Lean + IA na manufatura: do prémio à escala real

A maioria das fábricas diz que “faz lean”. Poucas conseguem provar isso quando a procura oscila, quando faltam componentes ou quando um produto novo entra em produção em semanas — e não em meses. Foi exatamente nesse cenário que a unidade Manufacturing Karlsruhe se destacou ao vencer a categoria “Lean Excellence” num prémio de gestão lean & green. O que me interessa aqui não é o troféu. É o método por trás dele.

E há um ponto que muita gente ainda subestima na série “IA na Indústria e Manufatura”: IA não substitui lean; IA amplifica lean. Se o processo é confuso, a IA só vai automatizar a confusão. Se o processo é claro, com rotinas de melhoria e indicadores bem definidos, a IA vira multiplicador — com previsões, deteção precoce de desvios e decisões em tempo real.

O caso de Karlsruhe ajuda a colocar as peças no lugar: produção adaptativa, foco em pessoas, estratégia clara no chão de fábrica e uma cultura de melhoria contínua. A partir disso, dá para desenhar um caminho muito concreto para evoluir de lean “bem feito” para manufatura inteligente com IA.

O que “Lean Excellence” mostra (e por que isso interessa em 2025)

Lean excellence hoje é capacidade de adaptação com disciplina. Não é só reduzir desperdício; é conseguir mudar o fluxo sem perder qualidade, segurança e previsibilidade.

A unidade premiada foi reconhecida por combinar:

• Estratégia de produção adaptativa, com destaque para Matrix Production in Flow (produção em matriz com fluxo)
• Aprendizagem contínua e melhoria orientada a metas (com um “sensei” lean, Hitoshi Takeda)
• Clareza estratégica em vários níveis organizacionais
• Pessoas no centro — não como slogan, mas como sistema operativo da fábrica
• Apoio de um sistema global de produção (Global Production System) que não é “tamanho único”

Em dezembro de 2025, isso é especialmente relevante porque a indústria europeia e global continua pressionada por três forças ao mesmo tempo: custos de energia, cadeias de abastecimento mais frágeis e variação de mix de produto (mais SKUs, ciclos de vida mais curtos). Lean ajuda a sobreviver. IA ajuda a escalar a resposta.

Produção adaptativa (Matrix Production in Flow) + IA: onde o ganho aparece

A produção em matriz com fluxo reduz tempos de espera e melhora flexibilidade — e a IA pode tornar essa flexibilidade “inteligente”. A ideia central é organizar recursos de forma modular para que diferentes produtos possam fluir por “mini-linhas” ou células reconfiguráveis, sem depender de uma linha rígida.

O que a IA adiciona a um fluxo em matriz

Quando a fábrica já tem padrões claros de trabalho e métricas confiáveis, a IA entra forte em três frentes:

1. Previsão de gargalos e balanceamento dinâmico

   • Modelos preditivos estimam a formação de filas por estação com base em histórico, sequências de ordem, tempos reais e microparagens.
   • A recomendação deixa de ser “alguém acha que vai entupir” e vira “a estação A vai saturar em 35 minutos; mover um operador treinado e ajustar a sequência reduz WIP em X%”.

2. Planeamento e sequenciamento com restrições reais

   • Em matriz, o sequenciamento muda o dia todo. IA pode otimizar a ordem considerando: disponibilidade de ferramentas, competências, setups, urgência, risco de qualidade e até energia.
   • Na prática: menos setups, menos espera por material e mais previsibilidade de entrega.

3. Controlo de qualidade em tempo real

   • Visão computacional e analytics detetam desvios cedo (soldering, montagem, defeitos cosméticos, etc.).
   • O ponto lean aqui é crucial: detetar cedo para parar cedo, com causa raiz e padrão corrigido.

Um exemplo prático (realista) de aplicação

Numa operação SMT/eletrónica (como sugere o contexto de SMT/APT), um fluxo em matriz com IA pode funcionar assim:

• O sistema recolhe tempos reais por referência de produto, tipo de componente e estação.
• Um modelo prevê probabilidade de falha por lote/fornecedor com base em histórico de defeitos.
• O sequenciador sugere produzir primeiro as ordens com menor risco quando a equipa está reduzida (turno noturno), e deixar as mais “sensíveis” para quando há suporte de engenharia.

Isso não “faz lean por si só”. Mas faz o lean acontecer com menos atrito.

Melhoria contínua: quando a IA vira parte do kaizen (sem virar ruído)

Melhoria contínua eficaz é dirigida por problemas reais, não por dashboards bonitos. Karlsruhe reforça a ideia de aprendizagem orientada a metas e rotinas como Gemba walks e discussões de equipa. Aqui entra uma regra que tenho visto funcionar: IA deve servir a cadência lean, não substituí-la.

Como encaixar IA nas rotinas de chão de fábrica

• Antes do Gemba: IA resume anomalias das últimas 24h (paragens, retrabalho, top 3 perdas) e sugere onde olhar primeiro.
• Durante o Gemba: checklists digitais com evidência (fotos, medições), e comparação automática com padrão.
• Depois do Gemba: o sistema gera um rascunho de A3/8D com dados já preenchidos (quando, onde, frequência, correlação), poupando tempo de “caça a dados”.

