A maturidade digital na industria não avança de forma linear nem acontece no mesmo ritmo em todas as áreas de uma fábrica. Digitalizar máquinas e processos é apenas o começo. Para avançar em direção a operações capazes de antecipar falhas, otimizar processos e tomar determinadas decisões de forma autônoma, a industria precisa conectar dados, sistemas, tecnologias e pessoas em uma jornada de maturidade que acontece passo a passo.
Inteligência artificial, robôs autônomos, manutenção preditiva, visão computacional e sistemas capazes de aprender com o comportamento dos processos já fazem parte das discussões sobre o futuro de la industria. Mas existe uma questão anterior à escolha dessas tecnologias: a fábrica está preparada para utilizá-las de forma efetiva?
Uma máquina automatizada pode gerar dados. Outra pode controlar seu processo com precisão. Uma terceira pode ter recursos avançados de diagnóstico. Se essas informações permanecem isoladas, porém, a fábrica continua operando como um conjunto de ilhas de automação. A evolução para uma manufatura mais inteligente começa justamente quando a industria deixa de olhar apenas para tecnologias individuais e passa a pensar na operação como um sistema conectado.
Essa jornada foi abordada pela Rockwell Automation durante o Pollux Connect por Marcelo Sereno, líder de vendas de Life Science, e Davis Ksenhuk, líder de vendas de CPG, a partir de um modelo de maturidade digital que parte de operações ainda fortemente dependentes de processos manuais e avança até uma fábrica adaptativa, na qual sistemas integrados, analytics e aprendizado de máquina permitem níveis crescentes de predição, otimização e autonomia.
O modelo é dividido em cinco estágios: planta pré-digital, silos digitais, planta conectada, planta preditiva e planta adaptativa. Para os especialistas da Rockwell, entender o ponto de partida é fundamental para definir essa trajetória. “A gente precisa saber onde está e para onde quer ir. Não necessariamente a industria está inteira na mesma fase. Existem áreas, processos e plantas distintas, e cada uma, às vezes, está em um determinado avanço.”
Digitalizar não significa necessariamente estar conectado
Um dos primeiros estágios dessa transformação aparece quando máquinas, linhas ou determinados processos passam a ser automatizados e digitalizados, mas continuam funcionando de maneira relativamente independente.
São os chamados silos digitais: a tecnologia existe, porém as informações geradas em diferentes pontos da operação ainda têm integração limitada. O próprio modelo apresentado pela Rockwell descreve esse estágio como formado por “ilhas de automação”, sistemas específicos isolados e análises que ainda exigem elevado esforço manual.
Uma industria pode, portanto, ter processos controlados automaticamente e ainda não aproveitar a troca de informações entre os equipamentos para identificar gargalos ou melhorar a eficiência.
Imagine uma fábrica em que uma etapa aumenta sua produção, enquanto a área de embalagem não consegue acompanhar o mesmo ritmo. Se as duas operações são analisadas isoladamente, cada uma pode parecer eficiente. Quando os dados são conectados, torna-se possível enxergar o gargalo do processo como um todo e decidir se é necessário ampliar a capacidade da embalagem ou ajustar o ritmo da etapa anterior.
É nessa mudança de perspectiva que a digitalização começa a se transformar efetivamente em inteligência operacional.
Da planta conectada à capacidade de prever
Na planta conectada, sistemas de gestão e operação começam a trocar informações e os dados passam a circular de forma mais estruturada. O modelo apresentado pela Rockwell prevê, nessa etapa, a integração vertical entre ERP, LES, MES e automação e o avanço para análises capazes de mostrar onde determinados problemas também podem ocorrer.
No estágio seguinte, a fábrica começa a avançar da análise do que já aconteceu para uma pergunta mais poderosa: o que pode acontecer e quando?
É a planta preditiva. A integração se amplia, a visibilidade alcança diferentes partes da cadeia de valor e simulações podem ser utilizadas para modelar processos e identificar oportunidades de melhoria. No estágio mais avançado, a planta adaptativa passa a incorporar análise e aprendizado de máquina para ajustar processos de maneira mais dinâmica e caminhar em direção a operações com níveis maiores de autonomia.
