IA na fabricação de baterias: decisões em tempo real

A maior parte das fábricas de baterias não sofre por falta de dados. Sofre por falta de decisões boas e rápidas — e isso costuma acontecer quando cada linha, cada célula de produção e cada sistema “fala” a sua própria língua. O resultado é previsível: desperdício alto, variação de qualidade, ramp-up lento e uma equipa a apagar fogos.

Na série “IA na Indústria e Manufatura”, tenho batido numa tecla: IA só cria eficiência quando existe uma base sólida de dados industriais e processos bem definidos. A produção de baterias é o exemplo perfeito. É uma manufatura com tolerâncias apertadas, muitas etapas sensíveis (revestimento, secagem, soldadura, montagem) e uma pressão brutal para escalar. A boa notícia? Quando se integra IIoT, automação e analítica/IA, dá para transformar dados em decisões em cada fase — de célula a pack.

Unificar dados: o passo que separa “monitorizar” de “controlar”

Se os dados estiverem fragmentados, a IA vira um exercício caro de adivinhação. O primeiro ganho real na fabricação de baterias vem de criar uma visão única do chão de fábrica: sensores, máquinas, MES, qualidade, energia, manutenção e rastreabilidade no mesmo “fio” de informação.

Na prática, isso resolve três dores comuns:

• Visibilidade de ponta a ponta: entender onde nasce a sucata (scrap) e porquê, em vez de descobrir no fim do turno.
• Resposta rápida: identificar ativos com desempenho abaixo do esperado e agir em horas, não em semanas.
• Comparabilidade entre linhas e plantas: replicar o que funciona e parar de reinventar a roda em cada unidade.

O que unificar (e em que ordem)

Se eu tivesse de priorizar, começaria por dados que mais impactam custo por kWh e yield:

1. Parâmetros críticos de processo (temperatura, pressão, velocidade, tensão/corrente, tempo de permanência, humidade em ambientes controlados).
2. Qualidade em linha (medição de espessura no coating, inspeção visual, resistência de solda, testes elétricos intermediários).
3. Eventos e paragens (códigos de falha, microparagens, setups, intervenções de manutenção).
4. Rastreabilidade de lote e material (matérias-primas, formulações, mudanças de fornecedor).

Quando isso está ligado, a conversa muda: deixa de ser “o operador acha” e passa a ser “o dado mostrou”.

Automação com controlo em malha fechada: onde a IA paga a conta

Automatizar sem feedback é só acelerar o erro. O que realmente eleva a maturidade da fábrica é o controlo em malha fechada (closed-loop): medir em linha, decidir e ajustar parâmetros automaticamente.

Em etapas sensíveis da produção de baterias, pequenos desvios geram perdas grandes. Três exemplos típicos:

• Coating (revestimento): variações mínimas na espessura ou uniformidade afetam desempenho e segurança.
• Drying (secagem): perfis térmicos inconsistentes podem causar defeitos internos e degradação.
• Welding (soldadura): qualidade de união instável aumenta resistência, falhas e retrabalho.

Onde entra a IA (de forma pragmática)

A IA não precisa “mandar” no processo desde o primeiro dia. Um caminho realista (e que evita sustos) é:

• Fase 1 — IA para detetar anomalias: modelos aprendem o padrão normal e avisam quando algo sai da curva (antes de virar sucata).
• Fase 2 — IA para prever qualidade: previsão de defeitos com base em parâmetros atuais e históricos, para bloquear lotes ou ajustar antes do ponto sem retorno.
• Fase 3 — IA para recomendação: o sistema sugere ajustes de setpoint com base na probabilidade de melhorar yield.
• Fase 4 — IA para otimização em malha fechada: ajustes automáticos com limites, regras de segurança e validação de engenharia.

Frase para colar na parede: “Não é sobre ter mais automação. É sobre ter automação que aprende e corrige.”

Flexibilidade: trocar formatos sem parar a fábrica

Quem fabrica baterias vive mudanças frequentes: formatos, novas químicas, requisitos de clientes e customizações tardias. Linhas flexíveis (com receitas bem geridas, setups digitais e validação rápida) reduzem tempo de troca e evitam o clássico “cada mudança é um projeto”.

Um exemplo citado no mercado é a implementação de uma linha de produção digitalmente conectada para ultracapacitores em colaboração entre um fabricante de armazenamento de energia e um fornecedor de tecnologia industrial, usando modelos digitais e automação flexível para acelerar ramp-up e reduzir downtime. A lição é direta: modelos digitais + automação adaptativa encurtam o caminho entre planeamento e execução.

Manutenção preditiva em baterias: menos paragens, menos variabilidade

Na fábrica de baterias, paragem não custa só tempo — custa estabilidade do processo. Muitas etapas sofrem quando a linha “respira”: aquece, esfria, muda humidade, perde calibração, recomeça fora do ponto ótimo.

