IA na manufatura: o talento técnico que sustenta a Indústria 4.0

A EuroSkills Herning 2025 reuniu 597 jovens profissionais (até 25 anos), de 33 países, a competir em 38 competências, com apoio de 500 especialistas e expectativa de 100.000 visitantes. Estes números dizem mais do que “um grande evento”: mostram, na prática, onde a Europa está a apostar para resolver dois problemas ao mesmo tempo — escassez de profissionais qualificados e transição verde.

No contexto da série “IA na Indústria e Manufatura”, a leitura que mais interessa às empresas industriais é simples: não existe “fábrica inteligente” sem mão de obra tecnicamente excelente. A IA só entrega valor quando há pessoas capazes de instrumentar máquinas, parametrizar controlos, interpretar dados, manter sistemas e fazer melhorias contínuas em segurança. E é exatamente isso que competições como a EuroSkills colocam em palco.

O mote do evento — “Skilled for a greener future!” — encaixa diretamente no que muitas fábricas estão a viver em 2025: mais pressão sobre custos energéticos, metas ESG mais duras, e clientes a exigir rastreabilidade e eficiência. A diferença é que, aqui, a conversa deixa de ser abstrata e torna-se operacional: que competências, afinal, fazem a IA funcionar no chão de fábrica?

EuroSkills 2025: por que este evento interessa à indústria (e não só à educação)

A resposta direta: porque a EuroSkills é um “termómetro” de prontidão industrial. Quando um país (ou uma empresa) acompanha as competências em destaque — como controlo industrial, instalações elétricas, Indústria 4.0 e CNC — percebe rapidamente onde estão os gargalos reais para escalar automação, digitalização e IA.

Na EuroSkills Herning 2025 (09/09/2025 a 13/09/2025), a competição acontece num ambiente onde precisão, tempo e qualidade são medidos ao detalhe. Isso é muito parecido com uma fábrica moderna: especificações rígidas, tolerâncias apertadas, e necessidade de entregar com consistência.

Há ainda um ponto que eu considero subestimado: competição cria cultura de excelência. A indústria que quer IA precisa dessa cultura, porque modelos e algoritmos não compensam:

• sensores mal instalados;
• parametrizações de PLC incoerentes;
• dados sem qualidade;
• manutenção reativa;
• falta de padrões e documentação.

Ou seja: antes de “comprar IA”, a organização precisa de capacidade técnica e disciplina operacional.

O que a Siemens está a sinalizar ao apoiar o evento

Ao atuar como Main Skill Sponsor, a Siemens leva para a EuroSkills um recado muito objetivo para o mercado: tecnologia sem competências vira custo; tecnologia com competências vira produtividade.

No conteúdo do evento, aparecem explicitamente tecnologias e práticas que são centrais para IA na manufatura:

• Gémeos Digitais (Digital Twins) para ligar o mundo real ao digital;
• automação baseada em competências (skill-based automation);
• IA generativa (genAI) para usar melhor dados e conhecimento técnico.

Se a sua estratégia de Indústria 4.0 ainda trata estas peças como “projetos de TI”, há uma correção de rota a fazer: isto é trabalho de produção, engenharia e manutenção — com forte componente de capacitação.

Competências técnicas que tornam a IA aplicável no chão de fábrica

A resposta direta: IA depende de uma cadeia de valor de competências, não de um único perfil “cientista de dados”. A EuroSkills mostra isso porque as provas cobrem justamente os pontos críticos onde a IA ganha (ou perde) tração.

Controlo industrial (PLC/HMI): o “sistema nervoso” da fábrica

Sem controlo industrial bem feito, a IA não tem onde atuar. PLCs e HMIs são onde o processo é comandado, onde alarmes são tratados e onde se garante segurança e repetibilidade.

Quando a competição usa controladores como SIMATIC S7 e painéis HMI, está a evidenciar uma realidade: os melhores ganhos de IA começam com estabilidade do processo.

Na prática, isto significa:

• padronizar tags e nomenclaturas (para dados consistentes);
• garantir tempos de ciclo e sincronização confiáveis;
• reduzir ruído de sinais e “gambiarras” na lógica;
• desenhar alarmística útil (menos alarmes, mais ação).

Uma frase que vale guardar: “A IA não corrige um processo mal controlado; ela expõe o problema mais depressa.”

Instalações elétricas: segurança, eficiência energética e qualidade de dados

A eletricidade é o ponto de partida para confiabilidade. Falhas elétricas, aterramento mal feito, ruído eletromagnético e instrumentação sem padrão podem degradar medições — e dados ruins destroem qualquer iniciativa de IA.

Quando se usa um módulo lógico como o LOGO! em contexto de formação/competição, a mensagem é: a base conta. E conta muito.

Para 2025, com metas de eficiência e descarbonização mais presentes, as competências elétricas também são essenciais para:

• medição por centro de custo e por linha;
• gestão de picos de demanda;
• integração de variadores, motores e redes industriais;
• projetos de eficiência (ar comprimido, HVAC industrial, fornos, etc.).

Indústria 4.0: integração e interoperabilidade (onde a IA vive)

A resposta direta: IA industrial é integração + contexto. Um modelo pode prever uma falha, mas só cria valor se estiver ligado a ordens de trabalho, peças de reposição, calendário de produção e limites de processo.