Mas o avanço entre essas etapas precisa ser planejado. Uma das mensagens mais fortes da apresentação foi justamente que a transformação pode acontecer gradualmente, mas as decisões tomadas em cada fase precisam considerar o destino da jornada.
“Quando você for pensar em automatizar, quando for pensar em digitalizar os seus processos, é importante saber aonde quer chegar com o todo, mesmo que implemente passo a passo os processos e as tecnologias.”
Isso significa que uma empresa não precisa transformar toda a fábrica simultaneamente. Pode começar por uma máquina, uma linha ou um processo crítico. O importante é que essas decisões não criem novas barreiras para as etapas seguintes.
A inteligência começa nos dados
Essa evolução também ajuda a explicar por que tantas discussões sobre inteligência artificial industrial começam muito antes da IA. Para prever uma falha, identificar uma anomalia ou recomendar um ajuste, um sistema precisa ter acesso a dados confiáveis sobre o comportamento do processo ou do equipamento.
Um dos exemplos apresentados pela Rockwell foi o uso de inteligência embarcada para manutenção preditiva. A tecnologia estabelece uma linha de base do comportamento normal de ativos, como bombas, extrusoras e máquinas de embalagem, e identifica desvios que podem sinalizar potenciais falhas. Em determinadas aplicações, é possível aproveitar dados de corrente dos motores já disponíveis na planta, sem necessariamente adicionar sensores de vibração ou temperatura.
Durante a apresentação, os especialistas destacaram justamente a relação entre disponibilidade de informações e capacidade de antecipação: “A gente consegue prever e entender futuros problemas. […] É importante ter uma massa de informações. Muitas industrias ainda têm linhas separadas, muitos produtos que não têm conectividade. É um passo importante para ter informação e tomar decisões.”
A diferença em relação à manutenção tradicional é relevante: em vez de esperar uma máquina parar para descobrir o problema, a operação passa a ter elementos para agir antes da falha.
Essa mesma lógica pode ser aplicada a outras áreas. Sistemas de visão com inteligência artificial podem aprender padrões de produtos conformes e não conformes para identificar anomalias de qualidade. Assistentes de IA integrados ao MES podem orientar operadores na solução de problemas, em fluxos de trabalho e na criação de receitas. São aplicações diferentes, mas todas dependem de dados disponíveis e contextualizados para gerar valor para a operação.
Quando a IA deixa de apenas analisar e passa a ajustar o processo
Um estágio ainda mais avançado aparece quando os dados não são utilizados apenas para mostrar o que aconteceu ou prever o que poderá acontecer, mas também para orientar ou realizar ajustes no próprio processo. A apresentação trouxe aplicações em que modelos de inteligência artificial acompanham simultaneamente diferentes variáveis de produção, aprendem o comportamento do processo e estimam antecipadamente o resultado de determinados ajustes.
Essa lógica foi explicada assim durante a apresentação: “Ele está monitorando uma série de variáveis, está aprendendo com essas variáveis e está prevendo o futuro. […] Se eu continuar com esse ajuste, com esse set point, vou ter uma variação. Então, ele vai ajustar antes que a coisa aconteça.”
É uma mudança importante. A fábrica deixa de operar somente de forma reativa — corrigindo desvios depois que aparecem — e começa a criar condições para antecipá-los.
Um dos exemplos apresentados foi uma aplicação de IA em uma linha de envase de maionese da Unilever no Brasil. O desafio era reduzir a variação na quantidade colocada em cada embalagem. Em uma produção de grande escala, poucos gramas adicionais por pote representam uma quantidade significativa de produto ao longo do tempo.
Segundo a apresentação, a aplicação reduziu em mais de 50% a perda de produto no processo de envase. O caso foi desenvolvido inicialmente no Brasil e havia previsão de expansão para outras unidades da empresa na América Latina.
O exemplo ajuda a mostrar que o valor da inteligência artificial industrial não precisa estar associado a uma transformação futurista da fábrica. Ele pode aparecer na capacidade de controlar melhor uma variável que se repete milhares de vezes todos os dias, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência.
Pensar no todo antes de conectar as partes
Se existe uma mensagem que atravessa essa jornada, é que a transformação não deveria ser construída como uma sequência de projetos desconectados. Uma fábrica pode começar por uma máquina, uma linha ou um problema específico. Isso não significa, porém, que cada decisão tecnológica deva ser tomada isoladamente.
