Engenharia IT na automação: mais rapidez e IA na fábrica

Em 2030, a Alemanha pode ter um défice de 5 milhões de trabalhadores qualificados. Em 2024, o “buraco” era de cerca de 300 mil — e mesmo assim já se sentia na pele, sobretudo em perfis técnicos e de desenvolvimento. A diferença entre “gerir a falta de gente” e “parar linhas” vai ser, cada vez mais, uma questão de eficiência de engenharia.

A realidade é simples: muitas equipas de automação ainda trabalham como se a fábrica fosse um projeto artesanal. Projetos difíceis de versionar, colaboração limitada, testes pouco automatizados e mudanças que demoram dias a validar. Só que, ao mesmo tempo, pedimos mais flexibilidade, mais rastreabilidade, mais integração com dados e — claro — mais IA na indústria e manufatura. Não fecha.

A boa notícia é que há uma abordagem que reduz esse atrito: engenharia “à moda de IT” aplicada à automação (por vezes chamada IT-like engineering dentro do movimento de software-defined automation). A ideia não é “trocar OT por IT”. É trazer para a engenharia de PLC e aplicações industriais aquilo que fez o software moderno escalar: controlo de versões, automação, testes, modularidade e pipelines.

O que é “engenharia IT” na automação (e por que acelera)

Engenharia IT na automação é tratar o projeto de controlo como produto de software. Isso inclui código legível em texto, versionamento, revisão por pares, testes automatizados e entregas frequentes com risco controlado.

Na prática, isto acelera por três motivos muito concretos:

1. Menos trabalho manual repetitivo (mais automação do próprio processo de automação).
2. Menos retrabalho graças a testes, rastreabilidade e diffs claros.
3. Mais gente consegue colaborar no mesmo projeto sem “pisar” o trabalho dos outros.

E aqui entra a ligação direta com o tema da nossa série “IA na Indústria e Manufatura”: sem um ciclo de engenharia rápido e padronizado, a IA não passa de um piloto. Modelos e algoritmos precisam de integração, ajuste fino, monitorização e mudanças frequentes. Se cada alteração ao controlo exigir processos lentos e difíceis de auditar, a empresa trava.

Mito comum: “OT não pode usar práticas de IT”

Pode — e deve — com adaptações. Em automação industrial há requisitos fortes de segurança funcional, disponibilidade e validação. Só que isso não é argumento contra práticas de IT; é argumento a favor de processos mais auditáveis e repetíveis.

Por que a falta de talento torna isto urgente

A escassez de mão de obra qualificada empurra a indústria para duas frentes ao mesmo tempo:

• Aumentar produtividade (fazer mais com menos).
• Reduzir dependência de especialistas raros (não concentrar conhecimento em duas pessoas que “sabem onde clicar”).

Quando a engenharia de automação depende de ferramentas e fluxos altamente manuais, o resultado é previsível:

• Onboarding lento de novos engenheiros.
• Baixa reutilização de componentes.
• Alterações pequenas que viram “mini-projetos”.
• Dificuldade em escalar iniciativas de fábrica inteligente (principalmente as que envolvem dados e IA).

A engenharia inspirada em IT ajuda porque aproxima a automação do ecossistema de desenvolvimento. Fica mais fácil atrair perfis com background em software (que já dominam Git, CI, testes), ao mesmo tempo que se mantém a disciplina de OT onde ela é necessária.

Um exemplo prático: PLC com ferramentas e hábitos de software

Uma das materializações mais conhecidas desta abordagem é uma cadeia de ferramentas baseada num IDE moderno (por exemplo, um ambiente centrado em Visual Studio Code) que leva para o desenvolvimento de PLC:

• Git nativo para controlo de versões (com branches, merge e histórico).
• Código em texto legível (em vez de projetos opacos difíceis de comparar).
• Extensões para qualidade e produtividade (testes, inspeção de código, revisão de alterações).
• Programação alinhada com padrões industriais (como IEC 61131-3 e programação orientada a objetos em Structured Text).

O ganho não é “porque é bonito”. É porque muda o dia a dia:

• Revisões deixam de ser “manda-me o ficheiro final” e passam a ser pull requests com alterações objetivas.
• O histórico permite descobrir quando e porquê algo mudou.
• Componentes tornam-se reutilizáveis, com versão e dependências explícitas.

Benefício 1: desenvolvimento moderno e rastreável

Quando o código de automação vira código como qualquer outro, a rastreabilidade melhora imediatamente. E isso é ouro em ambientes regulados ou com auditorias internas.

Além disso, há um efeito secundário que eu considero subestimado: clareza organizacional. A empresa passa a ter:

• Repositórios por linha/área/produto.
• Padrões de branching.
• Políticas de revisão.
• Um “jeito oficial” de trabalhar.

Esse “jeito oficial” é o que permite escalar iniciativas de IA industrial, porque a IA precisa de integração com sensores, eventos, alarmes, setpoints e lógica de controlo — e isso muda ao longo do tempo.

Benefício 2: “automatizar a automação” com CLI e CI/CD

O salto de produtividade costuma acontecer quando a equipa troca o fluxo “muito mouse, pouco teclado” por automação via linha de comando e pipelines.

No mundo IT, builds e testes rodam automaticamente a cada mudança relevante. Em automação, isto pode significar:

• Validar a compilação do projeto de PLC.
• Executar testes unitários (onde fizer sentido).
• Aplicar linters e regras de qualidade.
• Empacotar bibliotecas e gerir dependências.
• Preparar releases com rastreabilidade.