É por isso que a competência “Indústria 4.0” aparece como uma área própria: ela mistura automação, redes industriais, dados e operação.

Exemplos de aplicações típicas onde competências de Indústria 4.0 fazem a diferença:

• manutenção preditiva (vibração, corrente do motor, temperatura, qualidade do lubrificante);
• controle de qualidade com visão computacional (defeitos de superfície, dimensional, embalagem);
• otimização de setpoints com limites de segurança e qualidade;
• rastreabilidade de lotes e parâmetros críticos para auditorias.

Sem essa camada de integração, a IA vira um “dashboard bonito” que ninguém usa.

CNC e usinagem: onde tolerância e dados se encontram

Usinagem CNC é um dos ambientes mais claros para ver a relação entre competência técnica e dados. Pequenas variações em ferramenta, fixação, refrigeração e desgaste mudam vibração, potência e acabamento — e isso pode ser medido.

Ao destacar fresagem CNC com sistemas de comando numérico, a EuroSkills reforça um caminho forte para IA em manufatura:

• prever desgaste de ferramenta;
• ajustar parâmetros para reduzir refugo;
• reduzir paradas não planejadas;
• melhorar repetibilidade entre turnos e operadores.

Aqui, a IA funciona melhor quando quem está no processo sabe responder: qual variável realmente causa o defeito? Isso é conhecimento de chão de fábrica, não só matemática.

Sustentabilidade na manufatura: habilidades “verdes” são habilidades digitais

A resposta direta: sustentabilidade industrial não se conquista com slogans; conquista-se com medições e decisões operacionais.

O mote “mais verde” da EuroSkills Herning 2025 combina com uma verdade dura de 2025: energia e materiais continuam caros, e o desperdício aparece diretamente no resultado.

E aqui entra o elo com IA:

• IA identifica padrões de consumo e perdas invisíveis;
• automação estabiliza processos e reduz variações;
• competências técnicas transformam insights em mudanças reais.

Três frentes onde IA + competências reduzem impacto ambiental

1. Energia: previsão de picos, detecção de equipamentos ineficientes, otimização de ciclos.
2. Materiais: redução de refugo com controle de qualidade automatizado e parâmetros mais estáveis.
3. Tempo de máquina: menos paradas e menos “tentativa e erro” significam menos consumo por peça.

Uma forma prática de pensar: a unidade de sustentabilidade na fábrica é “kWh por peça boa”. E isso depende de processo, manutenção, automação e dados.

Como preparar a sua equipa para IA na indústria (sem ficar preso à teoria)

A resposta direta: construa competência aplicada com projetos pequenos, repetíveis e medidos, em vez de um “programa de IA” genérico.

Inspirando-nos na lógica de uma competição (tarefas claras, critérios, tempo e qualidade), funciona muito bem criar um plano de capacitação com entregas concretas.

Um roteiro prático em 90 dias

Semana 1–2: escolher um caso de uso com ROI claro

• um ativo crítico (compressor, bomba, spindle);
• uma dor mensurável (paradas, refugo, energia, retrabalho).

Semana 3–6: arrumar dados e processo (antes do modelo)

• padronizar tags e limites;
• calibrar sensores;
• definir o que é “falha” e o que é “normal”.

Semana 7–10: piloto com operação no centro

• alertas acionáveis (com responsável e prazo);
• integração com manutenção e produção;
• testes em turnos diferentes.

Semana 11–13: industrializar

• documentação;
• formação do time;
• indicadores: OEE, refugo, kWh/peça, MTBF/MTTR.

As 6 competências que eu priorizaria ao contratar (ou formar)

• fundamentos de automação e PLC;
• leitura e diagnóstico de sistemas elétricos;
• noções de redes industriais e integração;
• metrologia e qualidade (o que medir e como);
• dados industriais (contexto, tags, histórico, eventos);
• segurança (funcional e ciber): não há IA sem segurança.

Se a sua empresa tem dificuldades em “encontrar perfis”, a solução mais robusta costuma ser dupla: requalificar quem já conhece o processo + atrair jovens talentos com trilhas de evolução claras.

O que a EuroSkills 2025 ensina sobre o futuro da IA na manufatura

A resposta direta: a vantagem competitiva vai pertencer a quem formar mais rápido e aplicar melhor. A EuroSkills coloca holofotes no que realmente move a indústria: pessoas que sabem fazer, medir, corrigir e melhorar.

Se a sua estratégia de IA na manufatura está focada apenas em software, você vai bater no teto cedo. Já vi isso acontecer: o piloto até “funciona”, mas não escala porque ninguém consegue manter tags consistentes, lidar com exceções de processo, ou ajustar a automação sem parar a linha.

O caminho mais sustentável é tratar competências como parte do seu stack tecnológico. Treino técnico, padrões de engenharia, e melhoria contínua não são “custos de formação”; são infraestrutura para IA.

A pergunta que fica para 2026 não é “qual modelo de IA vamos usar?”, mas sim: a nossa equipa consegue operar uma fábrica inteligente com estabilidade, segurança e disciplina de dados?