IA no coating de eletrodos reduz sucata e acelera ramp-up. Veja como modelos físicos + edge orientam o processo em tempo real e aumentam a qualidade.
IA no revestimento de eletrodos: menos sucata, mais qualidade
A realidade da produção de baterias é menos glamorosa do que parece nos anúncios de carros elétricos: uma parte relevante do custo e do atraso nasce de milímetros e segundos. Um pequeno desvio na viscosidade da pasta, uma folga no slot-die, uma tensão de web fora do ponto… e o que era para ser uma linha estável vira um festival de retrabalho e bobinas rejeitadas.
Há um número que costuma assustar qualquer gestor de operações: estudos apontam que até 30% da sucata na fabricação de células pode estar ligada a problemas de coating (revestimento). Quando a demanda por armazenamento elétrico acelera e as fábricas tentam escalar (com ramp-ups cada vez mais curtos), esse desperdício deixa de ser “custo do aprendizado” e vira gargalo estratégico.
Nesta edição da série “IA na Indústria e Manufatura”, vou usar o exemplo da Siemens Coating App (uma aplicação de suporte digital ao processo de coating) para discutir o que realmente funciona em chão de fábrica: modelos físicos + dados em tempo real + computação na borda (edge) para estabilizar processos, reduzir sucata e encurtar ramp-up — sem depender de “tentativa e erro” e sem esperar que o conhecimento fique preso em meia dúzia de especialistas.
Por que o coating é onde muita fábrica perde dinheiro
O coating é crítico porque é onde qualidade, física e variabilidade colidem. O eletrodo revestido (filme com material ativo) é, na prática, a “camada de armazenamento” da célula. Se o revestimento sai com defeito, não há mágica depois: o problema aparece como falha de desempenho, segurança, durabilidade ou simplesmente refugo no controle de qualidade.
Na técnica de slot-die coating, o processo é sensível por natureza. A janela de operação (o famoso coating window) depende do equilíbrio entre forças viscosas, capilares e inerciais. Quando você está dentro da janela, o filme sai uniforme. Fora dela, surgem defeitos típicos — e caros:
- estrias (streaks) e “marcas” no filme
- borrões e smears por instabilidade de fluxo
- rachaduras (cracks) por secagem/espessura inconsistente
- pinholes que viram problemas de performance e yield
O mito do “ajuste fino” por feeling
Muita empresa ainda trata coating como um artesanato: “coloca o operador mais experiente, ele dá um jeito”. Funciona… até não funcionar.
O problema é que:
- A variabilidade aumenta na escala (matéria-prima, lotes, temperatura, umidade, desgaste mecânico, diferenças entre linhas).
- O ramp-up virou corrida contra o tempo (pressão por volume e por custo).
- Há escassez de especialistas — e o conhecimento tácito não escala.
A aposta mais pragmática hoje é transformar experiência em sistema: capturar o conhecimento do processo e devolvê-lo ao operador em tempo real, com recomendações acionáveis.
O que a Siemens Coating App mostra sobre “IA que dá resultado”
A ideia central é simples: combinar modelagem baseada em física com suporte digital em tempo real. Em vez de depender apenas de dados históricos (ou de regras genéricas), a aplicação calcula e visualiza a estabilidade do processo conforme parâmetros de máquina e propriedades do material.
Na prática, isso tem duas frentes — e é aqui que muita iniciativa de IA industrial acerta ou erra.
1) Antes de produzir: simular para definir parâmetros de partida
Você ganha velocidade quando começa certo. Durante a fase de projeto do processo (nova pasta, nova largura, nova configuração), a simulação ajuda a encontrar combinações de parâmetros mais promissoras.
O efeito no ramp-up costuma ser direto: menos bobinas de teste, menos horas queimadas, menos “corridas” entre qualidade, processo e manutenção para explicar um defeito que aparece e some.
Um bom preset não elimina ajustes. Mas reduz o espaço de busca. E isso, num cenário de gigafábricas, vale muito.
2) Durante a produção: monitorar e orientar dentro da janela de coating
Operação estável é operação guiada por limites claros. A proposta do app é visualizar o coating window e posicionar o “ponto atual” do processo em tempo real. Quando o ponto se aproxima do limite, a equipe consegue agir antes do defeito virar refugo.
Um detalhe importante: isso não é só “dashboard bonito”. Para ser útil, precisa entregar:
- alertas contextualizados (não apenas alarmes)
- recomendação de ajuste (o que mexer, em que direção, com que prioridade)
- interpretação consistente entre turnos e linhas (padrão de decisão)
“Produção estável com pouca sucata exige conhecimento profundo do processo. Quando esse conhecimento vira app, o time aprende mais rápido e evita ajustes errados antes que virem desperdício.”
Essa lógica casa perfeitamente com o que venho defendendo em projetos de IA na manufatura: IA boa é a que reduz decisão improvisada.
Edge + modelos físicos: por que isso importa mais do que parece
Rodar inteligência no edge (na borda) é uma escolha operacional, não moda tecnológica. A Siemens posiciona a Coating App na sua plataforma Industrial Edge, o que faz sentido por três motivos bem concretos.
Latência e continuidade: controle não pode esperar a nuvem
Coating é processo contínuo. Se o sistema demora para analisar e responder, você já perdeu metros de filme. Tempo de reação vira desperdício.
