Low-code no MES farmacêutico: menos paragens, mais IA

Uma hora de paragem numa fábrica farmacêutica pode custar entre 1,4 e 6,8 milhões de dólares. Não é uma “multa invisível”; é dinheiro que desaparece enquanto a linha está parada, a equipa tenta encontrar a causa, a Qualidade pede evidências e o planeamento reprograma tudo à pressa. E, em 12/2025, com cadeias de abastecimento ainda pressionadas e maior escrutínio regulatório, a tolerância para atrasos está cada vez menor.

A parte desconfortável é esta: muita dessa paragem nasce fora do chão de fábrica. Nasce em processos digitais lentos, integrações manuais, validações que demoram meses e num MES que evolui a um ritmo inferior ao da operação real. A boa notícia? Há um caminho prático para encurtar esse ciclo: MES com desenvolvimento low-code, pensado para GMP, e preparado para ser a base de fábricas inteligentes com IA na manufatura.

Por que o MES “tradicional” vira gargalo (e como isso alimenta paragens)

Resposta direta: quando o MES demora meses a adaptar-se, a fábrica cria atalhos (Excel, papel, integrações manuais) e esses atalhos viram risco: mais erros, mais retrabalho, mais tempo de investigação e mais tempo parado.

Na indústria farmacêutica, não basta “fazer funcionar”. É preciso provar que funciona e que é rastreável. Por isso, os projetos de MES costumam ficar presos em três pontos:

1. Validação sequencial e pesada: requisitos, desenvolvimento, testes, correções, revalidação… tudo em cascata.
2. Integrações customizadas (ERP, LIMS, equipamentos, IoT): cada ligação vira um mini-projeto.
3. Mudança regulatória e operacional contínua: procedimentos mudam, produtos mudam, auditorias pedem mais evidência.

O resultado prático é previsível: quando surge um problema (desvio, falha de equipamento, inconsistência de dados), a equipa passa mais tempo a reconstruir o que aconteceu do que a resolver. E cada minuto de incerteza é um minuto de paragem ou de produção em modo “cauteloso” (mais lento).

Low-code no MES: velocidade sem sacrificar GMP

Resposta direta: low-code encurta o tempo entre “precisamos disto” e “está validado no MES” porque permite prototipar fluxos rapidamente, com componentes já alinhados com requisitos de conformidade.

A promessa do low-code não é “menos engenharia”. É menos trabalho repetitivo e mais foco no que realmente importa: desenhar processos robustos e validáveis.

O que muda no dia a dia (e por que a Qualidade tende a gostar)

Num MES suportado por low-code, as equipas conseguem construir protótipos funcionais cedo — e isso muda o jogo nas validações. Em vez de longas interpretações de requisitos, a operação, TI e Qualidade conseguem ver e testar o fluxo enquanto ele está a ser desenhado.

Componentes típicos, críticos para GMP, deixam de ser “reinventados” a cada projeto:

• Assinaturas eletrónicas com níveis de autorização
• Audit trail consistente (quem fez, o quê, quando, porquê)
• Formulários de registo de lote e recolha de dados de produção
• Controlo de versões de workflows e instruções

O impacto é simples: menos reinterpretação, menos retrabalho, menos ciclos de correção, e validação mais “à primeira”.

Integração mais rápida: o maior acelerador escondido

Num projeto de MES, a parte que mais atrasa costuma ser a cola entre sistemas. Quando se usa uma estrutura de integração com conectores pré-construídos (para ERP, LIMS, plataformas IoT e sistemas de chão de fábrica), a fábrica reduz o volume de desenvolvimento sob medida.

Menos customização significa:

• Menos pontos frágeis
• Menos tempo de testes de integração
• Menos dependência de especialistas raros
• Menos risco de regressões quando algo muda

Números que importam: custo, prazo e modernização

Resposta direta: low-code mostra ganhos mensuráveis em velocidade e custo de desenvolvimento, e isso encurta o tempo até o MES gerar valor (e reduzir paragens).

Na adoção de low-code em life sciences, aparecem quatro métricas que ajudam a enquadrar expectativas:

• 56% mais rapidez no desenvolvimento do que abordagens de código tradicional
• 53% menos custos de desenvolvimento de software
• 56% dos projetos entregues no prazo que, sem low-code, tenderiam a falhar
• 58% dos sistemas legados transformados ou substituídos por aplicações low-code

Traduzindo para a realidade da fábrica: se o MES demora meses a ficar pronto, você “paga” esse atraso em três moedas: paragens, desvios e capacidade desperdiçada. Se passa a demorar semanas, você encurta o tempo até:

• estabilizar processos;
• padronizar registos;
• reduzir investigações por falta de dados;
• melhorar o OEE sem mexer fisicamente na linha.

Uma frase que uso internamente para orientar projetos: “Cada semana que o MES não está a capturar dados com qualidade é uma semana em que a IA não tem chão para pisar.”

Low-code como ponte para IA na manufatura farmacêutica

Resposta direta: low-code não substitui IA; ele cria a base digital — dados, rastreabilidade e ciclos rápidos — para implementar IA com segurança e impacto real.