A apresentação chama atenção para uma consequência bastante concreta desse tipo de escolha: uma solução que funciona individualmente hoje pode se tornar difícil e cara de integrar amanhã. “Às vezes, o preço da conexão é mais caro que o próprio projeto. Então é importante pensar na jornada: onde vocês estão e para onde vocês vão.”
Isso transforma arquitetura, padrões de integração e disponibilidade de dados em decisões estratégicas desde os primeiros passos da digitalização. Não se trata de implementar tudo de uma vez. Trata-se de garantir que aquilo que está sendo implementado hoje não crie uma barreira para o estágio seguinte.
Tecnologia é apenas uma parte da transformação
A maturidade digital também não depende exclusivamente da infraestrutura tecnológica. Durante a apresentação, os especialistas da Rockwell destacaram a necessidade de envolver áreas como TI, automação, operação, manutenção e qualidade, más allá das lideranças responsáveis pelas decisões de investimento. Segundo eles, iniciativas de transformação podem perder velocidade justamente quando não existe envolvimento das diferentes áreas que fazem parte da operação.
A questão envolve também uma mudança cultural: “Tem mudança de cultura. A gente precisa pensar em processos, pessoas e tecnologia. São três coisas distintas que são importantes levar em conta em todo tipo de investimento em tecnologia.”
Essa combinação ganha ainda mais importância à medida que as operações se tornam conectadas. A convergência entre OT — a tecnologia que controla máquinas e processos industriais — e TI passa a ser necessária para que os dados consigam circular da operação até sistemas capazes de analisá-los e transformá-los em informação para o negócio.
Na discussão posterior à apresentação, os especialistas também ressaltaram que essa integração exige equipes multidisciplinares. Algumas empresas mantêm TI e automação como estruturas separadas que trabalham de forma colaborativa; outras criam áreas dedicadas à transformação digital, reunindo profissionais de processos, engenharia e tecnologia em torno de objetivos comuns.
Essa visão está alinhada a outro ponto da apresentação: o avanço da manufatura inteligente não significa simplesmente reduzir empregos, mas transformar papéis, ampliando a capacidade das pessoas de trabalhar em operações mais eficientes e tecnologicamente avançadas.
Uma fábrica autônoma não nasce autônoma
Chegar a uma operação com níveis maiores de autonomia, portanto, não começa pela autonomia. Começa pela capacidade de gerar e coletar dados. Depois, conectá-los. Dar contexto às informações. Transformá-las em conhecimento sobre o processo. Antecipar comportamentos. Recomendar decisões. Automatizar determinadas respostas.
Só então passam a existir condições para que partes da operação consigam aprender e se adaptar com menor necessidade de intervenção humana. É por isso que a inteligência artificial não substitui a jornada de transformação digital. Ela depende das bases construídas ao longo dessa jornada.
Para uma industria que ainda possui máquinas desconectadas ou informações presas em diferentes sistemas, o próximo passo talvez não seja implementar a aplicação de IA mais avançada disponível. Pode ser começar a estruturar os dados e as integrações que permitirão utilizá-la no futuro.
E esse planejamento precisa começar antes que diferentes projetos se transformem em novas ilhas tecnológicas. “Não é um projeto isolado. Digitalizar uma planta é uma jornada.”
A pergunta, portanto, deixa de ser apenas “qual tecnologia devemos adotar?” e passa a ser “em que estágio está nossa operação, onde queremos chegar e o que precisamos construir agora para avançar?” É essa visão de jornada que permite transformar a digitalização em conectividade, conectividade em capacidade preditiva e, progressivamente, inteligência em autonomia.
Sobre nosotros a Pollux
A Pollux Automation, fundada em 1996, é uma multinacional brasileira com mais de mil projetos de automação e Indústria 4.0 nas Américas. Entregamos soluções turnkey que integram robótica, visão, IA, gêmeos digitais, software e AMRs para aumentar produtividade e eficiência. Reconhecida por Endeavor, EY, CNI, GPTW e premiada pela Finep, a empresa tornou-se independente novamente em setembro de 2025, mantendo parceria estratégica com a Accenture.