Dados na produção de baterias: acesso seguro e ágil

A paragem não planeada numa linha de células pode custar mais do que sucata e horas extra. Costuma custar confiança: na qualidade do lote, na rastreabilidade, na previsão de entregas e — cada vez mais — na capacidade de provar conformidade. E, quase sempre, o problema começa no mesmo sítio: dados de produção dispersos, difíceis de aceder e ainda mais difíceis de proteger.

Na série “IA na Indústria e Manufatura”, tenho visto um padrão claro: a IA só entrega resultados quando existe uma base sólida de dados operacionais (OT) bem governados. Na fabricação de baterias, essa base tem uma exigência extra: acesso rápido para quem está no chão de fábrica, com segurança forte o suficiente para aguentar auditorias, incidentes e crescimento acelerado de volume de dados.

Este artigo mostra como desenhar essa base — do acesso web/móvel à autenticação biométrica, passando por boas práticas de defense-in-depth — e como ligar tudo àquilo que interessa em 2025: usar IA para reduzir downtime, estabilizar qualidade e acelerar decisões em tempo real.

O custo escondido dos dados fragmentados na manufatura de baterias

A fragmentação de sistemas é um multiplicador de perdas. Quando dados de PLC, SCADA, MES, qualidade e manutenção vivem em silos, a fábrica paga de três formas: demora a diagnosticar, demora a agir e demora a aprender.

Na prática, isto aparece assim:

• Um alarme dispara no coating, mas o histórico de condições (temperatura/humidade/viscosidade) está noutro sistema.
• A equipa de qualidade vê desvios no formation, mas não consegue correlacionar rapidamente com parâmetros de calandragem.
• A manutenção recebe ordens tarde porque o sinal “fraco” (vibração, consumo, microparagens) não está visível para todos.

IA e analítica avançada dependem de contexto. Um modelo de previsão de falhas ou de drift de qualidade precisa de dados sincronizados e rastreáveis: quem fez o quê, quando, em que máquina, com que receita e em que condições ambientais. Sem acesso transparente e consistente, o mais comum é “apagar fogos” com base em intuição — o que funciona… até deixar de funcionar.

O que muda em 2025 (e por que isto ficou mais difícil)

A realidade nas fábricas europeias de baterias está mais apertada:

• Exigências de qualidade e rastreabilidade aumentam com auditorias e requisitos de cadeia de fornecimento.
• Escassez de mão de obra especializada obriga a interfaces mais simples e processos mais guiados.
• Volume e velocidade de dados crescem com mais sensores, inspeção e monitorização.

A resposta não é “mais dashboards”. É um modelo de acesso a dados que seja simultaneamente flexível e seguro, pensado desde o início para suportar IA.

Segurança primeiro: acesso a dados sem abrir portas à fábrica

Acesso flexível sem segurança é um convite a incidentes. E, em OT, incidentes não são apenas ficheiros encriptados: podem ser linhas paradas, parâmetros alterados e qualidade comprometida.

A abordagem que funciona na indústria é defense-in-depth: várias camadas de proteção, para que uma falha não comprometa o todo. Um bom alinhamento é seguir as recomendações de normas de referência em cibersegurança industrial, como a IEC 62443, especialmente quando se trata de segmentação, gestão de identidades e comunicações seguras.

Na prática, isto traduz-se em decisões muito concretas:

• Sistemas atualizados e endurecidos (hardening) desde a instalação.
• Gestão de utilizadores e perfis por função (RBAC): operador, manutenção, engenharia, qualidade, TI, fornecedor.
• Gestão local e centralizada de identidades, com integração a domínio quando aplicável.
• Comunicação segura entre componentes OT (por exemplo, via TLS), com gestão de certificados para encriptação confiável.

Uma regra simples que recomendo: “Se não consegues explicar quem acede, ao quê, quando e porquê, então não tens controlo — tens esperança.”

