IA na manufatura: como garantir adoção sustentável

Numa fábrica com dezenas (ou centenas) de unidades, a transformação digital raramente falha por falta de tecnologia. Ela falha por um motivo bem mais “humano”: a empresa não está pronta para operar a mudança todos os dias. É por isso que o tema de technology readiness (prontidão tecnológica) ganhou tanto peso nas conversas de líderes industriais — e por que a abordagem da Bayer Crop Science, discutida por Anuradha Raman (estrategista digital de Product Supply), é um bom modelo para quem quer escalar IA na indústria e manufatura sem virar refém de pilotos eternos.

A Bayer tem um cenário que muitos gestores conhecem bem: 100+ sites de manufatura, realidades operacionais diferentes, prioridades concorrentes e a pressão por eficiência, qualidade e sustentabilidade (no caso deles, conectada à agricultura regenerativa). Quando uma organização desse tamanho decide digitalizar, não dá para “instalar uma plataforma” e torcer. Você precisa de um método para escolher oportunidades, medir maturidade e sustentar adoção.

O ponto central aqui é simples: IA só entrega valor consistente quando pessoas, processos e tecnologia evoluem juntos. A seguir, eu traduzo os conceitos citados no episódio (modelos de capacidade e escalas de maturidade) para o chão de fábrica, e mostro como aplicar isso para tornar sua operação realmente AI-ready.

Prontidão tecnológica: o que realmente trava a IA na fábrica

Prontidão tecnológica é a capacidade operacional de colocar uma solução digital em produção e mantê-la gerando resultado. Não é “ter dados” nem “ter um data lake”. É conseguir rodar, sustentar e melhorar.

Na prática, os bloqueios mais comuns para IA e analytics industrial aparecem em três frentes:

• Pessoas: falta de clareza de papéis (quem é dono do modelo?), pouca confiança no algoritmo, treinamento insuficiente, incentivos desalinhados.
• Processos: ausência de padrão para mudar parâmetros, tratar alarmes, revisar performance, gerenciar versões e fazer rollout entre linhas/sites.
• Tecnologia: dados sem qualidade, sensores mal calibrados, integração frágil com MES/SCADA/ERP, segurança e governança insuficientes.

“Uma solução de IA não é um projeto. É um produto vivo.”

Esse tipo de frase vira norte quando você percebe que o maior custo não é criar o primeiro modelo, e sim operar a solução por 12–24 meses, com auditoria, melhoria, re-treino e gestão de mudança.

O erro clássico: confundir prova de conceito com adoção

Muita empresa celebra uma PoC em 8 semanas e depois fica 8 meses tentando fazer o básico: colocar a recomendação do modelo dentro do fluxo de decisão do operador, do engenheiro de processo e da manutenção.

A abordagem que eu mais vejo funcionar começa com uma pergunta dura: o que precisa estar pronto para que a linha use isso no turno da madrugada de domingo? Se a resposta envolve “um analista precisa rodar um script manualmente”, a prontidão ainda não existe.

Modelos de capacidade: como escolher onde a IA deve entrar primeiro

A ideia de Enterprise Business Capability Model (modelo corporativo de capacidades) é mapear o negócio por “o que a empresa precisa ser capaz de fazer”, em vez de mapear por departamentos ou sistemas.

Capacidades típicas na manufatura (exemplos que ajudam a orientar IA) incluem:

• Planeamento e sequenciamento da produção
• Gestão de qualidade e rastreabilidade
• Manutenção e confiabilidade de ativos
• Gestão de energia e utilidades
• Performance de OEE e perdas
• Gestão de materiais e inventário

Quando você pensa em capacidades, fica mais fácil evitar um vício comum: começar pela tecnologia (“vamos implementar IA generativa”) em vez de começar pelo resultado (“reduzir sucata”, “evitar paragens”, “aumentar rendimento”).

Um critério prático de priorização (que escala bem)

Em operações grandes, vale usar uma matriz simples para decidir os primeiros casos de uso:

1. Impacto financeiro anual (€/ano): ganhos por redução de paragens, energia, desperdício, retrabalho.
2. Repetibilidade entre sites: serve para 3+ fábricas ou é muito específico?
3. Disponibilidade/qualidade de dados: dá para treinar e manter o modelo?
4. Mudança comportamental necessária: a solução exige um novo ritual de turno?
5. Risco operacional e regulatório: qualidade e validação, GxP quando aplicável.

A Bayer, por medir progresso em muitos sites, precisa exatamente desse tipo de disciplina: comparar oportunidades com critérios consistentes, sem cair na pressão local do “meu problema é o mais urgente”.

Escalas de maturidade: medir pessoas, processos e tecnologia (de verdade)

A maturidade não é um slide. Ela precisa virar instrumento de gestão. Uma escala útil na indústria costuma ter 4–5 níveis (por exemplo: Inicial, Repetível, Padronizado, Gerido por dados, Otimizado). O que importa é medir três dimensões — as mesmas citadas na conversa: pessoas, processos e tecnologia.

Abaixo vai um exemplo de como isso fica para um caso clássico de IA: manutenção preditiva.

Exemplo: maturidade em manutenção preditiva com IA

Pessoas

• Nível 1: manutenção reage a falhas; pouca análise.
• Nível 3: equipa treinada lê tendências e age por procedimento.
• Nível 5: time confia em previsões, mede acerto do modelo e ajusta estratégias.

