Uma garantia de confiabilidade eficaz é crucial para assegurar a operação segura, confiável e econômica de sistemas de engenharia modernos. Ao longo das últimas décadas, pesquisadores e profissionais da engenharia desenvolveram vários métodos que evoluíram progressivamente da manutenção preventiva para o paradigma de manutenção preditiva (PdM). Este artigo apresenta uma revisão abrangente das estratégias de garantia de confiabilidade, enfatizando particularmente os avanços recentes na manutenção preditiva inteligente. O núcleo deste novo paradigma é o conceito de "agente inteligente", capaz de monitorar a operação do sistema, detectar a ocorrência e a progressão de falhas, avaliar o estado de saúde, estimar a vida útil remanescente de componentes críticos e do sistema, e tomar decisões autonomamente sobre o fornecimento de peças e o agendamento da manutenção. Os métodos revisados são classificados em três tipos principais: métodos baseados em estatísticas, métodos baseados em física e métodos inteligentes. Este artigo enfatiza os métodos inteligentes, incluindo fontes de dados (como vibração, imagens e vídeos, emissão acústica, ultrassom e sinais elétricos), métodos de análise (baseados em regras, estatísticos, físicos, aprendizado superficial e profundo) e dispositivos alvo (incluindo baterias, rolamentos, turbinas a gás, turbinas eólicas, chips e sistemas mecatrônicos). Além disso, são discutidas aplicações práticas nos campos de trens de alta velocidade, aeroespacial e nuclear. Por fim, o artigo sintetiza os principais desafios de pesquisa e perspectivas para o desenvolvimento futuro da garantia de confiabilidade inteligente, incluindo padronização de dados, segurança e compartilhamento, computação de borda, algoritmos de fusão de dados, raciocínio sob incerteza, tomada de decisão quantificável, modelos base em larga escala e gêmeos digitais.

garantia de confiabilidade inteligente; manutenção preditiva; predição e gerenciamento de saúde; sistemas de engenharia