Muita conversa sobre IA na indústria começa pelo algoritmo. Na farmacêutica, começar pelo algoritmo costuma dar errado. O caminho mais sólido é:

1. Digitalizar o processo com rastreabilidade (MES bem desenhado)
2. Garantir qualidade do dado (consistência, contexto, versionamento)
3. Automatizar decisões de baixo risco (alertas, recomendações)
4. Escalar IA para decisões críticas (com validação e governança)

Onde a IA entra mais cedo (e com menos risco)

Com um MES mais ágil, há três frentes onde a IA tende a gerar valor rapidamente:

1) Manutenção preditiva e redução de downtime

Se o MES e os sistemas de chão de fábrica recolhem eventos e medições com contexto (lote, estado da máquina, produto, turno), fica viável treinar modelos para:

• prever falhas;
• sugerir janelas de manutenção;
• reduzir paragens não planeadas.

Isso conecta diretamente ao objetivo de eliminar “horas caras” de downtime.

2) Desvios e investigações mais rápidas

Com audit trail e dados de lote estruturados, a IA pode apoiar:

• triagem automática de desvios (classificação por severidade/impacto);
• detecção de padrões repetidos;
• sugestão de causas prováveis com base em histórico.

Não é “IA a decidir pela Qualidade”. É IA a encurtar o tempo até a evidência.

3) Controlo de qualidade e consistência de lote

Quando a recolha de dados é consistente, modelos de detecção de anomalias conseguem identificar deriva de processo mais cedo, ajudando a evitar:

• perdas de lote;
• reprocessos;
• bloqueios em libertação.

Por que low-code ajuda a escalar a IA

IA em ambiente GMP precisa de mudanças controladas. O low-code ajuda porque acelera o ciclo de melhoria mantendo:

• versionamento claro de workflows;
• registo de alterações;
• validação mais objetiva (porque o protótipo já “é” o sistema em teste).

Ou seja: você consegue ajustar formulários, regras de negócio e integrações sem transformar cada pequena melhoria num projeto de seis meses.

Como começar: um plano de 90 dias que faz sentido em GMP

Resposta direta: escolha um processo com impacto em paragens, entregue um MVP validável e construa a base de dados para IA desde o início.

A diferença entre um projeto que vira “museu de requisitos” e um que reduz downtime é o foco. Eis um roteiro pragmático (e realista) para os primeiros 90 dias:

1) Selecionar um caso com ROI e baixo atrito

Procure algo com estas características:

• alta frequência (acontece todos os dias);
• impacto direto em paragens, desvios ou libertação de lote;
• integração limitada (comece com 1–2 sistemas);
• métricas fáceis de medir.

Exemplos típicos: registos eletrónicos de produção numa etapa crítica, gestão de pesagens, ou captura estruturada de paragens/microparagens.

2) Definir “pronto para validar” (não “pronto perfeito”)

A frase que alinha equipas é: “validável, rastreável e utilizável”.

Inclua desde o início:

• perfis de acesso;
• assinaturas eletrónicas onde aplicável;
• audit trail;
• evidências de teste.

3) Prototipar com Operações + Qualidade na sala

Sessões curtas (60–90 min), com demonstração do fluxo, reduzem interpretações erradas. E isso, na prática, economiza semanas.

4) Preparar o terreno de dados para IA

Mesmo que a IA venha depois, desenhe já:

• um modelo de dados consistente (lote, equipamento, estado, operador, timestamp);
• dicionário de eventos (paragem planejada vs não planejada);
• padrões de captura (campos obrigatórios, unidades, listas controladas).

Sem isso, a IA vira “projeto de limpeza” eterno.

5) Medir o que interessa (e publicar ganhos)

Escolha 3–5 métricas antes do go-live:

• tempo médio de paragem por incidente;
• tempo de investigação de desvio;
• % de registos completos à primeira;
• tempo de libertação (quando aplicável);
• rework de documentação.

Quando os ganhos aparecem, a expansão para outras linhas e áreas deixa de ser debate e vira fila.

O que perguntar ao avaliar uma solução low-code para MES

Resposta direta: procure evidências de conformidade, capacidade de integração e governança de mudanças — não apenas rapidez de construção.

Use estas perguntas em reuniões técnicas e de Qualidade:

1. Como a plataforma trata audit trail e assinaturas eletrónicas?
2. Como é feito o controlo de versões de workflows e formulários?
3. Que integrações já existem (ERP, LIMS, IoT, SCADA/PLC)?
4. Como funciona o processo de validação e revalidação após mudanças?
5. Que mecanismos existem para segregar ambientes (dev/test/prod) e acessos?
6. Como garantem rastreabilidade ponta a ponta por lote?

Se a resposta for vaga, o risco não é técnico. É regulatório e operacional.

O ponto central: cada hora poupada vira capacidade e confiança

Low-code no MES farmacêutico não é uma moda de software. É uma forma de reduzir paragens, acelerar mudanças com governança e construir a base para IA na manufatura com dados confiáveis. Quando o MES passa a acompanhar o ritmo da fábrica, a organização para de escolher entre velocidade e conformidade.

Se você lidera Operações, Qualidade ou TI em life sciences, a pergunta prática para 2026 é: qual processo está a consumir mais horas caras por falta de agilidade digital — e qual MVP você consegue validar em semanas?