No edge, você reduz latência e evita depender de conectividade externa para decisões críticas. Em produção, isso é tranquilidade.
Segurança e governança: dados sensíveis ficam onde devem ficar
Linhas de baterias carregam segredos industriais: formulação, parâmetros, rendimento, defeitos. Uma arquitetura que permita decidir o que fica local e o que sobe para a nuvem costuma destravar projetos com jurídico e TI.
Escalabilidade real: uma app que cresce com a fábrica
O valor aparece quando você consegue:
- replicar a aplicação em várias máquinas e plantas
- manter versões, permissões e configuração de forma central
- padronizar indicadores e “forma de operar”
É aqui que a digitalização deixa de ser piloto e vira sistema de produção.
Como conectar isso à IA na manufatura (sem exageros)
A Siemens Coating App se apoia fortemente em modelos baseados em física. E isso é ótimo. Na indústria, eu prefiro essa abordagem a promessas de “caixa-preta” quando o processo tem leis claras.
O caminho mais robusto é o híbrido: digital twin + IA.
O que entra como “digital twin”
- modelo do processo (forças, estabilidade, limites)
- simulação de cenários para definir janela e presets
- entendimento causal do “porquê” do defeito
Onde a IA complementa (e costuma brilhar)
- detecção de deriva (mudança gradual: desgaste, contaminação, lote diferente)
- modelos de previsão (probabilidade de defeito nos próximos minutos/metragem)
- otimização multiobjetivo (qualidade vs. throughput vs. consumo energético)
- recomendações personalizadas por linha (variabilidade de hardware)
Um posicionamento direto: se você tenta fazer só IA sem entendimento do processo, o modelo vira refém de dados ruins e eventos raros. Se você tenta fazer só modelo físico sem dados, vira um “manual digital” que não aprende com a fábrica. A combinação resolve.
Plano prático: como reduzir sucata de coating em 90 dias
Dá para começar sem reinventar a planta inteira. Um roteiro de 90 dias (bem pé no chão) para times de engenharia de processo, qualidade e automação:
Semana 1–2: medir o que hoje é “opinião”
- padronize defeitos e critérios (ex.: estrias, pinholes, smear)
- crie uma métrica simples: sucata por causa raiz (não só sucata total)
- feche a lista de parâmetros essenciais do coating (material, máquina, ambiente)
Semana 3–6: instrumentar e capturar dados no ritmo do processo
- garanta coleta confiável de sinais críticos (velocidade, vazão, gap, tensão, temperatura)
- sincronize dados com eventos de qualidade (bobina, trecho, lote)
- valide qualidade do dado (faltas, ruídos, drift de sensor)
Semana 7–10: definir janelas e regras operacionais
- modele a janela de coating por produto/pasta
- estabeleça “guardrails” (limites operacionais e ações recomendadas)
- treine turnos com cenários reais (“se aproximar do limite X, faça Y”)
Semana 11–13: fechar o ciclo com recomendações e aprendizado
- implemente visualização em tempo real (idealmente no edge)
- gere recomendações acionáveis (não só alarmes)
- rode uma rotina semanal de revisão: o que causou sucata, qual sinal antecipou, qual ajuste funcionou
Resultados típicos que eu considero plausíveis (quando há disciplina): queda consistente de refugo por instabilidade, redução de variação de espessura e ramp-up mais curto para novos lotes. O número exato depende do baseline — mas o método é repetível.
Por que isso é relevante agora (dezembro de 2025)
O fim de ano costuma trazer duas pressões simultâneas na indústria: fechamento de metas e planejamento de CAPEX/OPEX para o ano seguinte. Em baterias, soma-se outro fator: a corrida por competitividade coloca foco em yield, energia consumida por unidade produzida e rastreabilidade.
Reduzir sucata no coating não é só economia de material. É também:
- menos energia desperdiçada em secagem e manuseio
- menos paradas para limpeza e reconfiguração
- mais previsibilidade para atender contratos
- melhor uso de equipes, num cenário de falta de mão de obra especializada
E, do ponto de vista da série “IA na Indústria e Manufatura”, este é um exemplo claro do que funciona: IA aplicada a um ponto do processo onde há alto impacto, variabilidade real e decisões repetitivas.
Próximo passo: como avaliar se uma solução dessas cabe na sua linha
Se eu tivesse de resumir em uma frase: uma boa solução de IA/edge para coating precisa reduzir incerteza no minuto a minuto. Para avaliar, faça estas perguntas (em uma visita de 2 horas ao chão de fábrica você já sente):
- A aplicação mostra a janela de operação e o ponto atual de forma compreensível para o operador?
- Ela sugere ações concretas (o que ajustar) ou só “pinta vermelho”?
- Funciona com a sua realidade de conectividade e segurança (edge/local)?
- Dá para escalar entre linhas e plantas sem virar um projeto artesanal?
Se as respostas forem “sim”, você está diante de um caminho sólido para atacar sucata e ramp-up.
A pergunta que fica para 2026 é simples e desconfortável: a sua fábrica vai continuar dependendo de heróis do turno — ou vai transformar conhecimento de processo em sistema, com IA e controle em tempo real?