IA e Edge Computing: por onde começar na fábrica

Há uma realidade que quase toda PME industrial conhece bem: a fábrica não é “uma coisa só”. É um mosaico. Um CNC comprado em 2024 ao lado de uma máquina robusta de 2008 que “nunca falhou”, um PLC com protocolos diferentes do vizinho, sensores adicionados ao longo dos anos, e planilhas que viraram sistema. E quando alguém fala em Indústria 4.0 ou fábrica inteligente, a reação mais comum é pragmática: “Ok… mas por onde eu começo sem parar a produção?”

Começar pequeno é a abordagem certa — mas não com um piloto que só gera um semáforo bonito numa TV. O que funciona, de verdade, é criar uma base de dados de chão de fábrica que sirva gestão, produção e manutenção ao mesmo tempo, e que prepare o terreno para IA na manufatura (manutenção preditiva, qualidade, eficiência energética). É exatamente aqui que Edge Computing industrial entra: perto das máquinas, com baixa latência, e com uma forma prática de ligar o “mundo OT” ao “mundo IT”.

O caso da Vetter Industrie (fabricante de garfos para empilhadores, com ambiente de máquinas heterogéneo) mostra um caminho que eu considero replicável em muitas PMEs: começar por visibilidade operacional, evoluir para causa-raiz, e só depois acelerar com modelos de IA.

O primeiro erro das PMEs na digitalização: medir o “quê” e ignorar o “porquê”

O ponto-chave é simples: saber que uma máquina parou não resolve o turno. Resolve o turno saber por que parou, o que desbloqueia a retomada e quem precisa agir agora.

No exemplo da Vetter, a ideia inicial era um “semáforo digital” (verde/amarelo/vermelho) com estado de produção. Funciona como porta de entrada, mas rapidamente fica curto quando a fábrica é diversa: máquinas antigas, máquinas retrofitadas e máquinas novas, com gerações diferentes de controlo, protocolos distintos e interfaces incompatíveis.

Quando a equipa ampliou o escopo para incluir mensagens de erro, tempos de etapa, temperaturas, consumo de energia e outros sinais relevantes, o projeto deixou de ser “painel” e virou sistema de decisão.

Uma boa regra: se o seu dashboard não ajuda alguém a tomar uma decisão em menos de 2 minutos, ele é só decoração.

O que “dados de produção” deveriam incluir desde o início

Para preparar a casa para IA e analytics, a coleta inicial deve ir além de contadores. Um conjunto mínimo que costuma gerar valor rápido:

• Estado e disponibilidade (run/stop/falha, tempos de parada)
• Alarmes e códigos de erro (com carimbo de data/hora)
• Tempos de ciclo e tempos de etapa (para identificar gargalos)
• Qualidade (rejeições, retrabalho, parâmetros críticos)
• Energia (kWh por peça/lote, picos, consumo em vazio)
• Contexto (turno, ordem, operador/linha quando aplicável)

Sem isso, falar em “IA na indústria” fica abstrato. Com isso, vira próxima etapa natural.

Edge Computing industrial: a ponte prática entre OT e IA

Edge Computing industrial é a forma mais direta de transformar sinais do chão de fábrica em informação utilizável, com processamento local. O que a Vetter fez é um padrão que se aplica a muita empresa: colocar um dispositivo/stack de edge para integrar protocolos, capturar dados, arquivar, analisar e exibir.

A vantagem real do edge não é só “tecnologia moderna”. É operação:

• Menos dependência de cloud para tudo (útil para latência, custos e requisitos de rede)
• Adoção incremental (linha por linha, máquina por máquina)
• Integração com legado (onde “trocar a máquina” não é opção)
• Escalabilidade (o piloto já nasce com cara de arquitetura)

Por que isso ajuda a fechar o “skills gap”

Muitas PMEs travam no mesmo ponto: falta gente com tempo e perfil para montar integrações, data pipelines, segurança, dashboards e, depois, IA.

O caminho mais eficiente é reduzir a engenharia artesanal e adotar um ecossistema com componentes prontos (apps, conectores, modelos de dashboard) e boas práticas embutidas. No caso relatado, a equipa combinou pessoas de TI, automação e manutenção e fez evolução “passo a passo”. Esse detalhe importa: não é um projeto de TI, é um projeto de fábrica.

Um piloto que vira plataforma: o “passo a passo” que dá certo

A forma como o piloto foi escolhido explica por que ele evoluiu:

1. Selecionaram um recorte representativo: máquinas antigas e novas, interfaces diferentes, fieldbuses distintos.
2. Instrumentaram e integraram cada elemento com edge, integrando o protocolo necessário.
3. Capturaram e arquivaram dados para criar histórico (sem histórico, não existe IA boa).
4. Analisaram e visualizaram em dashboards para entregar valor imediatamente.

