IA na manufatura: o que um estágio em automação ensina

Há um mito confortável que trava muita gente na indústria: “IA na manufatura é coisa de data scientist e de projeto milionário.” A realidade é menos glamourosa — e muito mais útil. A base de qualquer fábrica inteligente começa em tarefas bem “pé no chão”: padronizar instruções, organizar dados de chão de fábrica, mexer em Excel, entender PLC, visitar painéis elétricos e conversar com quem realmente faz a linha rodar.

Foi exatamente esse tipo de jornada que um estagiário em automação viveu num verão intenso numa grande empresa de tecnologia industrial: semanas de treinamentos técnicos, projetos variados (de macros a propostas de novos serviços), visitas a clientes e, de quebra, experiências de integração e voluntariado que fortalecem a cultura de engenharia. O que isso tem a ver com IA na indústria e manufatura? Quase tudo.

A seguir, eu traduzo essa experiência prática para o que interessa a quem lidera operações, engenharia, manutenção e melhoria contínua: como formar profissionais “AI-ready” e quais projetos de estágio e early-career viram resultados reais em produtividade, qualidade e confiabilidade.

Da sala de aula ao chão de fábrica: o caminho “AI-ready”

Profissionais prontos para IA não nascem sabendo treinar modelos; eles aprendem a enxergar processos como sistemas. E isso começa cedo, com exposição ao ecossistema de automação industrial.

Num estágio bem desenhado, a pessoa passa por três camadas que se conectam diretamente à IA:

1. Camada de controle (OT): PLC, drives, sensores, IHM, redes industriais.
2. Camada de dados (historians, planilhas, MES/SCADA): captura, qualidade e contextualização.
3. Camada de decisão (analytics/IA): detecção de anomalias, otimização, previsões e recomendações.

O ponto-chave: IA só melhora o que está minimamente instrumentado e organizado. Quando um estagiário aprende a documentar rotinas, mapear fluxos e estruturar dados, ele está criando o “solo” onde depois a IA cresce.

Treinamentos hands-on: onde a teoria vira competência

Treinamentos práticos de automação — como cursos com programação de esteira, simulações e exercícios em ambiente industrial — fazem diferença por um motivo simples: reduzem o abismo entre código e consequência física.

Em manufatura, um ajuste ruim não quebra apenas um dashboard; ele pode:

• gerar refugo,
• parar a linha,
• comprometer segurança,
• causar desgaste acelerado.

Por isso, a formação “AI-ready” precisa incluir a mentalidade de confiabilidade e risco. Eu gosto de resumir assim:

Em fábrica inteligente, “modelo bom” não é o que acerta mais no notebook — é o que dá para operar com segurança às 3h da manhã.

Automação primeiro, IA depois: projetos que criam valor rápido

A experiência do estágio descrita no artigo original foi “colorida”: instruções de trabalho, melhorias em Excel, proposta de serviço, apresentações e visita a cliente. Isso parece disperso — mas, olhando com lente de IA na manufatura, é um portfólio excelente.

Padronizar instruções de trabalho é pré-requisito para IA

Escrever (ou reescrever) instruções de trabalho pode soar burocrático, mas é uma das atividades com maior impacto em:

• estabilidade de processo,
• repetibilidade,
• rastreabilidade,
• treinamento de novos operadores.

E aqui está a conexão direta com IA: sem padronização, você não tem “verdade operacional” para comparar dados. Se cada turno opera de um jeito, a variabilidade explode e os dados ficam “ruins” para qualquer modelo.

Um bom conjunto de instruções também facilita:

• criação de checklists digitais,
• captura consistente de causas de parada,
• classificação padronizada de defeitos,
• automação de auditorias.

Excel com macros: o “ETL” disfarçado que muita fábrica usa

Muita gente torce o nariz para Excel, mas ele continua sendo o canivete suíço de dados na indústria. Quando alguém cria planilhas com macros para coleta e tratamento de informação, geralmente está resolvendo problemas típicos de engenharia de dados industrial:

• consolidar dados de fontes diferentes,
• corrigir formatos e unidades,
• eliminar duplicidades,
• criar chaves (produto/lote/turno/máquina),
• gerar relatórios úteis para tomada de decisão.

A provocação que eu faria para qualquer gestor: não trate isso como “gambiarra”; trate como protótipo.

O caminho saudável é:

1. Prototipar rápido (muitas vezes em Excel).
2. Validar com operação e manutenção.
3. Migrar o que funciona para uma solução mais robusta (banco de dados, pipeline, dashboard).

É assim que você transforma uma melhoria local em base para analytics industrial e, depois, para IA.

Propor serviços e melhorias: mentalidade de produto dentro da engenharia

No artigo, o estagiário relata ter proposto a criação de um novo serviço. Isso é um sinal forte de maturidade: em fábricas inteligentes, a tecnologia só escala quando vira serviço interno com dono, SLA e melhoria contínua.