O benefício não é “ter IA”. É reduzir o tempo entre detetar → compreender → agir → padronizar.

O perigo: automatizar desperdício

Se as causas raiz não são tratadas, a IA vira um alarme constante. A fábrica fica “moderna” e cansada ao mesmo tempo.

Um critério simples para evitar isso:

• Se o alerta não leva a uma ação padrão em até 48h, o problema é o sistema de gestão, não o algoritmo.

Clarity for everyone: estratégia que desce ao posto (e a IA mede o que importa)

Estratégia que funciona é a que chega ao operador em forma de prioridades e padrões claros. O artigo destaca um processo estratégico ágil que liga níveis organizacionais com propósito. Isso é raro — e valioso.

A conexão com IA é direta: não dá para treinar bons modelos com metas vagas. Se a fábrica não sabe qual trade-off priorizar (prazo vs. custo vs. qualidade vs. energia), o sistema vai otimizar “o que é fácil medir”, não “o que é importante”.

Indicadores lean que a IA consegue melhorar (de forma objetiva)

Quando bem implementada, IA tende a impactar:

• OEE por causa (não só o número agregado)
• First Pass Yield (FPY) por produto/linha/turno
• Tempo de atravessamento (lead time) e variabilidade
• WIP (trabalho em curso) e saturação por recurso
• Tempo até contenção em problemas de qualidade

A recomendação que eu daria para quem está a ligar lean e IA: escolha 2 métricas de resultado (ex.: FPY e lead time) e 3 métricas de processo (ex.: microparagens, retrabalho, tempo de setup). O resto vem depois.

Pessoas no centro: a parte que decide se a IA escala ou morre

A frase “só através das pessoas a fábrica digital se torna inteligente” é mais literal do que parece. IA na manufatura depende de:

• quem define o problema,
• quem confia nos dados,
• quem executa a contramedida,
• quem atualiza o padrão.

Sem isso, vira um projeto de TI com um piloto bonito e um pós-piloto esquecido.

Três práticas para adoção (sem teatro)

1. Copilot do operador, não “polícia do operador”

   • Comece por casos que reduzem fricção: instruções dinâmicas, diagnóstico de falha, procura de peças, apoio ao setup.

2. Formação por função (30-60-90 dias)

   • Operação: “como interpretar alertas e quando parar a linha”.
   • Supervisão: “como fechar o ciclo PDCA com dados”.
   • Engenharia/qualidade: “como validar modelos e evitar falsos positivos”.

3. Governança simples de dados

   • Donos de dados por área, dicionário de métricas e rotinas de calibração (sensores, etiquetas, registos).

A cultura lean dá o terreno. A IA precisa desse terreno para crescer.

Perguntas comuns (e respostas diretas) sobre lean com IA

A IA substitui o lean?

Não. Lean define o sistema de trabalho; IA melhora a capacidade de decisão e antecipação. Sem padrões e gestão visual, a IA perde referência.

Por onde começar: qualidade, manutenção ou planeamento?

Comece onde há dor frequente e dados minimamente confiáveis. Na maioria das fábricas, isso costuma ser:

• Qualidade em linha (inspeção + causa raiz)
• Manutenção preditiva em ativos críticos
• Sequenciamento para reduzir setups e atrasos

Dá para aplicar em pequenas e médias fábricas?

Sim — e muitas vezes é mais rápido. O segredo é focar em 1 célula/linha, medir antes/depois e expandir com um playbook.

Um plano de 90 dias para sair do “lean premiado” para “lean inteligente”

O objetivo em 90 dias não é transformar a fábrica inteira. É provar valor com um caso replicável. Um roteiro prático:

1. Dias 1–15: escolha do caso e baseline

   • Selecione uma linha/célula com impacto no cliente.
   • Meça baseline: FPY, paragens, retrabalho, lead time, WIP.

2. Dias 16–45: dados e rotina

   • Padronize registos (motivos de paragem, defeitos, setups).
   • Crie uma cadência semanal de revisão (produção + qualidade + manutenção).

3. Dias 46–75: piloto de IA com ação definida

   • Ex.: modelo para prever microparagens + recomendação de ajuste.
   • Defina claramente: “se acontecer X, fazemos Y”.

4. Dias 76–90: escala controlada

   • Documente o playbook (dados, métricas, papéis, limites).
   • Leve para a segunda linha com contexto parecido.

Se o piloto não muda comportamento, não é piloto. É demo.

O que fica do prémio — e o próximo passo para quem quer leads (e resultados)

O reconhecimento de Karlsruhe reforça uma tese simples: excelência operacional nasce de cultura, método e clareza. IA entra como acelerador quando já existe base lean: fluxo, padrões, melhoria contínua e liderança presente no Gemba.

Na série “IA na Indústria e Manufatura”, este é o ponto de viragem que eu mais gosto: parar de discutir “se vale a pena usar IA” e passar a discutir onde a IA reduz desperdício agora — com métricas e rotina.

Se você está a tentar evoluir de lean para manufatura inteligente, a pergunta que eu deixo é direta: qual é o seu primeiro fluxo (linha, célula ou matriz) onde a IA pode prever um problema antes que ele vire atraso, retrabalho ou sucata?