Segurança que ajuda a produção (em vez de travar)

A melhor segurança em fábrica é a que reduz fricção. Quando o login é lento e o acesso é confuso, as pessoas criam atalhos: contas partilhadas, palavras-passe coladas no armário, sessões abertas no HMI. Isto é comum — e perigoso.

Por isso, a combinação “acesso fácil + autenticação forte” é decisiva para manter a operação rápida sem sacrificar controlo.

Acesso móvel e autenticação biométrica: menos fricção, mais controlo

Autenticação biométrica, quando bem implementada, resolve um problema real de OT: identificar rapidamente quem está a operar, sem criar atalhos inseguros. Em ambientes de baterias, onde há troca de turnos, áreas controladas e HMIs partilhados, o ganho operacional é imediato.

Um padrão cada vez mais comum é usar uma app num smartphone/tablet para autenticar via biometria do dispositivo (impressão digital/face ID), com comunicação encriptada e mecanismos de proximidade (por exemplo, Bluetooth). Na prática:

• O operador aproxima-se da estação/HMI e faz login rapidamente.
• O sistema indica em tempo real o estado da sessão e os painéis disponíveis na área.
• É possível fazer logout com o mesmo nível de simplicidade.

O detalhe importante — e muitas equipas de compliance perguntam isto logo — é: os dados biométricos ficam no dispositivo, não “vão para o servidor”. A infraestrutura valida a autenticação, mas não precisa armazenar biometria centralmente.

Porque isto acelera IA no chão de fábrica

IA em manufatura de baterias não é só um modelo num servidor. É decisão no momento certo: uma recomendação de ajuste, um alerta preditivo, um desvio de qualidade, uma instrução guiada.

Quando a identidade e o contexto do utilizador estão bem definidos (função, área, máquina, permissões), a IA pode:

• personalizar o que mostra (menos ruído, mais ação);
• registar decisões e intervenções para closed-loop learning;
• melhorar rastreabilidade: “quem alterou a receita”, “quem validou o desvio”, “quem aprovou o retrabalho”.

SCADA moderno como base para IA: do dado ao impacto operacional

Uma base de visualização e supervisão robusta (SCADA) é o “hub” que transforma dados OT em operação gerível. E, para baterias, “gerível” significa: monitorizar, controlar, otimizar e escalar sem perder visibilidade.

Um SCADA moderno suporta dois objetivos ao mesmo tempo:

1. Operação em tempo real (alarmes, estados, receitas, sequências, permissões).
2. Preparação para analítica e IA (históricos confiáveis, consistência de tags, contextualização, interfaces de integração).

Web e mobile: acesso sem depender de hardware extra

Acesso web/móvel bem feito reduz tempo de resposta. Não é só conveniência; é capacidade de atuar mais cedo.

Exemplos práticos:

• A manutenção recebe um alerta e valida tendências do motor sem ir ao painel local.
• A engenharia vê trends de um lote durante ramp-up de produção.
• A qualidade consulta parâmetros críticos durante investigação de não conformidade.

Isto só funciona com mecanismos sólidos de segurança:

• encriptação (ex.: SSL/TLS),
• gestão integrada de utilizadores,
• acesso por grupos/perfis e, idealmente, por área de responsabilidade.

Dashboards por função (e por que GraphQL aparece aqui)

Dashboards bons são específicos. Operador quer “o que faço agora”; engenharia quer “o que está a mudar”; direção quer “onde estou a perder capacidade”.

Uma abordagem moderna é permitir criação de dashboards de forma padronizada e flexível com ferramentas de TI, usando APIs (por exemplo, um servidor GraphQL) para consultar dados de produção e alimentar aplicações internas.

O benefício real não é “tecnologia bonita”. É isto:

• as equipas criam vistas por função sem parar a produção;
• é possível alternar dashboards por contexto (linha, produto, turno);
• reduz-se dependência de desenvolvimento sob medida para cada pedido.

