IA e automação: lições de uma fábrica 4.0 de ração

A diferença entre uma fábrica “moderna” e uma fábrica realmente orientada por dados não está no número de sensores instalados — está na capacidade de transformar cada grama, cada segundo e cada kWh em decisão operacional. E há um caso recente na Europa Central que ilustra isso com números difíceis de ignorar: produção com precisão de 2 gramas, 60–80 receitas por dia e tempo de lote de 5–6 minutos, num complexo industrial com 9 andares, quase 40 metros de altura e 6.700 m².

Este tipo de desempenho não aparece por magia. É consequência de uma arquitetura bem desenhada de automação, rastreabilidade e execução de produção — e é exatamente aí que a conversa sobre IA na indústria e manufatura deixa de ser “tendência” e vira engenharia aplicada. No fim de 2025, com margens pressionadas, energia cara e exigências de qualidade cada vez mais rigorosas, o caminho para escala com previsibilidade passa por fábricas inteligentes.

O estudo de caso desta vez vem de uma unidade de produção de ração altamente automatizada em Dabason (Hungria), desenvolvida com uma integração forte entre processos, movimentação de materiais, controle industrial e software de chão de fábrica. Vou usar este exemplo como lente para algo mais útil: o que você pode copiar (e o que deve evitar) ao desenhar um roadmap de IA e automação na manufatura.

O que torna uma fábrica “inteligente” de verdade

Uma fábrica inteligente é aquela em que o fluxo físico (materiais, máquinas e pessoas) e o fluxo digital (dados, regras, alarmes, rastreabilidade e otimização) caminham juntos. Quando isso acontece, surgem três resultados práticos: qualidade repetível, eficiência mensurável e capacidade de resposta.

No projeto de Dabason, há um ponto que considero a base de tudo: a integração de três linhas (ração, premix e concentrado) dentro de uma visão única do processo — do recebimento ao expedição. Sem essa “coluna vertebral” digital, qualquer iniciativa de IA vira um piloto isolado, com pouco impacto.

A métrica que quase ninguém acompanha (e deveria)

Muita empresa acompanha OEE, refugo e paragens. Ótimo. Mas em indústrias com receitas e alto mix, eu tenho visto uma métrica ganhar protagonismo: tempo para trocar de receita sem perder conformidade.

Quando você produz dezenas de formulações por dia, o ganho não vem apenas de “rodar mais rápido”, e sim de:

• reduzir risco de contaminação cruzada;
• garantir dosagem correta em microcomponentes;
• encurtar setup e validação;
• manter rastreabilidade de ponta a ponta.

A precisão de 2 g não é um detalhe técnico; é uma decisão estratégica de qualidade.

Precisão e rastreabilidade: a base para IA no chão de fábrica

IA não corrige dados ruins — ela amplifica o que já existe. Por isso, o primeiro “degrau” realista para IA na manufatura é criar um ambiente onde as decisões automáticas sejam confiáveis.

Nesta fábrica, o processo começa com o recebimento e armazenamento de matérias-primas e segue por pesagem, moagem, mistura, granulação, arrefecimento, peneiração e armazenagem de produto acabado. O que chama atenção é o nível de instrumentação e estrutura: 144 silos/tanques de macro e microcomponentes, com volume total acima de 1.000 m³.

Por que isso importa para algoritmos (na prática)

Para aplicar manutenção preditiva, otimização energética ou detecção de anomalias, você precisa de séries temporais consistentes e eventos bem definidos. Em operações por lotes (batch), a IA funciona muito melhor quando existe:

1. marcação de fases (ex.: dosagem → mistura → granulação);
2. parâmetros por lote (temperatura, tempo, consumo, desvios);
3. rastreio de origem (qual silo, qual linha, qual ordem);
4. histórico pesquisável para comparar “lotes bons” vs “lotes problemáticos”.

A partir daí, dá para criar modelos simples e valiosos — muitas vezes antes mesmo de partir para redes neurais complexas.

Frase “citável” para a sua equipa: IA na fábrica começa com rastreabilidade e termina com otimização contínua. O resto é ruído.

Automação e controle industrial: onde a confiabilidade decide o ROI

O coração do chão de fábrica continua sendo o controle industrial. No caso de Dabason, a automação usa uma arquitetura com PLC Siemens e CPU central (S7-517), conectando módulos de I/O, sensores, atuadores e partidas suaves num desenho coeso.

A escolha de uma arquitetura unificada não é “preferência de fornecedor”; é uma forma de reduzir variabilidade na operação e custos invisíveis de integração.

Redundância e suporte 24/7: uma decisão de negócio

Há um detalhe que muita empresa adia até a primeira grande paragem: redundância de servidor e continuidade operacional. Aqui, existe uma estrutura redundante com um servidor de contingência preparado fora do site. Isso, combinado com suporte remoto 0–24h, muda a equação do risco.

Numa operação com lotes curtos e alto mix, uma paragem não custa apenas produção; custa:

• reprogramação de ordens;
• descarte/segregação por rastreabilidade incompleta;
• atraso logístico;
• energia desperdiçada em partidas e aquecimentos.

