Mendix no Edge: IA e apps industriais na prática

A adoção de IA na indústria e manufatura não está a falhar por falta de algoritmos. Está a falhar por uma razão mais básica: o caminho entre a ideia e o chão de fábrica ainda é lento. Quando uma equipa leva meses para colocar uma pequena melhoria em produção — um alerta, um dashboard, uma automatização — a promessa de “fábrica inteligente” fica sempre para depois.

Foi isso que me ficou na cabeça ao rever uma sequência de workshops e eventos recentes em torno do Mendix on Edge (Mendix no Edge) e do ecossistema de Industrial Edge: quando o foco muda de “falar sobre inovação” para construir, testar, ligar e operar aplicações no edge, a conversa muda. E os resultados aparecem.

Ao longo de menos de um ano, a Siemens e a comunidade Mendix passaram de sessões de enablement online para workshops presenciais e hands-on, com certificação, demos industriais e um formato de 90 minutos capaz de pôr dezenas (ou centenas) de pessoas a criar uma app funcional ligada ao Industrial Edge Management (IEM). O detalhe importante aqui não é o evento em si — é o modelo de adoção.

O que o edge resolve (e porque isto interessa à IA na manufatura)

Resposta direta: o edge computing industrial resolve latência, custo e governança de dados, colocando computação perto das máquinas — onde a IA e a automação entregam valor sem depender de cloud para cada decisão.

Na manufatura, muitas decisões precisam de acontecer em segundos (ou milissegundos): paragens de linha, variações de qualidade, desvios de energia, instabilidade em PLCs, picos de vibração. Enviar tudo para a cloud e esperar resposta é, na prática, inviável em muitos cenários.

O edge permite:

• Inferência local de modelos de IA (ex.: deteção de anomalias em sinais, visão computacional para inspeção)
• Integração mais simples com OT (dados de sensores, gateways, MES/SCADA)
• Resiliência (continua a operar mesmo com ligação intermitente)
• Custos mais previsíveis (menos tráfego e armazenamento na cloud)

E aqui entra o ponto central: para a IA “pegar” no chão de fábrica, a equipa precisa de um modo rápido de criar aplicações industriais que consumam dados, apliquem lógica/IA e entreguem ação (alertas, workflows, HMI leve, integração com manutenção). O Mendix on Edge encaixa nesse espaço ao juntar low-code com execução no edge e gestão centralizada.

“A fábrica inteligente não é uma app única; é um conjunto de micro-soluções operacionais que precisam de nascer e evoluir rapidamente.”

Do workshop à fábrica: porque hands-on acelera a adoção

Resposta direta: a adoção acelera quando a equipa constrói uma app real, liga ao ambiente industrial e vê o ciclo completo (build → deploy → monitorização) num ambiente controlado.

A história contada nos eventos é simples: começaram com um workshop presencial com a equipa de Food & Beverage, depois passaram pela SPS Fair (com muitas conversas e procura real), e dali surgiu a decisão mais acertada para quem quer escala: criar um formato hands-on, onde as pessoas saem com um artefacto concreto.

O marco de Hannover (31/03/2025 a 02/04/2025)

Resposta direta: em Hannover, o formato ganhou “músculo” ao combinar app industrial no edge + orientação de especialistas + certificação.

Num contexto como a Hannover Messe, é fácil cair no padrão “demo bonita e folheto”. O salto foi criar uma experiência em que participantes:

• exploravam capacidades industriais do Mendix on Edge
• construíam e testavam a própria app de Industrial Edge
• recebiam acompanhamento de especialistas Siemens/Mendix
• saíam com certificado, que ajuda a empresa a justificar investimento e criar trilhos internos

Foram dois dias e cinco workshops, com conversas suficientes para provar um ponto: o mercado quer edge, mas quer sobretudo capacidade interna.

Pilsen e o efeito “não perder o ritmo”

Resposta direta: manter cadência de workshops transforma curiosidade em competência e cria uma comunidade técnica.

Depois de Hannover, repetir o formato (Pilsen, com colegas de Praga) parece detalhe logístico. Não é. É uma estratégia de adoção: criar repetição, melhorar materiais, ajustar demos e transformar “evento” em programa.

Mendix on Edge, Industrial Edge e o papel do IEM

Resposta direta: o valor aparece quando a app no edge é tratada como produto operacional: tem deployment controlado, versões, configuração e monitorização — e é aqui que a gestão (IEM) importa.

Em ambientes industriais, “colocar uma app a correr” nunca é só “colocar a correr”. Precisamos de:

• gestão de versões (quem alterou o quê e quando)
• governança (que dados a app pode usar)
• deploy repetível (do piloto para 10, 50, 200 linhas)
• observabilidade (logs, saúde, performance)

O Industrial Edge Management (IEM) entra como pilar de operação: ajuda a tratar o edge como uma frota gerida, em vez de um conjunto de PCs “esquecidos” na fábrica.

Onde a IA entra, de forma prática

Resposta direta: a IA entra como componente de decisão dentro da aplicação — e o edge reduz fricção para colocar essa decisão no processo.

