Os sistemas industriais contemporâneos atravessam um período de transformação marcado por crescente complexidade técnica, integração entre ativos e intensificação das exigências de confiabilidade, segurança e desempenho. Nesse cenário, a manutenção deixa de ocupar uma posição periférica e passa a integrar o núcleo das decisões estratégicas das organizações intensivas em ativos. A forma como se decide quando intervir, onde alocar recursos e como antecipar riscos tornou-se determinante para a sustentabilidade operacional.
      Esta obra nasce da constatação de que os modelos tradicionais de manutenção, baseados predominantemente em respostas reativas ou em intervenções definidas por intervalos genéricos, já não são suficientes para lidar com sistemas cujo comportamento não pode ser descrito por padrões simples ou previsíveis. Ao mesmo tempo, observa-se a difusão acelerada de tecnologias associadas à inteligência artificial, frequentemente apresentadas como soluções imediatas, dissociadas de governança, contexto operacional e maturidade organizacional. Entre esses dois extremos reside uma lacuna que este livro se propõe a abordar.
           O propósito central da obra é oferecer uma estrutura consistente para compreender e aplicar a manutenção preditiva apoiada por inteligência artificial como disciplina organizacional. A inteligência artificial é tratada, ao longo do texto, como instrumento de ampliação da capacidade analítica e de suporte à decisão, e não como substituto do julgamento técnico ou da responsabilidade humana. A confiabilidade industrial, por sua vez, é apresentada como valor estratégico, sustentado por dados contextualizados, processos estruturados e governança clara.
     O livro não se propõe a funcionar como manual operacional, guia de ferramentas ou checklist de implementação. Não apresenta receitas universais, nem promete resultados imediatos decorrentes da adoção de tecnologias específicas. A abordagem adotada privilegia a compreensão dos fundamentos técnicos, das estruturas organizacionais e dos caminhos de evolução necessários para integrar análise, decisão e ação de forma coerente com a realidade industrial. O leitor encontrará conceitos, relações e referenciais que permitem construir soluções próprias, compatíveis com o contexto em que atua.
       A leitura da obra foi organizada de modo progressivo. Os capítulos iniciais tratam da complexidade crescente dos sistemas industriais e dos fundamentos da manutenção preditiva e da análise orientada por dados. Em seguida, são discutidas as estruturas de gestão e governança de ativos que sustentam práticas de confiabilidade no longo prazo. A aplicação prática da inteligência artificial é apresentada como extensão natural desse arcabouço, desde que integrada a processos decisórios claros. Por fim, a jornada organizacional é abordada como processo contínuo de maturidade, aprendizado e ajuste, culminando em uma visão estratégica de continuidade.
           Este livro se destina a profissionais que atuam em ambientes industriais e lidam com decisões relacionadas à manutenção, confiabilidade, operação e gestão de ativos. Engenheiros, gestores, analistas e lideranças técnicas encontrarão aqui um referencial para refletir criticamente sobre suas práticas e estruturar a evolução da manutenção preditiva de forma responsável. A obra também pode ser útil a organizações que buscam alinhar iniciativas de inteligência artificial a objetivos concretos de desempenho e governança, evitando abordagens fragmentadas ou excessivamente tecnicistas.
     Ao longo do texto, o leitor é convidado a compreender a manutenção preditiva apoiada por inteligência artificial como construção progressiva, sustentada por disciplina organizacional e decisão informada. A transformação proposta não se realiza por ruptura, mas pela consolidação de fundamentos que permanecem válidos mesmo diante das tecnologias emergentes. É a partir dessa perspectiva que a obra se insere no debate contemporâneo sobre confiabilidade industrial, oferecendo não promessas, mas caminhos estruturados para evolução contínua.