A manutenção preditiva funciona melhor quando combina três camadas:

• Condição do ativo: vibração, temperatura, corrente, pressão, ciclos, desgaste.
• Contexto do processo: o que estava a ser produzido, em que receita, com que material.
• Impacto na qualidade: quais falhas de equipamento correlacionam com defeitos e scrap.

Sinais preditivos que valem ouro

Alguns sinais simples têm alto retorno quando bem instrumentados:

• Deriva gradual de temperatura em zonas de secagem.
• Aumento de potência para manter o mesmo desempenho (indicando atrito, sujidade ou desgaste).
• Microparagens repetitivas antes de uma falha maior.
• Variação crescente em medições de qualidade em linha (um “sintoma” antes da quebra).

O ponto é este: manutenção preditiva não é só evitar que a máquina pare; é evitar que ela produza “quase certo”.

Cibersegurança industrial: requisito de produção, não de TI

Quanto mais conectada a produção, mais atraente ela fica para ataques. E baterias são estratégicas: mobilidade elétrica, armazenamento de energia, infraestrutura crítica. A consequência é óbvia: o chão de fábrica virou alvo.

Aqui, a abordagem que funciona é defesa em profundidade (defense-in-depth): várias camadas de proteção, porque uma única barreira falha.

O mínimo que uma operação conectada deve ter

• Segmentação de rede (OT separada do que não precisa estar nela).
• Controlo de acessos por função, com registo de auditoria.
• Hardening de controladores e gestão de versões.
• Criptografia em tráfego sensível e gestão de credenciais.
• Planos de resposta a incidentes treinados com operações (não só no papel).

Se a fábrica depende de dados para decidir em tempo real, integridade e disponibilidade desses dados viram parte do OEE. Segurança deixa de ser “checklist” e passa a ser continuidade operacional.

Fio digital (digital thread): mais velocidade para escalar e mudar de química

O fio digital liga engenharia, produção e qualidade numa cadeia única de decisões. Na prática, isso reduz retrabalho e acelera transições — exatamente o que o setor precisa em 2026: escalar sem perder consistência.

Quando o digital thread está bem montado, acontece algo poderoso:

• A engenharia valida alterações em modelos e simulações antes de mexer na linha.
• A produção executa receitas e parâmetros com rastreabilidade.
• A qualidade fecha o ciclo: mede, compara, retroalimenta o processo.

Caso de uso que quase toda fábrica deveria adotar

“Primeira vez certo” (first-time yield) como KPI central. Em vez de medir só no fim, a fábrica mede probabilidade de defeito durante o processo. A IA entra como motor de previsão e a automação entra como braço de correção.

Isso costuma baixar custos por três vias:

• Menos sucata e retrabalho.
• Menos consumo de energia por unidade boa (principalmente em secagem e climatização).
• Menos tempo perdido em investigação de causa raiz, porque os dados já estão amarrados ao lote, à receita e ao equipamento.

Perguntas que as equipas fazem (e respostas diretas)

“Vale começar por IA ou por integração de dados?”

Comece por integração e governança de dados industriais. IA sem dados confiáveis vira piloto eterno. A boa sequência é: conectividade → qualidade de dados → casos de uso → modelos → automação em malha fechada.

“Que caso de uso dá retorno mais rápido em baterias?”

Deteção de anomalias e previsão de scrap em etapas críticas (coating, secagem, soldadura) costuma trazer ROI rápido porque o desperdício é caro e frequente.

“Como evitar que a IA ‘estrague’ o processo?”

Use limites operacionais, validação por engenharia e implantação por fases: primeiro alertas, depois recomendações, e só então ações automáticas com salvaguardas.

O que fazer nas próximas 4 semanas (plano prático)

Se a sua meta é sair do “muito dado, pouca decisão”, eu seguiria este roteiro curto:

1. Escolha uma etapa crítica (ex.: coating) e defina 3 KPIs: scrap, variabilidade de medida em linha e paragens.
2. Mapeie as fontes de dados (sensor, PLC, MES, qualidade) e elimine “ilhas”.
3. Crie um painel operacional com causas de paragem e tendências de parâmetros críticos.
4. Implemente um modelo simples de anomalias para alertar desvios em tempo real.
5. Defina o playbook de resposta: quem faz o quê quando o alerta dispara.

Pequeno, concreto, repetível. Depois escala para a próxima etapa.

Escalar produção de baterias sem perder qualidade é uma disciplina

A fabricação de baterias está a entrar numa fase em que ganhará quem combinar velocidade com consistência. IIoT para unificar dados, automação com controlo em malha fechada, IA para prever e otimizar, e cibersegurança como parte do desenho do sistema — tudo isso deixa de ser “iniciativa” e vira capacidade operacional.

Na lógica da nossa série “IA na Indústria e Manufatura”, este é o ponto central: IA funciona quando amplifica a experiência de quem opera e engenharia — e quando transforma sinais dispersos em decisões repetíveis.

Se você tivesse de escolher só uma prioridade para 2026, seria esta: construir o fio digital que liga processo, qualidade e manutenção, porque é daí que nascem decisões em tempo real — e uma fábrica que escala sem perder o controlo.