Se o seu objetivo é gerar leads para projetos de IA industrial, esta é uma conversa poderosa: IA sem confiabilidade operacional vira uma promessa cara.

Movimentação de materiais inteligente: o “gargalo escondido”

Muitas fábricas investem em automação na máquina (misturador, prensa, forno), mas deixam a logística interna com lacunas. O resultado é um sistema rápido que vive à espera do material certo no lugar certo.

No estudo de caso, o elemento mais marcante é um sistema de transporte por contentores em trilhos multinível (com elevadores entre andares), capaz de operar com até 8 contentores simultâneos e desenhado para evitar contaminação cruzada.

Contaminação cruzada: qualidade, compliance e reputação

Separar linhas para produtos com e sem aditivos (ou ingredientes sensíveis) não é exagero. É um jeito direto de proteger:

• conformidade (especialmente com requisitos de rastreabilidade);
• segurança do produto;
• reputação junto a clientes e parceiros;
• custos com recolha e retrabalho.

E aqui entra um ponto de IA pouco comentado: quando o fluxo físico é limpo e determinístico, fica mais fácil aplicar algoritmos para:

• detectar padrões de atrasos por rota/nível;
• prever acúmulos e filas;
• ajustar prioridades de transporte conforme ordens e janelas logísticas.

Ou seja: logística interna também é terreno fértil para IA.

MES/SCADA + dados em tempo real: onde a IA começa a pagar

O salto de “automação” para “fábrica inteligente” costuma acontecer quando a empresa implementa um MES (Manufacturing Execution System) conectado ao SCADA, consolidando dados e ações do chão de fábrica.

No caso de Dabason, a gestão digital (SCADA + MES) faz:

• acompanhamento em tempo real;
• registo e rastreio de cada etapa;
• diagnóstico de falhas;
• funções de manutenção preditiva;
• otimização de energia.

Três casos de uso de IA que encaixam como uma luva

Se você já tem PLC + SCADA/MES com dados bem estruturados, estes três casos de uso tendem a gerar valor rápido em operações semelhantes:

1. Detecção de anomalias por fase do processo

   • Treine modelos (ou regras estatísticas robustas) por etapa: dosagem, mistura, granulação.
   • Resultado esperado: menos lotes fora de especificação e menos paragens “misteriosas”.

2. Manutenção preditiva em ativos críticos

   • Motores, redlers, moinhos e granuladores têm assinaturas claras (corrente, vibração, temperatura, ciclos).
   • Resultado esperado: reduzir falhas súbitas e planear intervenções em janelas curtas.

3. Otimização energética baseada em receita e carga

   • Energia não é só “consumo total”; é consumo por produto/receita/turno.
   • Resultado esperado: identificar receitas “caras” e ajustar parâmetros (por exemplo, aquecimento e tempo) sem perder qualidade.

Em dezembro (e especialmente no fecho do ano), vejo muitas indústrias a revisitar custos e metas para 2026. Este é um momento excelente para mapear onde a IA pode atacar desperdícios com mais clareza: energia, paragens e variação de qualidade.

Um roteiro prático para aplicar estas lições na sua fábrica

Copiar tecnologia sem copiar o método dá errado. O que funciona é um roteiro que começa com fundamentos e vai ganhando autonomia.

Passo 1: Padronize dados e eventos do processo

Defina um “dicionário” de dados: tags, unidades, limites, fases do lote, motivos de paragem. Sem isso, cada dashboard vira uma discussão.

Passo 2: Escolha 1–2 KPIs que liguem qualidade e eficiência

Para fábricas por receita, eu gosto destes:

• tempo de troca de receita com conformidade;
• desvio de dosagem em microcomponentes;
• consumo de energia por tonelada e por receita.

Passo 3: Comece com modelos simples (e prove valor)

Antes de “IA generativa no chão de fábrica”, foque em:

• anomalias baseadas em estatística;
• regressão para consumo/qualidade;
• classificação de falhas por padrões de sensores.

Quando a equipa confia nos alertas, você ganha licença para avançar.

Passo 4: Feche o ciclo (recomendar → agir → auditar)

O melhor desenho é recomendação automática com auditoria humana no início, evoluindo para ações automáticas em cenários controlados. Isso reduz risco e acelera aprendizagem.

Para onde isso está indo em 2026

O movimento é claro: mais fábricas vão combinar automação robusta (PLC/SCADA/MES) com camadas de IA para prever, otimizar e padronizar decisões. A Europa Central já está a exportar este modelo para novos projetos na região (como Roménia e Moldávia), o que mostra que não é uma “obra única” — é um padrão replicável.

Se você acompanha a série “IA na Indústria e Manufatura”, este caso reforça uma tese que eu defendo: a IA entrega resultados quando nasce de processos bem instrumentados e governados, não de um software isolado.

O próximo passo prático? Identifique um processo com alto mix e alto custo de erro (dosagem, inspeção, energia ou manutenção) e desenhe um piloto com começo, meio e fim — dados, modelo, validação e operação. E aí vem a pergunta que fica para 2026: na sua fábrica, a decisão ainda está na cabeça das pessoas… ou já está no sistema?