Qualidade em Loop Fechado: IA nas Baterias

A produção de baterias virou uma prova de fogo para a manufatura moderna: volumes a subir, especificações mais exigentes, margens apertadas e uma regulação que já não permite “ajustes na última hora”. Quem trabalha em materiais catódicos, anódicos, eletrólitos ou processos de coating sabe onde dói: qualquer variação pequena (umidade, granulometria, temperatura, contaminação cruzada) pode virar lote recusado, retrabalho caro e, pior, risco de segurança.

No fim de 2025, com a eletrificação a consolidar-se em frotas corporativas, logística urbana e armazenamento estacionário, a conversa deixou de ser “vamos inovar” para “como inovar com qualidade e escala ao mesmo tempo”. É aqui que entra uma ideia que, na prática, separa operações previsíveis de operações reativas: Gestão da Qualidade em Loop Fechado (Closed-Loop Quality, CLQ), reforçada por IA e por uma integração séria entre engenharia, produção e qualidade.

Nesta publicação da série “IA na Indústria e Manufatura”, vou traduzir o conceito para o chão de fábrica e para o laboratório: o que muda quando a qualidade deixa de ser um departamento e passa a ser um sistema vivo, com dados a circular, decisões rastreáveis e aprendizagem contínua.

Porque a inovação em materiais de bateria falha quando a qualidade é “um checkpoint”

A inovação em materiais falha na transferência do laboratório para a escala industrial quando a qualidade entra tarde. Em baterias, o “scale-up” não é uma simples multiplicação de parâmetros; é uma mudança de regime. O que funcionava numa célula de laboratório pode degradar-se num processo contínuo com dezenas de variáveis, turnos diferentes e fornecedores múltiplos.

O problema real: variação escondida e decisões sem rastreabilidade

Quando a qualidade é tratada como inspeção final, três coisas acontecem com frequência:

1. A variação só aparece quando já custa caro: no final do lote, no cliente, ou num teste de ciclagem que demorou dias.
2. As causas raiz ficam difusas: dados em silos (LIMS no laboratório, MES na produção, folhas de cálculo na qualidade, e-mails na engenharia).
3. A equipa aprende devagar: a cada desvio, recomeça-se a investigação quase do zero.

Em materiais de bateria, isso é especialmente crítico porque:

• Pequenas inconsistências podem afetar densidade energética, taxa de carregamento, estabilidade térmica e vida útil.
• O custo de falha é alto: sucata, atrasos, consumo energético, desgaste de equipamento e impacto reputacional.
• A regulação está mais exigente, com pressão crescente por rastreabilidade, requisitos de conformidade e documentação consistente.

Uma frase que descreve bem o momento atual: “Sem rastreabilidade digital, não há escala confiável.”

O que é gestão da qualidade em loop fechado (CLQ) — na prática

CLQ é um modelo em que a qualidade deixa de ser um relatório e passa a ser um ciclo contínuo de decisão. A lógica é simples: capturar dados, comparar com requisitos, agir, validar e alimentar o que foi aprendido de volta ao desenvolvimento e ao processo.

Como o loop fecha de verdade (e onde a IA entra)

Um loop fechado não é apenas “ter dashboards”. Ele fecha quando há ligações formais entre:

• Requisitos do produto (CTQs, especificações, tolerâncias)
• Plano de controlo e inspeções (o que medir, quando, como)
• Execução de produção (parâmetros reais, condições ambientais, lotes)
• Eventos de qualidade (não conformidades, desvios, CAPA, auditorias)
• Aprendizagem e atualização (novos limites, novas regras, novos planos)

A IA acelera esse ciclo em três frentes bem concretas:

1. Deteção precoce de desvios: modelos que reconhecem padrões anómalos antes de o lote “sair do trilho”.
2. Correlação multivariável: encontrar relações entre variáveis que uma análise manual demora semanas a identificar (ex.: umidade + tempo de mistura + fornecedor do solvente).
3. Recomendação operacional: sugerir ajustes de setpoint, sequência de processo ou intensificação de inspeção com base em risco.

CLQ + PLM + QMS: a combinação que evita “verdades diferentes”

Integrar o sistema de gestão da qualidade (QMS) ao ciclo de vida do produto (PLM) cria uma base única: produto, processo e qualidade falam a mesma língua. Na prática, isso reduz três desperdícios clássicos:

• Trabalho duplicado (recriar especificações, planos e documentos)
• Mudanças mal comunicadas (engenharia altera uma receita; qualidade só descobre depois)
• Auditorias dolorosas (provas dispersas e rastreabilidade incompleta)

Quando o QMS está “nativamente” conectado ao PLM, o ganho mais valioso é este: a decisão de qualidade volta a ser engenharia — baseada em dados e contexto do produto.

Caso típico na indústria: do lote instável ao processo previsível

O padrão mais comum em produtores de materiais é a instabilidade nos primeiros ramp-ups. A organização até tem bons cientistas e bons engenheiros, mas a operação sofre com a falta de um “fio condutor” digital.

Cenário (realista) de ramp-up de material catódico

• No laboratório, a formulação atinge excelente desempenho.
• Na planta piloto, aparecem variações de viscosidade e distribuição de partículas.
• Na produção, o rendimento cai e a taxa de retrabalho aumenta.

