Controle de movimento com IA: mais eficiência, menos custo

Numa linha de produção, milissegundos viram dinheiro. Um servo mal ajustado aumenta refugo, um eixo que vibra reduz a velocidade segura, um ciclo 0,3 s mais lento derruba a OEE no fim do mês. E, na prática, é aqui que muitas PME (fabricantes, integradores, OEMs e construtores de máquinas) tropeçam: querem mais performance e qualidade, mas o orçamento para automação “de ponta” parece sempre insuficiente.

A boa notícia é que o mito “alto desempenho = alto custo” já não se sustenta como antes. O que faz a diferença, em 2025, é projeto inteligente: seleção correta de motion, parametrização disciplinada, integração com dados e, cada vez mais, IA na indústria e manufatura a trabalhar como copiloto — desde afinação de malhas até manutenção preditiva e controlo de qualidade.

Este artigo pega na ideia central trazida por iniciativas de master class/podcast sobre motion control (com foco em PME) e amplia o tema com o que realmente importa no chão de fábrica: onde o dinheiro se perde, como motion control e IA se encaixam na Indústria 4.0 e quais decisões práticas reduzem custo total sem sacrificar desempenho.

O mito do “barato é fraco” (e o que é realmente caro)

O caro não é comprar motion; o caro é operar mal. A maioria dos custos escondidos em motion control vem de desperdícios recorrentes: paragens curtas e frequentes, retrabalho, sobreconsumo de energia e manutenção reativa.

Há quatro fontes clássicas de custo total (TCO) que aparecem em quase todas as auditorias de eficiência:

• Paragens e microparagens: falhas intermitentes, alarmes de torque, sensores mal posicionados, rampas agressivas.
• Qualidade instável: variação de posicionamento, backlash não compensado, vibração e ressonância.
• Energia: eixos sobredimensionados, perfis de aceleração “quadrados”, travagens dissipativas.
• Tempo de engenharia: comissionamento longo, ajustes repetitivos, “dependência do especialista”.

Frase que costumo repetir em projetos: “Motion barato é o que estabiliza em dias, não em meses.”

Quando uma PME investe apenas no preço do componente (drive/motor/controlador) e ignora arquitetura, dados e parametrização, o custo volta em forma de perdas operacionais. Por isso, “low cost” só faz sentido quando é low cost de ciclo de vida, não de compra.

Motion control + IA: onde a Indústria 4.0 fica concreta

A Indústria 4.0 deixa de ser conversa quando o controlo de movimento começa a gerar dados utilizáveis. E isto muda o jogo para PME, porque permite melhorar performance de forma incremental, sem “rasgar” a linha.

Do eixo ao indicador: os sinais que viram decisões

A base é simples: drives e controladores modernos expõem sinais que antes ficavam escondidos ou eram pouco explorados. Exemplos comuns:

• Corrente e torque por eixo
• Erro de seguimento (following error)
• Temperatura do motor/drive
• Perfil de velocidade e aceleração real vs. comandada
• Alarmes e pré-alarmes (sobrecarga, sobretemperatura, sub/sobretensão)

Com estes dados, a IA na manufatura entra em duas frentes práticas:

1. Deteção de anomalias: identificar padrões fora do normal antes de virar paragem.
2. Otimização de parâmetros: sugerir ajustes que reduzam vibração, overshoot e tempo de assentamento.

O ponto-chave: não é preciso começar com um “mega projeto de IA”. Muitas PME têm ganhos relevantes só com monitorização estruturada + modelos simples (limiares dinâmicos, clustering, regressão) e boas rotinas de melhoria contínua.

“IA” não substitui o motion engineer — reduz o trabalho repetitivo

IA aplicada a motion não é magia. Ela funciona melhor como:

• Assistente para acelerar comissionamento (ajustes iniciais, templates)
• Detector de causas prováveis (correlação entre alarmes e eventos)
• Ferramenta para estabilizar qualidade (reduzir variação)

Quem ganha é a operação: menos dependência do “especialista que só vem na quinta-feira”, mais padronização e menos tentativa-e-erro.

Performance sem sustos: o que melhora a produtividade de verdade

Performance em motion não é “ir mais rápido”; é ir mais rápido com repetibilidade e estabilidade. Um aumento de velocidade sem estabilidade costuma aparecer como refugo, desgaste prematuro e mais manutenção.

1) Reduzir tempo de ciclo com perfil, não com força bruta

Uma abordagem que funciona bem em embalamento, montagem e pick-and-place é trocar acelerações agressivas por perfis mais suaves e controlados:

• S-curve (jerk control) para reduzir vibração
• Limitação inteligente de torque nas transições
• Ajuste de ganhos com foco em tempo de assentamento, não só em overshoot

Na prática, isso permite subir velocidade com menos ressonância e menos “batida” mecânica. O ganho típico não vem de “+30% no setpoint”, mas de tirar 0,1–0,4 s de etapas repetidas sem instabilidade.

2) Sincronismo entre eixos: onde nasce a qualidade

Em máquinas com vários eixos (alimentação, corte, selagem, dosagem), qualidade depende de sincronismo. Dois erros comuns em PME:

• Sincronismo baseado em “ajuste no olhómetro”
• Compensações mecânicas (folgas, correias) sem compensação no controlo

Quando o sincronismo é tratado como problema de controlo e não como “azar mecânico”, a variação cai. E variação menor significa menos inspeção manual e menos retrabalho.