Para IA, esta camada é estratégica: o modelo pode gerar insights e o dashboard entrega a ação, no formato certo e para a pessoa certa.

Roteiro prático: como implementar acesso seguro a dados (sem paralisar o projeto)

Implementar acesso flexível e seguro é um projeto de operações, não apenas de TI. O que tenho visto funcionar é um roteiro em fases, com resultados rápidos e sem comprometer governança.

1) Mapear decisões críticas e “donos” do dado

Comece por três perguntas objetivas:

• Quais decisões precisam de dados em minutos (não em horas)?
• Quem toma essas decisões (e com que permissões)?
• Que dados são indispensáveis (e onde vivem hoje)?

Saída esperada: uma lista curta de casos com alto impacto, como:

• reduzir microparagens no coating;
• estabilizar yield no assembly;
• antecipar falhas em sistemas de vácuo/fornos;
• correlação de desvios no formation com parâmetros anteriores.

2) Definir o modelo de identidade e perfis (RBAC)

Aqui é onde muitas fábricas falham por “pressa”. Não salte esta etapa.

• Perfis por função e por área.
• Princípio do menor privilégio.
• Auditoria: registos de acesso e ações.

3) Padronizar comunicação segura e certificados

• Encriptação de comunicações OT quando aplicável.
• Gestão de certificados e ciclos de renovação.
• Segmentação de rede e zonas/conduítes coerentes com defense-in-depth.

4) Entregar visualização consistente (local + remoto)

Vistas padronizadas reduzem custo de treino. Quando o operador vê a mesma lógica no HMI e no tablet, aprende mais rápido e erra menos.

Ganhos típicos na rotina:

• menor tempo para diagnóstico;
• suporte remoto mais eficaz;
• manutenção com melhor priorização.

5) Só então escalar IA: preditivo, qualidade e otimização

Com dados acessíveis e governados, a IA deixa de ser um piloto isolado e passa a ser capacidade industrial:

• manutenção preditiva (modelos baseados em tendências + contexto de operação);
• qualidade preditiva (detetar risco de defeito antes do fim do processo);
• otimização de parâmetros (recomendações com limites e aprovação por função);
• assistentes operacionais (respostas rápidas com base em eventos e históricos).

A minha posição é simples: não faz sentido investir pesado em IA antes de resolver acesso e segurança do dado OT. É onde a maioria do ROI se perde.

Perguntas comuns no chão de fábrica (e respostas diretas)

“Acesso remoto não aumenta o risco?”

Aumenta se for feito como exceção e sem governança. Quando é desenhado com autenticação forte, encriptação, perfis e auditoria, o risco passa a ser controlável — e a operação ganha velocidade.

“Biometria é compatível com requisitos de privacidade?”

É compatível quando a biometria fica no dispositivo e o sistema valida credenciais sem armazenar dados biométricos centrais. Ainda assim, vale alinhar com jurídico e DPO, e documentar o fluxo de dados.

“Isto serve só para mega fábricas?”

Não. Quanto menor a equipa, mais valor há em reduzir fricção e padronizar vistas. O segredo é começar por 1–2 casos de uso críticos e expandir.

Próximo passo: dados seguros para IA dar resultado na produção

A fabricação de baterias está a entrar numa fase em que ganha quem decide mais rápido e com mais confiança. Isso exige acesso a dados em tempo real, sim — mas exige também segurança de OT séria, com camadas, perfis e rastreabilidade.

Se este tema já está no vosso radar, a recomendação prática é escolher um processo (por exemplo, coating ou formation), mapear decisões, implementar acesso web/móvel com RBAC, reforçar comunicações seguras e só depois escalar analítica e IA. O ganho aparece cedo: menos tempo de diagnóstico, menos custo de treino e menos paragens por “caça ao dado”.

A pergunta que deixo para a próxima reunião de operações é direta: na vossa linha de baterias, quem tem acesso ao dado certo no minuto certo — e quem ainda está a decidir às cegas?