Sem CLQ, as equipas fazem “forense de dados”: procuram ficheiros, comparam versões, tentam lembrar quem mudou o quê.

Com CLQ bem implementado, o fluxo é outro:

1. O desvio é detetado cedo (por regras + IA baseada em histórico).
2. Abre-se automaticamente um evento de qualidade ligado ao lote, à receita e aos parâmetros reais.
3. A investigação aponta causas prováveis com base em padrões anteriores (ex.: variação de um fornecedor de matéria-prima + janela de umidade fora do ideal).
4. A ação corretiva atualiza o plano: novos limites de controlo, inspeções reforçadas em fases críticas, e requisitos para o fornecedor.

Resultado prático: menos lotes “perdidos” e mais repetibilidade. E repetibilidade, em baterias, é a base para reduzir custo por kWh.

Como aplicar CLQ com IA sem transformar o projeto num “big bang”

A forma mais segura de implementar CLQ é por casos de uso com ROI mensurável, em vez de uma transformação gigantesca e abstrata.

Passo 1: definir CTQs e riscos do processo (antes da tecnologia)

Comece pelo que realmente importa ao cliente e ao desempenho da célula:

• granulometria e distribuição de partículas
• pureza/contaminação (metálica e não metálica)
• teor de umidade
• viscosidade e estabilidade de slurry
• aderência/coating e uniformidade

Depois, faça um mapeamento simples de risco (tipo FMEA): onde é mais provável falhar e onde o impacto é maior.

Passo 2: unificar dados operacionais e de qualidade (o “mínimo viável”)

CLQ não exige perfeição no primeiro dia, mas exige conectividade. Um mínimo viável costuma incluir:

• dados de laboratório (ensaios, LIMS)
• parâmetros de processo (MES/SCADA)
• rastreio de lotes e genealogia
• eventos de qualidade (desvios, NCs, CAPA)

A regra que sigo: se não consigo ligar um resultado de ensaio a um lote e a um conjunto de condições de processo, ainda não tenho loop fechado.

Passo 3: colocar IA onde ela paga a conta

Três aplicações com retorno rápido em materiais e manufatura de baterias:

1. Qualidade preditiva: prever probabilidade de não conformidade ainda durante o lote.
2. SPC inteligente: controlo estatístico com alertas adaptativos (não apenas limites fixos).
3. Inspeção baseada em risco: aumentar ou reduzir a amostragem conforme sinais do processo.

O objetivo não é “automatizar decisões complexas” logo no início. É reduzir surpresa.

Passo 4: fechar o ciclo com CAPA e aprendizagem operacional

Sem CAPA bem ligada ao produto e ao processo, a organização fica presa ao modo “apagar incêndio”. O loop fecha quando:

• a causa raiz vira mudança de especificação, plano de controlo ou receita
• a mudança é versionada e aprovada
• a produção executa a nova versão
• o desempenho melhora e fica documentado

Baterias, passaporte e rastreabilidade: qualidade também é conformidade

A rastreabilidade está a tornar-se um requisito de mercado, não só de auditoria. Em baterias, isso significa conseguir explicar (com dados) de onde veio cada lote de material, como foi processado, que testes foram feitos e quais desvios ocorreram.

Quando CLQ está implementado com seriedade, a conformidade deixa de ser um “projeto paralelo” e passa a ser um subproduto do sistema:

• genealogia completa de lotes
• histórico de mudanças e aprovações
• evidências consistentes para auditorias
• relatórios confiáveis para clientes e reguladores

E há um efeito colateral positivo: melhor negociação com clientes. Quem prova estabilidade de processo e rastreabilidade costuma reduzir fricção em homologações e mudanças de engenharia.

Checklist: sinais de que a sua operação está pronta para CLQ com IA

Se você marcar 4 ou mais, está na hora de priorizar CLQ.

• Já houve lote rejeitado por variação que “ninguém viu a tempo”.
• O ramp-up para novos materiais demora mais do que o planeado.
• Há discrepância entre dados do laboratório e da produção.
• A equipa depende de folhas de cálculo para consolidar qualidade.
• CAPAs repetem-se com causas parecidas.
• Auditorias consomem semanas de procura de evidências.
• As decisões de amostragem são “sempre iguais”, mesmo quando o processo muda.

O ponto central para 2026: qualidade como sistema de aprendizagem

Gestão da qualidade em loop fechado (CLQ), reforçada por IA, é a forma mais direta de escalar inovação em materiais de bateria com previsibilidade. Não é um “projeto de TI”. É uma escolha operacional: transformar dados dispersos em decisões repetíveis e rastreáveis.

Na série “IA na Indústria e Manufatura”, a mensagem tem sido consistente: a IA gera valor quando está conectada ao processo e à disciplina industrial. Em baterias, isso é ainda mais verdadeiro porque a janela de erro é pequena e o custo de falhar é grande.

Se você tivesse de escolher um próximo passo já esta semana, eu iria por aqui: identifique um CTQ crítico (ex.: umidade ou granulometria), ligue os dados de laboratório ao lote e ao processo, e implemente um piloto de deteção precoce de desvios com workflow de qualidade integrado. Pouca filosofia, muito resultado.

E a pergunta que fica, olhando para 2026: a sua fábrica está a aprender mais rápido do que a complexidade dos materiais está a aumentar?