Exemplos realistas (e comuns) em manufatura:

1. Manutenção preditiva leve: modelo de anomalias roda no edge, a app abre ordem no sistema de manutenção quando o padrão sai do normal.
2. Qualidade por visão computacional: inferência local para rejeitar peças com defeito sem depender de upload de vídeo.
3. Energia e eficiência: correlação local entre consumo, estado da máquina e lote, com alertas no turno.
4. Rastreabilidade operacional: app no edge captura eventos da linha e padroniza dados antes de subir para analytics central.

O ponto é que a IA não vive sozinha. Ela precisa de UI, workflow, integrações e operação contínua. É isso que uma abordagem de low-code no edge tende a acelerar.

Um formato que diz muito: 90 minutos e 140 participantes

Resposta direta: quando 140 pessoas conseguem construir e ligar uma app ao IEM em 90 minutos, fica claro que a barreira principal não é tecnologia — é método.

No Realize LIVE Americas 2025, o desafio foi ousado: um workshop em que os participantes criavam uma app industrial e a conectavam ao IEM num tempo curto. O resultado relatado foi de 140 participantes num ambiente altamente energético.

Isto é mais do que uma curiosidade de evento. É um sinal de maturidade do formato:

• o conteúdo estava suficientemente padronizado
• o ambiente foi pensado para reduzir “tempo perdido” com configuração
• a jornada do participante foi desenhada para entregar um momento de valor rápido

Na prática, este é o mesmo princípio que eu recomendo para projetos de IA na indústria: provas de valor curtas, com entrega operacional (não apenas um modelo a acertar previsões).

Como aplicar isto na sua empresa (um roteiro simples)

Resposta direta: comece pequeno, mas comece no processo real. Faça uma app no edge que mede, decide e aciona — depois replique.

Se a sua organização quer sair do piloto eterno e avançar com automação industrial e IA na manufatura, este roteiro costuma funcionar:

1) Escolha um caso de uso “operável” em 4 semanas

Evite projetos que dependem de 6 integrações e 3 áreas aprovarem. Prefira:

• alertas de anomalia numa máquina crítica
• checklists digitais conectados a dados de máquina
• rejeição assistida por visão em um posto específico

Critério prático: tem de haver dono do processo, métrica e ação clara.

2) Defina o “ciclo de valor” antes do modelo

Desenhe o fluxo completo:

• quais dados entram (sensores, PLC, tags, eventos)
• que decisão acontece (regras, IA, limites)
• qual ação sai (notificação, workflow, ajuste, ordem de manutenção)

A IA é uma parte. O ciclo é o produto.

3) Faça deployment no edge desde o dia 1

Se o objetivo final é operar no chão de fábrica, não espere “mais tarde” para pensar no edge. O edge muda requisitos (latência, conectividade, segurança) e elimina surpresas.

4) Padronize e replique

Depois do primeiro caso:

• transforme integrações em componentes reutilizáveis
• documente padrões de UI e alarmística
• crie uma pequena “academy” interna (o espírito dos workshops)

“A escala em IA industrial nasce quando a segunda e a terceira apps custam metade da primeira.”

5) Meça com números que a operação respeita

Três métricas que costumam ganhar o chão de fábrica:

• MTTR (tempo médio para reparar) — cai quando o alerta é acionável
• scrap/retrabalho — cai quando a inspeção detecta cedo
• OEE (disponibilidade/performance/qualidade) — sobe quando a ação é rápida

Perguntas que aparecem sempre (e respostas objetivas)

“Low-code aguenta ambiente industrial sério?”

Sim, desde que a arquitetura respeite OT: controle de versões, testes, permissões e operação no edge com gestão central. O problema raramente é “aguenta”; é governança e padrão de engenharia.

“Edge substitui a cloud?”

Não. Edge reduz latência e custo operacional para decisões locais. A cloud continua ótima para treino de modelos, análises históricas e coordenação multi-site.

“Por onde começo com IA na manufatura se não tenho equipa de data science?”

Comece com aplicações operacionais que usam regras e estatística simples, e evolua para IA onde fizer sentido. A sequência certa é: dados confiáveis → decisão → ação.

O que esta sequência de eventos nos ensina sobre 2026

Entramos no fim de 2025 com um cenário claro: a indústria quer resultados rápidos, mas com segurança e escala. E isso puxa a conversa para edge computing industrial, automação inteligente e ferramentas que aceleram a entrega de apps com qualidade.

A história do Mendix on Edge, vista pela lente da série “IA na Indústria e Manufatura”, mostra um caminho que eu considero mais pragmático: criar competência com experiências hands-on, construir apps que operam no edge, ligar a gestão (IEM) e medir impacto no processo.

Se a sua empresa está a preparar o roadmap de 2026, eu deixo uma provocação final: quantas pequenas aplicações de IA/automação a sua operação consegue colocar em produção por trimestre — e o que precisa de mudar para dobrar esse número?