IA e automação: fornecedores globais apesar da crise

A indústria automóvel na Europa Central e de Leste entrou num daqueles ciclos em que nada parece fácil: procura a abrandar, mais fricção comercial e uma transição para veículos elétricos que muda processos, materiais e competências ao mesmo tempo. E, mesmo assim, há um padrão curioso a aparecer por baixo do ruído: fornecedores altamente especializados estão a ganhar projetos internacionais exatamente porque automatizaram bem, digitalizaram com critério e conseguiram “industrializar” know-how.

O detalhe que muita gente ignora é que, quando o mercado aperta, o cliente não compra “capacidade”. Compra previsibilidade. Compra qualidade repetível. Compra ramp-up rápido. E é aqui que a série “IA na Indústria e Manufatura” faz sentido: a IA não é um enfeite tecnológico; é uma forma prática de tornar a operação mais robusta quando o contexto externo piora.

A seguir, uso três exemplos reais de fornecedores húngaros (máquinas especiais, intralogística e linhas automatizadas) como ponto de partida para tirar lições aplicáveis a qualquer fabricante ou integrador em Portugal e no Brasil.

O choque no setor automóvel não é “uma fase”: é um novo normal

O que está a acontecer não é apenas uma quebra temporária. São dois movimentos simultâneos: (1) procura mais fraca no automóvel e (2) instabilidade comercial, com tarifas a subirem em mercados importantes. No caso retratado no artigo, houve um acordo que reduziu a tarifa prevista de 25% para 15%, mas isso continua a ser um salto grande face a níveis anteriores (em 2024, falava-se de uma média de 1,1% a 2,5%).

A consequência operacional é direta: projetos de produção e fornecimento passam a exigir mais garantias, prazos mais curtos e menos margem para falhas. Quando existe a hipótese de transferir produção para os EUA ou para o México, por exemplo, quem ganha tende a ser quem já tem:

• engenharia de processo madura;
• automação confiável (robôs, sensores, intralogística);
• software e dados a sério (não só “planilhas”);
• capacidade de testar e validar antes de embarcar.

A frase que resume esta fase é simples: “quem reduz incerteza, vende mais caro e por mais tempo.”

Três sinais de maturidade industrial que se transformam em contratos globais

Os exemplos húngaros do texto mostram algo em comum: o produto exportado não é apenas equipamento — é capacidade de execução.

1) Automação de alto ritmo: quando 69 segundos viram argumento comercial

Um dos casos descreve um sistema totalmente automatizado para revestimento de tabuleiros de bateria, com cadência de 69 segundos por peça. Números assim importam porque são compatíveis com o takt time de uma fábrica automóvel moderna.

O pormenor que eu guardo aqui é outro: a empresa desenvolveu uma solução de mascaramento automatizado (um dispositivo individual avaliado em ~100 mil dólares, com 40–50 atuadores e sensores). Isto é exatamente o tipo de “peça invisível” que decide um contrato, porque reduz:

• variação de processo;
• retrabalho;
• risco de contaminação e falhas de aderência;
• tempo de setup e dependência de operadores super experientes.

Onde entra a IA? Em três pontos práticos:

1. Controlo de qualidade com visão computacional: inspeção de cobertura, espessura aparente, defeitos de superfície, presença/ausência de máscara, antes de seguir para a próxima estação.
2. Modelos de anomalia em sensores (pressão, caudal, temperatura, torque): detetam drift antes de virar sucata em massa.
3. Otimização de parâmetros (com limites de segurança): reduzir consumo de tinta/energia e manter qualidade.

2) Intralogística exportável: o “cérebro” também precisa de passaporte

Outro caso envolve a entrega de seis sistemas automáticos de armazém para uma unidade industrial nos EUA ligada a componentes críticos (ex.: ímanes). O texto destaca algo que, na prática, separa integradores medianos de integradores fortes: mecânica e software desenvolvidos internamente, com montagem, testes e comissionamento feitos antes do envio.

Para quem fabrica, isto é ouro: significa que a solução não depende de “remendos” em obra e chega ao cliente com comportamento previsível.

Onde a IA aumenta valor aqui?

• Slotting e sequenciação inteligente: decidir onde armazenar para reduzir movimentos e tempo de picking.
• Previsão de congestionamento: modelos que antecipam gargalos com base no plano de produção.
• Manutenção preditiva em elevadores, transelevadores e transportadores (vibração, consumo, temperatura): parar 2 horas planeadas é melhor do que perder 2 dias por avaria.

Uma regra que funciona: se a intralogística não tem dados em tempo real e histórico limpo, a fábrica vira refém do acaso.

3) Máquinas especiais para longe: teste primeiro, viaje depois

Há ainda o caso de máquinas especiais (objetivo específico) entregues no México, com um desafio típico: quando o projeto é longe, não dá para “improvisar” no local. O artigo sublinha a importância de testes prévios e a logística de ferramentas, que muitas vezes ficam no destino por custo.