Essa sequência evita o clássico “piloto que morre” porque o resultado aparece cedo (visibilidade), mas a estrutura suporta profundidade (diagnóstico e melhoria contínua).

Do semáforo ao clique que explica o gargalo

O ganho mais prático descrito é este: a visão de alto nível mostra baixa disponibilidade; ao clicar, a equipa enxerga ativos subordinados e encontra a causa (ex.: um guindaste com falha); com mais um clique, vê quando a manutenção atuou e quando a máquina voltou.

Isso parece simples, mas é o tipo de transparência que muda rotina:

• gestão para de “apagar incêndio” no escuro;
• manutenção entra com prioridade baseada em impacto real;
• produção para de discutir percepções e passa a discutir fatos.

Onde a IA entra (sem promessas mágicas): 3 casos de uso para PMEs

Quando a base de dados está organizada no edge e há histórico suficiente, a IA deixa de ser slogan e vira ferramenta. Três frentes costumam trazer retorno em PMEs industriais.

1) Manutenção preditiva que começa no básico

O primeiro nível de “preditivo” não é um modelo sofisticado. É detectar padrões de degradação:

• aumento gradual do tempo de ciclo;
• crescimento de microparadas;
• repetição de alarmes específicos;
• temperatura/consumo fora do padrão para o mesmo produto.

Com isso, dá para criar alertas e rotinas de inspeção orientadas por dados. Depois, sim, entram modelos de machine learning para prever falhas com antecedência.

2) Qualidade orientada por processo (e não só por inspeção final)

Se você coleta parâmetros críticos (temperatura, pressão, vibração, tempos), dá para correlacionar condições de processo com rejeição/retrabalho. O resultado é bem pragmático:

• reduzir variação;
• identificar “janelas” de operação instável;
• antecipar desvios antes de produzir refugo.

3) Eficiência energética por peça/lote

Energia virou tema ainda mais sensível no inverno europeu e segue crítico para margem. Com dados no edge, você consegue sair do “consumo mensal” e ir para kWh por peça, por máquina, por turno.

Dois alvos óbvios costumam aparecer:

• consumo em vazio (equipamento ligado sem produzir);
• picos associados a setups ou problemas mecânicos.

ROI em digitalização: a métrica que eu mais gosto

No caso relatado, um exemplo de retorno é direto: ao analisar dados, perceberam que não precisariam comissionar um segundo guindaste numa expansão planejada, porque o existente tinha capacidade ociosa suficiente. Esse tipo de decisão paga projeto rápido porque evita CAPEX desnecessário.

Para PMEs, eu gosto de medir ROI com três perguntas objetivas:

1. Quais decisões de investimento ficaram mais precisas? (comprar/adiar/realocar)
2. Quantas horas de parada eu reduzi por mês? (e quanto isso vale em margem)
3. Quanto refugo/retrabalho eu consegui evitar?

Se você não tem números perfeitos no início, tudo bem. Mas defina o método de medição antes do piloto, senão a discussão vira opinião.

Checklist prático para começar em 60 dias (sem travar a fábrica)

Um arranque realista para PMEs, pensando já em IA na indústria:

1. Escolha 3–5 ativos representativos (não escolha só a “máquina mais nova”).
2. Defina 5 KPIs operacionais (ex.: disponibilidade, microparadas, tempo de ciclo, OEE simplificado, kWh/peça).
3. Colete alarmes + contexto (produto, turno, ordem). Sem contexto, dado vira ruído.
4. Crie um dashboard de ação: cada indicador precisa ter um “dono” e uma rotina.
5. Estabeleça um backlog de causas (top 10 paradas, top 10 perdas) e rode melhoria contínua.
6. Só depois treine IA: quando houver histórico e processos estabilizados.

A melhor estratégia para IA na manufatura é: primeiro, confiabilidade de dados; depois, automação de decisões.

Próximo passo: transformar visibilidade em vantagem competitiva

Na série “IA na Indústria e Manufatura”, eu bato sempre na mesma tecla: IA não começa no algoritmo. Começa quando a fábrica consegue enxergar o que acontece e explicar por que acontece com dados confiáveis.

O caso da Vetter mostra um roteiro pé no chão: integrar uma planta heterogénea com edge, entregar visibilidade rápida, aprofundar diagnóstico e, a partir daí, construir casos de IA como manutenção preditiva e otimização de energia. Isso é o tipo de digitalização que não exige “reinventar a fábrica”, mas exige consistência.

Se você lidera operações, manutenção ou TI industrial numa PME, a pergunta certa para 2026 não é “quando vamos ter IA?”. É outra: qual conjunto mínimo de dados e rotinas nos coloca a 90 dias de um piloto de IA que realmente reduz paradas, refugo ou energia?