IA no serviço industrial: eficiência e manutenção preditiva

A maioria das fábricas ainda trata serviço como “pós-venda”. O resultado é previsível: manutenção reativa, paragens caras, energia desperdiçada e uma equipa sempre a correr atrás do prejuízo.

O que está a mudar o jogo na indústria não é só a automação na linha. É o modelo de serviço inteligente, apoiado por dados, IA e uma operação global capaz de transformar boas ideias em execução no chão de fábrica. A história de Matthias Sölch — a atuar entre Madrid (perto do cliente) e Erlangen (centro de decisão) — mostra um ponto essencial para 2025: a transformação digital na manufatura vive ou morre na ponte entre estratégia e operação.

Nesta peça da série “IA na Indústria e Manufatura”, vou pegar no que a experiência dele sugere (eficiência energética, manutenção preditiva, operação global, colaboração) e traduzir em práticas que geram impacto mensurável: menos downtime, melhor OEE, menor consumo energético e um serviço que constrói confiança.

Serviço industrial com IA: o valor está na execução

Serviço industrial com IA funciona quando há ciclo rápido entre detectar, decidir e agir. A parte difícil não é “ter uma plataforma”. É garantir que um insight (por exemplo, um risco de falha) vira ação concreta: ajuste de parâmetros, intervenção programada, troca de componente, ou mudança de rotina de operação.

O ponto forte de um papel “duplo” como o de Matthias — um pé na região e outro na sede — é exatamente criar esse ciclo. Na prática, isso resolve dois problemas clássicos:

• A sede define standards e roadmaps, mas pode perder a realidade do chão de fábrica.
• As equipas locais conhecem os ativos e as dores, mas nem sempre têm escala, orçamento ou suporte para industrializar a solução.

Quando essas duas visões estão alinhadas, o serviço deixa de ser um centro de custo e passa a ser um motor de performance.

A ponte que quase ninguém planeia: pessoas e processos

IA na manufatura não falha só por tecnologia. Falha por falta de processos de resposta. Um modelo que prevê falhas é inútil se:

• ninguém confia no alerta,
• não existe janela de manutenção,
• não há peças de reposição,
• o fornecedor não consegue atender no SLA,
• o técnico não tem histórico do ativo no momento da intervenção.

A ambição realista para 2026 não é “IA em tudo”. É IA onde o processo está pronto para agir — e depois expandir.

Eficiência energética com dados: onde a indústria ganha rápido

Eficiência energética é uma das áreas com ROI mais rápido para digitalização, porque a energia virou um custo estratégico — e, em muitos setores, também um requisito de compliance e reputação.

No conteúdo original, o foco em Espanha é claro: implementar soluções de eficiência diretamente no cliente e padronizar práticas em escala global (há um exemplo de coordenação de projeto internacional para sites de produção). Isso aponta para uma tendência forte: padronização + medição contínua + melhoria operacional.

O que “IA para energia” faz na prática

A IA aplicada à energia, quando bem desenhada, faz três coisas objetivas:

1. Deteta desperdício que não aparece em auditorias pontuais (picos, standby mal gerido, cargas fora de turno).
2. Encontra padrões operacionais que afetam consumo (setpoints, sequenciamento de máquinas, ar comprimido, refrigeração).
3. Recomenda ações priorizadas por impacto e esforço (não apenas dashboards).

Um bom programa de eficiência energética orientado por dados normalmente começa por uma abordagem “80/20”:

• Medir os maiores consumidores (linhas, utilidades, fornos, compressores).
• Criar KPIs simples (kWh/unidade, kWh/turno, consumo base fora de produção).
• Implementar alertas para desvios e regras de operação.
• Só depois evoluir para modelos mais sofisticados.

Checklist prático: 30 dias para sair do PowerPoint

Se eu tivesse de orientar uma equipa industrial a começar já, faria assim:

• Semana 1: mapear ativos críticos e pontos de medição (energia e processo).
• Semana 2: definir 3 KPIs que a operação entende e aceita.
• Semana 3: criar rotinas de resposta (quem faz o quê quando há desvio).
• Semana 4: testar uma melhoria operacional e medir antes/depois.

O objetivo é criar tração interna. Sem isso, IA vira “projeto de TI”.

Manutenção preditiva: quando “prever” não basta

Manutenção preditiva com IA dá retorno quando reduz paragens não planeadas e melhora o planeamento. Parece óbvio, mas muitas implementações ficam presas em modelos interessantes que não entram na agenda da manutenção.

O artigo menciona soluções digitais de manutenção preditiva e apoio a escalations e problemas de entrega. Isso é um ponto-chave: em ambientes industriais, “predição” e “execução” precisam estar ligados a um fluxo de serviço.