Isto é um argumento fortíssimo para uma prática que deveria ser padrão em 2026: comissionamento virtual (virtual commissioning) e gémeo digital.

• Testa-se lógica PLC, sequências, intertravamentos e tempos de ciclo num ambiente simulado.
• Reduz-se risco de colisão, tempos mortos e retrabalho.
• Chega-se ao site com uma lista curta de ajustes — não com uma lista longa de “surpresas”.

IA aplicada ao comissionamento virtual (na prática):

• gerar cenários de teste automaticamente (incluindo casos extremos);
• detetar padrões de falha em logs e alarmes;
• sugerir alterações de sequência para reduzir micro-paragens.

O que estes casos têm em comum: fábricas “vendem” confiança

O fio condutor não é “ser grande”. É ser confiável e rápido a adaptar. Três capacidades aparecem repetidamente:

1) Dados de chão de fábrica com propósito

Não é “ter muitos dados”. É ter:

• sensores bem colocados;
• tags consistentes;
• qualidade de dados (sem buracos e sem duplicação);
• integração mínima entre OT (PLC/SCADA/MES) e IT (ERP/BI).

Sem isso, IA vira apresentação bonita e resultados fracos.

2) Qualidade e manutenção como sistemas, não como departamentos

Quando o mercado aperta, as empresas tentam cortar custo onde dói menos: manutenção, qualidade, formação. Normalmente dá errado.

O caminho mais sólido é fazer o contrário: aumentar eficiência com IA aplicada a falhas reais:

• qualidade preditiva (detetar tendência de defeito antes de produzir lote grande);
• predição de falhas em motores, redutores, spindles e robôs;
• análise de micro-paragens para atacar as causas pequenas que somam horas.

3) Retrofit inteligente: modernizar mais rápido e com menos CAPEX

O artigo menciona um ponto que eu considero subestimado: retrofit em equipamentos com décadas (ex.: CNC). O ganho é simples de explicar ao financeiro e ao COO:

Com retrofit, é possível obter uma máquina modernizada em cerca de metade do tempo e do investimento do que comprar novo.

Além disso, retrofit bem feito abre a porta para IA porque adiciona:

• sensorização (condição);
• conectividade (dados);
• camadas de software (monitorização e analytics);
• segurança atualizada.

Para muitas fábricas, retrofit é o caminho mais rápido para “fábrica inteligente” sem parar o negócio.

Um roteiro prático em 90 dias para começar com IA na manufatura

Se eu estivesse a orientar uma operação industrial a iniciar (ou destravar) IA agora, eu não começaria por “um grande programa”. Começaria por 3 provas de valor que se pagam rápido e criam confiança.

1) Escolha 1 linha e 1 dor que custa dinheiro toda semana

Boas dores para começar:

• sucata por variação de processo;
• paragens não planeadas em equipamento crítico;
• gargalos na intralogística;
• retrabalho por inspeção manual inconsistente.

Defina um objetivo mensurável (ex.: reduzir refugo em 15% em 8 semanas).

2) Prepare o mínimo de dados que a IA precisa

Checklist essencial:

• 10 a 30 sinais por ativo/processo (não 300);
• histórico de 8 a 12 semanas (ou mais, se houver);
• registo de eventos (paragem, alarme, troca de ferramenta);
• regra de ouro: um sinal = uma definição.

3) Entregue uma decisão acionável, não um dashboard

Exemplos de saídas úteis:

• “Probabilidade de falha do redutor nas próximas 72h: 82%” + recomendação de janela de manutenção.
• “Peças fora do padrão aumentaram quando a temperatura ambiente passou de X” + ajuste de parâmetros.
• “O armazém automático está a saturar entre 14:00–16:00” + nova lógica de priorização.

A IA vale quando muda a rotina da equipa — não quando vira relatório.

Próximo passo: transformar sucesso pontual em capacidade repetível

Os casos do setor automóvel mostram que, mesmo com exportações a oscilar e cadeias globais a reorganizar-se, há espaço para fornecedores vencerem fora se venderem engenharia + automação + software como pacote de confiança. A tendência para 2026 é clara: mais exigência de rastreabilidade, mais pressão por eficiência energética e mais necessidade de acelerar ramp-ups.

Se a sua empresa está a avaliar IA na indústria e manufatura, eu faria uma pergunta simples para fechar este artigo: qual é o processo que mais precisa de previsibilidade — e que ainda é gerido “no feeling”? É aí que um primeiro projeto bem escolhido cria leads internos (patrocínio) e externos (referências) de forma natural.

Quer dar o passo seguinte? Comece pequeno, escolha um indicador que dói, e use IA para tornar a operação mais previsível. A competitividade vem daí.