Uma forma prática de começar é definir um pipeline com gates simples:

1. Commit com mensagem padronizada.
2. Build automatizado.
3. Testes (mínimo viável: testes unitários de funções críticas + verificações estáticas).
4. Aprovação por pares para alterações em blocos sensíveis.
5. Release versionada.

Isto reduz erros “bobos” que custam caro (e muitas vezes aparecem na fase mais cara: com a linha parada).

Benefício 3: colaboração real (não “cada um no seu ficheiro”)

Colaboração, em automação, não é só ter várias licenças. É conseguir que duas, cinco ou dez pessoas mexam no mesmo produto de forma previsível.

Com código em texto e Git:

• Conflitos são visíveis e resolvíveis.
• Mudanças são comparáveis.
• Dá para fazer modularização com padrões claros.
• A empresa constrói uma base de componentes internos com versão.

E há um ponto importante para o tema de IA na manufatura: colaboração entre disciplinas. Projetos com IA envolvem automação, dados, MES, qualidade, manutenção e, muitas vezes, TI. Se a automação estiver num “mundo à parte”, a integração vira gargalo.

Como isto prepara a fábrica para IA (de verdade)

A IA na indústria depende de um ciclo rápido: medir → aprender → ajustar → validar → repetir.

Quando a engenharia de automação fica mais rápida e padronizada, três casos de uso de IA ficam mais fáceis de operacionalizar:

1) Otimização de processo e setpoints assistida por IA

Se a IA recomenda ajustes de setpoints (com limites e validações), a equipa precisa de:

• Implementar rapidamente lógica de aceitação/rejeição.
• Versionar mudanças.
• Fazer rollback se o desempenho piorar.

Sem engenharia IT, esse ciclo costuma ser lento demais para capturar valor.

2) Manutenção preditiva integrada ao controlo

Modelos preditivos geram alertas e probabilidades. Para virar resultado, é preciso integrar com lógica de alarme, intertravamentos, paragens controladas e rotinas de inspeção.

Quando o fluxo de engenharia tem CI, testes e rastreabilidade, essas integrações deixam de ser projetos enormes e passam a ser incrementos frequentes.

3) Qualidade e rastreabilidade em tempo real

Sistemas de visão e modelos de classificação tendem a evoluir. O “último metro” é o PLC/HMI/SCADA.

Com um fluxo moderno:

• Mudanças pequenas são entregues com segurança.
• A validação fica documentada.
• A equipa reduz medo de mexer em produção.

Uma frase que vale guardar: IA na fábrica sem engenharia rápida vira uma fila de pedidos.

Por onde começar: um roteiro pragmático em 30–90 dias

Não recomendo tentar “migrar tudo” de uma vez. O melhor caminho é criar tração com um projeto piloto que tenha impacto, mas risco controlável.

Passo 1 (semana 1–2): definir padrão de versionamento

• Escolher um repositório por projeto/linha.
• Definir convenção de branches.
• Tornar obrigatório o histórico de mudanças.

Entrega esperada: rastreabilidade e “fonte de verdade” do projeto.

Passo 2 (semana 3–6): modularizar o que dá mais retorno

• Criar bibliotecas para funções repetidas (intertravamentos, diagnósticos, utilitários).
• Versionar bibliotecas e documentar interfaces.

Entrega esperada: reutilização real e menos cópia/cola.

Passo 3 (semana 7–10): colocar um CI mínimo viável

• Build automatizado.
• Verificações de qualidade.
• Testes unitários dos blocos mais críticos.

Entrega esperada: menos regressões e releases mais confiáveis.

Passo 4 (semana 11–13): preparar a ponte para dados e IA

• Padronizar tags/eventos relevantes.
• Definir como logs e alarmes serão consumidos por analytics.
• Criar contratos claros (nomenclatura, unidades, frequência).

Entrega esperada: base de dados sólida para projetos de IA.

Perguntas comuns que aparecem nas equipas

“Isto substitui as ferramentas OT tradicionais?”

Não necessariamente. Um caminho sensato é conviver: usar fluxos que permitam criar componentes e bibliotecas num ambiente moderno e, quando necessário, consumi-las em ferramentas OT já estabelecidas.

“CI/CD em PLC é seguro?”

É seguro quando é governado. Em ambiente industrial, o ponto não é “deploy automático sem ninguém ver”; é ter processos repetíveis com aprovações, testes e trilhas de auditoria.

“E a visualização (HMI/SCADA)?”

O próximo passo natural é aplicar os mesmos princípios em HMI/SCADA: código legível, versionamento, pacotes, automação via CLI e colaboração. Como UI é visual, faz sentido combinar isso com editores WYSIWYG, mas mantendo o projeto rastreável.

O que muda na prática, a partir de segunda-feira

Se eu tivesse de resumir a mudança cultural numa linha: parar de tratar automação como ficheiro e começar a tratar como produto.

• Produto tem backlog.
• Produto tem versão.
• Produto tem testes.
• Produto tem melhoria contínua.

Essa mentalidade é exatamente o que sustenta uma estratégia de fábrica inteligente com IA: não é um “projeto único”, é um sistema que evolui.

Se a tua operação está a sentir pressão por prazos, falta de engenheiros e pedidos constantes de melhorias (eficiência, qualidade, energia), a pergunta útil não é “quando vamos usar IA?”. É esta: o nosso processo de engenharia de automação aguenta o ritmo de mudanças que a IA exige?