Komatsu usa dados de mais de 14 mil máquinas para antecipar demanda de peças
07.10.2026
Projeto cruza dados de operação, ciclos de manutenção e informações de componentes para apoiar estoque, serviços e disponibilidade de equipamentos
Transformar dados de máquinas em decisões de negócio é um dos movimentos mais relevantes da digitalização industrial. Um projeto implantado pela Komatsu Brasil em maio de 2026 mostra essa evolução ao usar informações de mais de 14 mil equipamentos para prever a demanda de peças nos próximos 24 meses.
A iniciativa, chamada internamente de CBC – Calculadora Baseada em Consumo, cruza dados do sistema de monitoramento remoto Komtrax com especificações técnicas dos componentes e ciclos previstos de substituição. A base é recalculada diariamente para estimar quais peças poderão ser necessárias e em que período.
Atualmente, o sistema reúne cerca de 44 milhões de registros de previsão, envolvendo 14 mil máquinas, 49 mil códigos de peças e 45 modelos de equipamentos em todo o território nacional.
Do dado histórico à previsão
O diferencial está menos no volume de informações do que na forma como elas são combinadas.
Os dados de utilização dos equipamentos são relacionados aos ciclos técnicos de substituição das peças, permitindo transformar o histórico de operação em uma referência para decisões futuras. A arquitetura de dados em nuvem foi utilizada para integrar e processar esse grande volume de informações.
Na prática, a empresa passa a trabalhar não apenas com o que já aconteceu, mas com o que provavelmente será necessário mais adiante.
Estoque deixa de ser apenas uma questão de reposição
A previsão pode ser aplicada ao planejamento de compras e estoques, principalmente em componentes de maior valor ou com prazo de aquisição mais longo.
O objetivo é encontrar um equilíbrio entre dois riscos: manter capital excessivo imobilizado em estoque ou deixar uma máquina parada por falta de uma peça.
A lógica também pode apoiar distribuidores e equipes de serviços, que passam a ter uma visão antecipada das necessidades de manutenção de determinados equipamentos.
Dados também chegam à área comercial
Outro efeito do projeto é transformar a previsão técnica em informação para a operação comercial.
Com acesso às projeções, distribuidores podem identificar clientes que provavelmente precisarão de determinados componentes e antecipar o contato, em vez de esperar que a demanda apareça apenas quando ocorrer uma necessidade de manutenção.
É um exemplo de como a análise de dados pode aproximar áreas que tradicionalmente trabalham com informações diferentes: TI, manutenção, planejamento, estoque e vendas.
Próxima etapa: conectar previsão e realidade operacional
A evolução prevista para o projeto inclui o cruzamento das previsões com estoques e pedidos em aberto, além da incorporação de informações adicionais dos equipamentos, como códigos de falha.
A intenção é ampliar a capacidade do sistema de distinguir necessidades programadas de ocorrências não previstas e apoiar decisões de cobertura de estoque.
O ponto central é transformar dados em decisão
O caso da Komatsu mostra uma mudança importante na aplicação de analytics na indústria.
Não se trata apenas de coletar dados de máquinas conectadas. O valor surge quando essas informações são relacionadas ao conhecimento técnico da operação e transformadas em previsões que orientam decisões concretas.
Nesse modelo, a máquina conectada deixa de ser apenas uma fonte de telemetria. Seus dados passam a influenciar estoque, manutenção, disponibilidade de ativos e planejamento da operação.
Para a indústria, esse talvez seja o passo mais importante da digitalização: deixar de perguntar apenas o que aconteceu e começar a perguntar o que os dados indicam que pode acontecer depois.
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