Exemplos práticos de “serviços” que conectam automação e IA:

• Monitoramento de ativos críticos (motores, redutores, bombas) com alertas.
• OEE confiável com padronização de motivos de parada.
• Qualidade em tempo real com regras e detecção de anomalias.
• Gestão de energia com metas por linha/turno/produto.

A lição aqui é direta: IA na indústria não é um projeto; é um conjunto de capacidades operacionais sustentáveis.

Visita à fábrica: onde a IA encontra a realidade (e os painéis elétricos)

Nada substitui ver uma linha real: esteiras, robôs, sensores, armários elétricos, ruído, vibração, poeira, calor, turnos e prioridades de produção. Esse choque de realidade é onde muitos projetos de IA ganham ou perdem viabilidade.

O que observar numa visita pensando em IA e automação

Se eu estivesse acompanhando um estagiário (ou um time de melhoria), eu pediria para voltar da visita com respostas objetivas a perguntas como:

• Quais variáveis já existem e onde estão? (PLC, SCADA, historian, MES)
• Qual é a taxa de amostragem real? (segundos? milissegundos? manual?)
• O dado tem contexto? (produto, receita, lote, turno, estado da máquina)
• Quais são os “pontos de dor” que custam dinheiro hoje? (paradas, setup, refugo, energia)
• Quem decide o quê? (operador, líder, manutenção, engenharia)

Isso vira o mapa de oportunidades para:

• manutenção preditiva (prever falhas e reduzir paradas não planejadas),
• otimização de processo (reduzir variabilidade e perdas),
• controle de qualidade com visão computacional,
• planejamento mais responsivo com dados confiáveis.

Um dado que vale ouro: tempo e motivo de parada bem coletados

Poucas iniciativas dão resultado tão rápido quanto melhorar a coleta de paradas. Quando motivo de parada vira “outros” ou “não informado”, você perde a chance de priorizar corretamente.

Um modelo de IA pode ajudar depois (por exemplo, sugerindo causa provável com base em sinais), mas primeiro você precisa de:

• taxonomia de paradas,
• treinamento de uso,
• auditoria leve de consistência,
• feedback para o time (para criar hábito).

Cultura e pessoas: o lado “não técnico” que acelera resultados

O texto original traz um detalhe que muita liderança subestima: eventos de integração, convivência e um dia de voluntariado bem organizado. Isso parece “extra”, mas na prática melhora execução.

Fábricas inteligentes dependem de colaboração entre:

• TI e OT,
• automação e manutenção,
• qualidade e produção,
• engenharia e compras,
• fornecedores e operação.

Quando estagiários e jovens engenheiros entram em uma empresa onde é normal pedir ajuda, compartilhar aprendizados e circular entre áreas, a curva de produtividade encurta.

E tem outro ponto: iniciativas como Action Day treinam algo raro em projetos de IA — coordenação com muitas partes interessadas. Quem já organizou uma ação com “muitas peças se mexendo” entende, na pele, o que é fazer um projeto de dados funcionar com prazos, dependências e expectativas.

O que empresas podem copiar já em 2026: um roteiro de estágio voltado à IA

Se o seu objetivo é formar talentos e gerar leads (internos e externos) para iniciativas de IA na manufatura, aqui vai um roteiro prático inspirado nesse tipo de experiência.

1) Um “trilho” de 8 a 12 semanas com entregáveis

• Semanas 1-2: onboarding + segurança + fundamentos (PLC/SCADA/dados).
• Semanas 3-6: projeto 1 (padronização + captura de dados) com dono e métrica.
• Semanas 7-10: projeto 2 (painel/relatório + melhoria de decisão) com validação em campo.
• Semanas 11-12: documentação, handover e apresentação para operação.

2) Um conjunto de projetos com alto ROI e baixo risco

• Digitalização de checklists de partida e setup.
• Padronização de motivos de parada e treinamento.
• Protótipo de dashboard de energia por linha/turno.
• Detecção simples de anomalias (regras + estatística) antes de IA complexa.

3) Mentoria com “ponte” entre automação e dados

O mentor ideal não é só o especialista técnico — é quem consegue traduzir:

• o que o chão de fábrica precisa,
• o que os dados conseguem dizer,
• o que a liderança quer medir.

Fecho: a fábrica inteligente começa no básico bem feito

A moral dessa história é objetiva: IA na indústria e manufatura não começa com um modelo sofisticado; começa com gente boa em automação, dados organizados e rotinas padronizadas. Um estágio que mistura treinamento hands-on, projetos reais (mesmo que com Excel), contato com cliente e cultura de colaboração acelera exatamente esse caminho.

Se você lidera engenharia, operações ou transformação digital, vale olhar para o seu pipeline de talentos e perguntar: estamos treinando pessoas para “fazer apresentação” ou para melhorar a linha de produção com dados confiáveis?

A próxima onda de produtividade em 2026 vai favorecer quem fizer o simples com disciplina — e estiver pronto para colocar IA onde ela realmente funciona: no fluxo do trabalho, perto da decisão, com responsabilidade operacional. O seu time está sendo formado para isso?