Automação industrial e IA estão a puxar crescimento: 30% em automação e 28% em software. Veja como aplicar na fábrica em 2026.
Automação industrial e IA: o motor do crescimento em 2026
Os números são difíceis de ignorar: a Siemens fechou o ano com receita próxima de 79 mil milhões de euros, +5% face ao ano anterior, e a operação na Hungria cresceu +8%. O detalhe que mais interessa a quem vive a realidade das fábricas é outro: a automação industrial avançou 30% no último trimestre, e a componente de software subiu 28%. Quando uma empresa deste tamanho acelera assim, não é “sorte”. É sinal de que o mercado está a pagar por produtividade mensurável.
E isto diz muito sobre o momento que a indústria está a atravessar no final de 2025: com incerteza económica, energia cara em alguns mercados e pressão por prazos mais curtos, ganha quem transforma dados em decisões e decisões em execução no chão de fábrica. Na série “IA na Indústria e Manufatura”, tenho defendido uma ideia simples: a IA só cria valor quando está acoplada a automação, processos e gente preparada. É exatamente essa combinação (automação + software + infraestrutura inteligente) que aparece como motor de crescimento.
O que o crescimento da automação industrial nos está a dizer
Resposta direta: quando a automação cresce 30%, as empresas estão a comprar capacidade de produzir melhor, não apenas máquinas.
A fala do CEO da Siemens na Hungria é clara: o último trimestre “empurrou” os resultados, puxado pela automação industrial e por software. Este padrão costuma acontecer quando as empresas deixam de tratar automação como “projeto de capital” isolado e passam a tratá-la como estratégia de desempenho: reduzir variabilidade, aumentar OEE, estabilizar qualidade e encurtar mudanças de produto.
Há um mito comum: “em ano fraco, ninguém investe”. A realidade é mais pragmática. Em períodos de estagnação industrial, a pauta muda de expansão para eficiência. Se eu não posso crescer em volume, eu cresço em margem, em previsibilidade e em taxa de entrega no prazo.
Por que o software (e a IA) passam a liderar o orçamento
Resposta direta: software escala ganhos que hardware sozinho não consegue.
O crescimento de 28% no software reforça um movimento que já é visível em manufatura: o valor está a migrar para camadas digitais como:
- MES e MOM para sincronizar produção, qualidade e rastreabilidade
- SCADA/HMI modernos com contextualização de dados e alarmística inteligente
- Digital twins para simular linhas, comissionamento virtual e mudanças de produto
- Analytics e IA para manutenção preditiva, inspeção visual e otimização de processo
Eu gosto de resumir assim: hardware automatiza o movimento; software automatiza a decisão. A IA entra como acelerador quando existe histórico, sensores confiáveis, disciplina operacional e objetivos claros.
Do “chão de fábrica” ao ecossistema: fábricas inteligentes dependem de infraestrutura inteligente
Resposta direta: uma fábrica inteligente não vive sem energia confiável, conectividade industrial e integração entre ativos.
O artigo também aponta crescimento em infraestruturas inteligentes, com projetos fortes não só na América do Norte e Ásia, mas também na Europa, África e Médio Oriente. Esta é uma pista importante: as empresas estão a investir na base que sustenta o digital.
Em 2026, o custo de não ter esta base vai ficar mais alto por três razões:
- Eletrificação e qualidade de energia: mais inversores, robôs, carregamento de frotas internas e requisitos de harmónicos/estabilidade.
- Cibersegurança OT: mais conectividade exige segmentação, gestão de identidades, inventário de ativos e monitorização.
- Dados em tempo útil: IA útil precisa de dados com latência, contexto e governança.
Onde a infraestrutura impacta diretamente a produtividade
Resposta direta: energia e automação estão a convergir para reduzir paragens e desperdícios.
Na prática, infraestrutura inteligente aparece em decisões muito concretas:
- Modernização de subestações e quadros para reduzir falhas e melhorar manutenção
- Gestão de energia por linha/turno/produto (e não apenas por fábrica)
- Monitorização de qualidade de energia para evitar paragens “misteriosas”
- Integração de EV chargers e micro-redes sem comprometer estabilidade
Quando isto está bem feito, o resultado aparece em KPI: menos downtime elétrico, menos sucata por instabilidade e mais previsibilidade de custos.
O “segredo” não é geografia — é capacidade de entregar projetos globais
Resposta direta: empresas industriais fortes ganham quando conseguem projetar localmente e executar globalmente.
Um ponto muito interessante da entrevista é a explicação para o bom desempenho apesar das dificuldades de partes da indústria europeia: existem empresas (locais ou estrangeiras, muitas privadas) cuja receita é realizada em outras regiões. Ou seja, a engenharia, o desenho e a preparação podem acontecer num país — e a execução noutro.
Os exemplos citados (projetos em Egito, África do Sul, Costa Rica e América do Norte) reforçam uma tendência que eu vejo em operações maduras: competência de automação e digital é exportável. E, para quem quer gerar leads B2B, isto é ouro: o comprador está à procura de parceiros que consigam entregar padrões repetíveis, documentação forte, comissionamento rápido e suporte remoto.