3) OEE: melhorar disponibilidade com preditivo simples

A manutenção preditiva começa com algo básico: distinguir carga normal de carga anormal. Um exemplo realista:

• A cada ciclo, capturar pico de torque e tempo acima de um limiar
• Criar uma “assinatura” de funcionamento normal por produto/receita
• Alarmar quando a assinatura desvia por X ciclos consecutivos

Muitas falhas (rolamentos, guias, desalinhamento, atrito crescente) aparecem primeiro como torque a subir. É um dos sinais mais úteis e baratos.

Cortar custos onde quase ninguém olha: energia, dimensionamento e engenharia

Reduzir custo não é “comprar mais barato”; é desperdiçar menos. Há três alavancas que aparecem em quase todas as fábricas.

Energia: travagem, regeneração e perfis

Em linhas com muitos arranques/paragens, vale revisar:

• Travagem dissipativa vs. soluções regenerativas (quando aplicável)
• Perfis de movimento para reduzir picos
• Eixos sobredimensionados (motor grande “a passear”)

Mesmo sem trocar hardware, só o ajuste de perfis e rampas pode reduzir aquecimento, aumentando vida útil e diminuindo consumo indireto (ventilação, paragens por temperatura).

Dimensionamento: o “seguro” que vira custo fixo

Sobredimensionar é comum por medo de falhar. Só que o efeito colateral é caro:

• Motores maiores = maior inércia e consumo
• Drives maiores = custo inicial e perdas
• Mecânica mais robusta = mais massa para mover

O caminho mais seguro costuma ser o contrário do instinto: dimensionar com dados (ciclos reais, cargas reais) e validar com margem técnica adequada, não “o dobro por via das dúvidas”.

Tempo de engenharia: padronização paga a conta

Para PME, uma das maiores fontes de custo é o tempo de comissionamento e ajuste em campo. Duas práticas reduzem isso rapidamente:

1. Bibliotecas e templates de eixos, receitas e diagnósticos
2. Checklists de comissionamento (ganhos, filtros, limites, segurança)

A IA pode ajudar aqui sugerindo parâmetros iniciais e apontando inconsistências, mas o essencial é disciplina: o que está padronizado não precisa ser reinventado.

Acelerar time-to-market: o “ganho invisível” do motion bem desenhado

Time-to-market melhora quando a máquina é fácil de replicar. Para OEMs e construtores de máquinas, isso é margem.

Três decisões com impacto direto:

Arquitetura modular

Separar claramente:

• Camada de motion (eixos, cinemática, sincronismos)
• Camada de processo (receitas, setpoints, sequências)
• Camada de dados (histórico, alarmes, indicadores)

Essa separação reduz retrabalho quando um cliente pede “o mesmo, só que com mais um eixo” ou muda o produto.

Diagnóstico pensado para operação

Alarme sem contexto vira ruído. Alarme bom responde:

• O que aconteceu?
• Em que eixo/estação?
• O que fazer agora?
• O que observar se repetir?

Quando isso existe, o tempo médio de reparo (MTTR) cai. E disponibilidade sobe.

Integração com qualidade e rastreabilidade

Motion e qualidade não são mundos separados. Se a posição/velocidade/torque afetam o produto, eles precisam estar ligados a:

• Lotes e receitas
• Resultados de inspeção
• Eventos de paragem

Essa conexão é a base para análises de causa-raiz e para modelos de IA mais úteis (por exemplo, prever refugo antes de acontecer).

Perguntas que aparecem sempre (e respostas diretas)

“Preciso de IA para ter ganhos com motion control?”

Não. Os maiores ganhos iniciais vêm de parametrização, diagnóstico e dados mínimos. A IA entra para escalar e manter estabilidade quando a complexidade aumenta.

“Por onde uma PME deve começar?”

Comece por um gargalo com dor clara (refugo ou paragens). Instrumente 3–5 sinais por eixo (torque, erro, temperatura, alarmes) e crie um painel simples com limites e tendências.

“Como provar retorno?”

Defina um indicador antes (ex.: OEE, refugo, tempo de ciclo, kWh por peça) e meça depois. Sem isso, a discussão vira opinião.

Próximos passos: um plano de 30 dias para sair do zero

Se eu tivesse de propor um plano curto e realista para uma PME em dezembro de 2025 (com pressão de fechar o ano e planeamento de 2026), seria este:

1. Semana 1 — Diagnóstico do gargalo: escolher uma estação crítica e mapear paragens, refugo e tempo de ciclo.
2. Semana 2 — Dados essenciais: ativar logging de torque, erro de seguimento, alarmes e temperatura; criar baseline por receita.
3. Semana 3 — Ajustes de motion: rever perfis (jerk), limites, sincronismo e ganhos; documentar alterações.
4. Semana 4 — Rotina operacional: checklist de verificação diária e critérios de alarme; reunião curta semanal para aprender com os dados.

O resultado esperado não é “transformação total”. É controle: previsibilidade, menos variabilidade e um caminho claro para aplicar IA na indústria e manufatura com segurança.

A partir daqui, faz sentido participar em master classes e conversas técnicas com especialistas em motion control para acelerar decisões e evitar erros caros. A pergunta que fica para 2026 é direta: na sua fábrica, o motion está a gerar dados que ajudam a decidir — ou só alarmes que interrompem o turno?