Processos

• Nível 1: não existe rotina de inspeção baseada em condição.
• Nível 3: existe fluxo claro para tratar alertas, priorizar OS, validar causa raiz.
• Nível 5: processo fechado (closed-loop): alerta → ação → verificação → melhoria do modelo.

Tecnologia

• Nível 1: poucos sensores, dados inconsistentes.
• Nível 3: historiador confiável, integração com CMMS/EAM.
• Nível 5: monitorização online, MLOps industrial, rastreabilidade de versões, cibersegurança.

O ganho de medir assim é imediato: você para de discutir “se IA funciona” e passa a discutir o que falta para operar IA com segurança e retorno.

Adoção sustentada: o que a maioria subestima (e como corrigir)

Adoção sustentada é um problema de gestão, não de TI. A Bayer enfatiza estratégia e execução — e isso combina com o que vejo em programas que realmente escalam.

1) Defina o “dono do resultado” e o “dono do produto”

Se ninguém é dono do KPI, o modelo vira curiosidade. Um arranjo que funciona bem:

• Business Owner (Operações/Qualidade/Manutenção): responde por metas e priorização.
• Product Owner (Digital/Engenharia): mantém backlog, versões, roadmap e requisitos.
• Site Champions: traduzem para o turno, treinam, recolhem feedback.

Sem isso, a IA fica órfã entre a área digital e a fábrica.

2) Traga a decisão para dentro do fluxo de trabalho

O operador não quer “mais um dashboard”. Ele quer menos fricção.

• Se o caso é qualidade, a recomendação deve aparecer onde a decisão acontece (por exemplo, na tela de processo/MES).
• Se é manutenção preditiva, o alerta tem de virar ordem de serviço com prioridade e justificativa.

A regra que eu uso: se a IA não altera uma rotina diária, ela não escala.

3) Padronize o que pode ser padronizado (sem sufocar o site)

Em ambientes com muitos sites, um equilíbrio é crucial:

• Padrão corporativo para dados, nomenclatura de tags, integração, segurança, métricas.
• Liberdade local para parametrização, exceções operacionais e pequenas adaptações.

Isso acelera replicação e reduz retrabalho. E, para IA, replicação é onde o ROI explode.

4) Trate a IA como ciclo de vida (e não entrega única)

Sustentação exige disciplina:

• Monitorização de performance do modelo (acerto, drift, falsos positivos)
• Rotina de re-treino (mensal/trimestral, dependendo do processo)
• Gestão de versões e aprovações
• Auditoria e rastreabilidade (especialmente em qualidade)

Esse é o lado “chato” que separa demonstrações bonitas de resultados contínuos.

Como ficar “AI-ready” em 90 dias: um plano realista

Em 90 dias, dá para criar uma base sólida de prontidão tecnológica e adoção — sem prometer milagres. Um plano prático para manufatura:

Semana 1–3: alinhamento de capacidades e seleção do caso

• Mapeie 8–12 capacidades industriais (qualidade, manutenção, energia, planeamento)
• Escolha 1 caso de uso com alto impacto e boa repetibilidade
• Defina KPI (ex.: reduzir paragens não planeadas em 15% em 6 meses)

Semana 4–7: maturidade e lacunas (pessoas/processos/tecnologia)

• Faça diagnóstico rápido por site/linha (checklist de maturidade)
• Liste lacunas e estime esforço (ex.: calibrar sensores, padronizar tags, treinar turno)
• Defina o modelo operacional (donos, rituais, cadência)

Semana 8–13: piloto orientado à operação (não à demo)

• Integre a recomendação no fluxo (MES/CMMS/rotina de turno)
• Rode com “modo assistido” (humano confirma decisão) por 2–4 semanas
• Meça adoção (uso por turno) e resultado (KPI)

Métrica que quase ninguém mede e deveria: taxa de aceitação da recomendação (quantas vezes o time seguiu a IA) + motivo de rejeição.

Perguntas que líderes fazem (e respostas diretas)

“Devo começar por dados ou por caso de uso?”

Comece por caso de uso e capacidade, mas valide cedo a viabilidade de dados. Se você tentar “arrumar todos os dados” antes, vira programa interminável.

“IA generativa serve para chão de fábrica?”

Serve, mas a porta de entrada mais segura costuma ser assistência ao trabalho: procedimentos, troubleshooting, pesquisa em histórico, criação de relatórios. Para controle em malha fechada, priorize modelos preditivos e de otimização com governança forte.

“Como escalar para várias plantas sem perder controlo?”

Use um modelo corporativo de capacidades + maturidade por pessoas/processos/tecnologia. Isso cria linguagem comum e evita que cada planta reinvente o método.

O que a abordagem da Bayer ensina para IA na manufatura

O valor da história da Bayer não está num software específico. Está na disciplina: medir progresso, gerir maturidade e tratar adoção como parte do desenho da solução. É exatamente essa combinação que transforma IA em resultado recorrente.

Se você lidera transformação digital, eu apostaria nisto: antes de pedir “mais casos de IA”, consolide prontidão tecnológica em 1–2 capacidades críticas (por exemplo, manutenção e qualidade). Quando a operação confia no processo e a solução vira rotina, escalar deixa de ser discurso.

O próximo passo é escolher: sua fábrica quer “provar que dá” ou quer operar melhor todos os dias com IA?