O que isto ensina às equipas de manufatura em Portugal e no Brasil
Resposta direta: o diferencial está em métodos e arquitetura, não só em equipamentos.
Se a sua equipa quer competir por projetos maiores (internos ou para clientes), foque em:
- Arquiteturas padrão (templates de PLC, bibliotecas, padrões de tagueamento)
- Comissionamento virtual (reduz risco e acelera start-up)
- Documentação viva (as-built digital, gestão de versões, rastreabilidade)
- Operação orientada a dados (dashboards com ações, não “televisões de KPI”)
Isto prepara o terreno para IA de verdade: modelos que explicam, recomendam e automatizam decisões com confiança.
Aplicações práticas de IA + automação que mais geram ROI
Resposta direta: três casos dominam o ROI em fábricas: manutenção preditiva, inspeção visual e otimização de processo.
Se a automação está a crescer e o software está a crescer quase na mesma velocidade, é porque as empresas estão a financiar casos com retorno claro. Eis os que mais aparecem em 2025/2026:
1) Manutenção preditiva com foco em paragens caras
Como funciona: sensores (vibração, corrente, temperatura) + histórico de falhas + modelo para prever degradação.
Onde dá resultado: compressores, bombas, ventiladores, redutores, motores críticos, linhas com gargalo.
Boa prática: comece com top 10 ativos por custo de paragem, não com “tudo”.
2) Inspeção de qualidade com visão computacional
Como funciona: câmaras industriais + iluminação consistente + IA para deteção de defeitos e classificação.
Onde dá resultado: superfícies, soldas, embalagem, impressão/rotulagem, montagens com variação humana.
Boa prática: trate dados de imagem como processo: amostras representativas, controlo de mudanças e plano de re-treino.
3) Otimização de processo (setpoints e estabilidade)
Como funciona: modelos que aprendem relação entre variáveis de processo e resultado (qualidade/consumo/ciclo).
Onde dá resultado: fornos, extrusão, mistura, dosagem, química/farma, alimentos.
Boa prática: antes de “IA”, faça o básico: instrumentação confiável, calibração, e disciplina de receitas.
Frase para guardar: IA não corrige um processo desorganizado; ela apenas escala o caos.
Checklist: como preparar a sua fábrica para ganhar com automação e IA em 2026
Resposta direta: padronize, conecte, governe dados e escolha casos com retorno em semanas, não em anos.
Se você está a planear orçamento para 2026, este checklist evita projetos bonitos que não chegam ao resultado:
- Defina um KPI primário por área (ex.: OEE na linha A, sucata na linha B, energia por unidade na linha C)
- Garanta conectividade OT segura (segmentação, inventário, backups, gestão de acessos)
- Escolha um “piloto com escala” (um caso que possa ser replicado em 3–5 linhas)
- Crie um dono do produto (alguém do negócio, não só da TI/automação)
- Planeie o ciclo de vida do modelo (monitorização, re-treino, auditoria)
- Integre com execução (MES/SCADA/PLC): recomendação sem ação vira relatório
Perguntas que as equipas fazem (e respostas úteis)
“Devo começar por IA ou por automação?”
Resposta direta: comece por automação e dados confiáveis; IA vem logo depois para extrair mais valor.
Se o seu processo ainda depende de apontamentos manuais, paragens sem causa raiz e baixa rastreabilidade, a IA vai sofrer para “adivinhar” o que falta.
“Como justifico investimento se o mercado está morno?”
Resposta direta: justifique por risco e margem: menos paragens, menos sucata, menos energia por unidade.
Eficiência é o tipo de crescimento que passa na aprovação quando o CAPEX está sob pressão.
“Qual a métrica mais honesta para provar valor?”
Resposta direta: dinheiro e tempo: custo de paragem evitado, sucata evitada, kWh por unidade, tempo de setup.
Métricas “de vaidade” (número de dashboards, volume de dados) não convencem ninguém.
O que eu espero ver a partir de 2026
A leitura que faço dos dados é objetiva: automação industrial e software estão a ocupar o centro da estratégia, porque são as alavancas mais diretas para produtividade, qualidade e eficiência energética. E isso combina perfeitamente com o tema desta série: IA na Indústria e Manufatura só vira vantagem competitiva quando está apoiada por automação bem arquitetada e uma infraestrutura preparada.
Se você lidera manufatura, engenharia, manutenção ou melhoria contínua, a próxima conversa interna não deveria ser “vamos fazer IA?”. Deveria ser: “onde a variabilidade nos custa mais caro — e o que precisamos automatizar para reduzir isso já no próximo trimestre?”
Se quiser transformar esta abordagem em plano, o melhor próximo passo é mapear um caso prioritário (um único) com dados disponíveis, dono claro e caminho de integração com MES/SCADA. A partir daí, dá para escalar.