Um modelo de maturidade que funciona

Um caminho prático (e menos frustrante) para manutenção preditiva costuma seguir estes níveis:

1. Preventiva básica: calendário e checklists.
2. Baseada em condição: limites e alarmes (temperatura, vibração, pressão).
3. Preditiva: modelos que estimam risco/tempo para falha.
4. Prescritiva: recomendações + otimização do plano (peças, janela, mão de obra).

Muita gente quer começar no nível 4. Eu não recomendo. A melhor aposta é consolidar o nível 2 e escolher 1–2 casos críticos para o nível 3.

Casos de uso “bons de começar”

Nem todo ativo é ideal para IA. Os melhores candidatos têm:

• custo alto de paragem (impacto direto no OEE),
• falhas recorrentes,
• sensores disponíveis ou fáceis de instalar,
• histórico mínimo (mesmo que imperfeito),
• possibilidade real de intervenção (peças e acesso).

Exemplos típicos na manufatura:

• motores e redutores em linhas contínuas,
• rolamentos em equipamentos rotativos,
• compressores de ar,
• bombas de circulação,
• sistemas de refrigeração e HVAC industrial.

Métricas que o board entende

Quando o objetivo é gerar leads e patrocínio interno, foque em métricas que atravessam áreas:

• Downtime não planeado (horas/mês)
• MTBF e MTTR
• OEE por linha
• Custo de manutenção por unidade produzida
• Backlog de ordens

A frase que costuma alinhar todos: “Preditivo não é prever falhas; é comprar tempo para decidir bem.”

Operação global e serviços digitais: a fábrica não é uma ilha

Serviços digitais na indústria escalam quando existe um “sistema nervoso” global: padrões, suporte, rollout e aprendizagem entre plantas.

A experiência entre Erlangen e Madrid ilustra um modelo que tem ganho espaço: uma equipa central define arquitetura, métodos e catálogos digitais; equipas regionais implementam, adaptam e fecham o ciclo com feedback real.

O que uma operação global resolve (quando funciona)

• Padroniza o que deve ser padronizado: taxonomia de ativos, nomenclatura de alarmes, templates de relatórios.
• Evita reinvenção por planta: um caso de uso validado vira playbook.
• Acelera resolução de incidentes: escalations com histórico e dados.
• Cria consistência no serviço: SLA, qualidade, documentação.

O risco, claro, é virar burocracia. O antídoto é simples: tempo curto entre melhoria proposta e teste em campo.

“Três línguas” é mais do que comunicação

O detalhe de alternar entre alemão, espanhol e inglês parece humano — e é — mas também diz algo sobre transformação digital: a integração de IA é um exercício de tradução.

Tradução entre:

• linguagem de dados (modelos, sinais, qualidade),
• linguagem de operação (rotinas, segurança, turnos),
• linguagem do negócio (ROI, risco, compliance).

Quem faz essa ponte multiplica resultados, porque reduz atrito entre equipas.

Como começar: um roteiro de 90 dias para serviço inteligente

O melhor ponto de partida é um piloto com impacto operacional claro e um dono do processo. Aqui vai um roteiro objetivo, que eu já vi funcionar em ambientes industriais complexos:

1) Escolha um caso com “dor” e dono

• Um ativo crítico.
• Um problema conhecido (paragens, energia, qualidade).
• Um responsável que decide e responde.

2) Prepare dados suficientes (não perfeitos)

• Lista de tags/sensores essenciais.
• Histórico mínimo (mesmo 3–6 meses pode servir).
• Regras de qualidade: dados em falta, outliers, sincronização.

3) Defina ações antes de definir o modelo

• O que acontece quando o risco sobe?
• Quem aprova a intervenção?
• Qual janela de manutenção?
• Qual peça e qual fornecedor?

4) Meça ganho real e padronize

• Antes/depois (consumo, paragens, tempos).
• Documente o processo.
• Transforme em template para outras linhas/plantas.

A verdade é que a IA só “aparece” quando o operador e a manutenção mudam a rotina.

O que líderes industriais podem aprender com esta história

A história por trás do serviço (e não apenas do produto) encaixa perfeitamente no momento atual da indústria: 2025 está a premiar empresas que tratam o ciclo de vida do ativo como parte do negócio, não como obrigação contratual.

A minha opinião é direta: o serviço é o lugar mais pragmático para começar transformação digital com IA, porque está colado ao resultado. Menos paragens. Menos desperdício. Mais previsibilidade.

Se a sua operação quer avançar na agenda de fábrica inteligente, eficiência energética e manutenção preditiva, comece por responder a três perguntas, sem rodeios:

1. Qual paragem mais cara que ainda aceitamos como “normal”?
2. Onde estamos a gastar energia sem perceber?
3. Quem, exatamente, transforma um insight em ação em menos de 48 horas?

A próxima etapa é simples: desenhar um piloto que responda a uma dessas perguntas e criar o hábito de melhorar semanalmente. A tecnologia acompanha — mas o ritmo vem do serviço.