Resumo: O objetivo deste artigo é definir uma estratégia de manutenção para um forno elétrico a indução, instalado em uma fundição de aços especiais. O método de pesquisa foi a modelagem quantitativa. O método proposto é baseado na metodologia da Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC), aplicada a equipamento industrial. Análises quantitativas de confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade foram usadas como ferramentas de apoio à definição da estratégia de manutenção do equipamento. Para a pesquisa, foram coletados dados históricos de tempo até o reparo (TTR) e tempo entre falhas (TBF) do equipamento em estudo. Com o auxílio do software ProConf 2000, foram identificadas e modeladas as distribuições mais adequadas para esses tempos: lognormal (TTR) e Weibull (TBF). Com os valores obtidos foi possível calcular a disponibilidade do equipamento, Av = 98,18%, e o fator de forma γ = 1 da distribuição de Weibull. Foi possível posicionar o equipamento na curva da banheira, na fase de maturidade e definir a melhor estratégia de manutenção para este caso, a preditiva. Por fim, discutiu-se a estratégia adotada atualmente pela empresa e apresentaram-se sugestões de desenvolvimento para esta estratégia. Palavras-chave:Confiabilidade. Mantenabilidade. Disponibilidade. Estratégia de Manutenção.MCC. Abstract:The purpose of this article is to define a maintenance strategy for an electric induction furnace, installed on a special steels Foundry. The research method was the quantitative modeling. The proposed method is based on Reliability-Centered Maintenance (RCM), applied to industrial equipment. Quantitative analysis of reliability, availability and maintainability were used as support the definition of the maintenance strategy of the equipment. For research, historical data were collected from time-torepair (TTR) and time between failures (TBF) of the equipment under consideration. Supported by ProConf 2000 software, most appropriate distributions have been identified and modeled to TTR (lognormal) and TBF (Weibull). With the results, availability of equipment Av = 98,18% and form factor γ = 1 of the Weibull distribution were calculated. It was possible to find a position for the equipment on the bathtub curve, in the maturity phase and define the best maintenance strategy for this case, the predictive maintenance. Finally, the current strategy was discussed and development suggestions were presented to this strategy.