A eficiência do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB) é um fator preponderante para garantia da segurança operacional e depende diretamente da qualidade na manutenção dos equipamentos de controle de tráfego aéreo. Assim, visando assegurar que os serviços de manutenção de equipamentos como os radares acompanhem a evolução constante do tráfego aéreo, o DECEA busca aplicar novos modelos de manutenção. Com isso, este ensaio defende que a utilização de Inteligência Artificial (IA) na predição de falhas técnicas em radares gerará aumento da disponibilidade de meios e redução de custos de manutenção. Primeiramente, argumenta-se que esta ferramenta de IA antecipará a resposta das equipes de manutenção, possibilitando preparar missões de manutenção com antecedência e, consequentemente, proporcionará a redução do tempo de indisponibilidade do equipamento. Em segundo lugar, argumenta-se que a IA fornecerá dados para manutenção preditiva e apontará a probabilidade de falha antecipada, permitindo otimizar mão de obra e controle de estoque, o que resultará em redução de custos na manutenção. Conclui-se que a utilização de técnicas de IA na realização de manutenção preditiva não apenas beneficiará a Força Aérea Brasileira, bem como contribuirá tecnologicamente para instituições no Brasil e para os signatários da Organização de Aviação Civil Internacional (OACI). Ver menos