coletar. Também é necessário construir verificações que reflitam a forma real como cada subsistema falha, inclusive nos casos lentos e graduais. Além disso, a velocidade de validação deve entrar como métrica operacional.

No encerramento, Sudhir Kumar Verma sustenta que as máquinas continuarão se tornando mais complexas. Para ele, a única resposta sustentável será um software capaz de ouvir os sinais iniciais e comunicá-los com clareza antes que a linha pare. Ao longo da análise, ele relaciona essa visão a números concretos: sistemas EUV acima de US$ 200 milhões, perdas de US$ 1 milhão ou mais por hora de parada, ganhos de 40% a 60% em redução de downtime com manutenção preditiva e cerca de 20% de melhora no tempo de regressão em ambientes de Build/Test.