Robótica com IA na fábrica: integrar rápido, escalar melhor

Em 2025, a robótica industrial já não está presa ao “robô programado para repetir movimentos”. O que está a ganhar tração nas fábricas é a combinação de IA + visão + sensores + integração com automação, capaz de produzir robôs mais autónomos, orientados por intenção e adaptáveis a variações reais do chão de fábrica.

E aqui vai a parte menos glamorosa — e mais determinante: a tecnologia já funciona, mas muitas empresas ainda hesitam em escalar. Não por falta de casos de uso, e sim porque a integração e a usabilidade continuam a ser o ponto onde os projetos derrapam em custo, tempo e risco. É precisamente isso que ficou claro no “Get Together for Robotics” 2025, encontro internacional que juntou fabricantes de robôs, fornecedores de automação, startups e utilizadores industriais.

Nesta edição da série “IA na Indústria e Manufatura”, vou ligar os pontos entre o que se discutiu no evento e o que interessa a quem tem metas de produtividade, qualidade e disponibilidade para bater em 2026: como transformar robótica com IA em ROI, sem transformar a fábrica num laboratório infinito.

O estado real da robótica com IA em 2025: já dá para produzir

A resposta direta: sim, já dá para colocar robótica com IA a produzir — mas ainda é difícil fazê-lo de forma repetível e escalável.

O evento “Get Together for Robotics” 2025 (organizado pela comunidade PI) teve participação recorde, com cerca de 170 participantes entre fornecedores e utilizadores, e um sinal importante: forte presença de executivos C-level. Isto costuma acontecer quando a tecnologia sai do “piloto simpático” e entra na conversa de orçamento, risco operacional e impacto no OEE.

O foco em IA foi inevitável. Viu-se:

• Aplicações multivendor (robôs, câmaras, sensores e software de diferentes marcas a trabalhar em conjunto)
• Programação low-code/no-code a aproximar equipas de processo e automação
• Robôs com visão mais robustos para variação de peças, iluminação e posicionamento
• Discussão madura sobre o que falta: simplificar integração e operação

Um bom resumo do momento: “a autonomia aumentou; a fricção para implementar também”.

O mito que trava muita fábrica: “robótica com IA é só para quem tem uma equipa gigante”

Most companies get this wrong: insistem em começar por uma célula “super avançada”, cheia de customizações. Funciona — até mudar o produto, trocar um fornecedor de robô, ou precisar de escalar para mais 10 linhas.

Robótica com IA não pode depender de heróis. Precisa de padrões, bibliotecas reutilizáveis e integração previsível. É aqui que entram os standards e os ecossistemas.

Por que a adoção ainda não escala? Usabilidade e integração são o gargalo

A resposta direta: o gargalo não é o robô mexer-se; é o sistema completo funcionar como parte da fábrica.

Quando falamos de “robótica com IA” no contexto de manufatura, raramente é um robô isolado. É um conjunto:

• PLC e lógica de máquina
• Robô (ou vários)
• Visão (2D/3D) e iluminação
• Sensores (força/torque, proximidade, segurança)
• Redes industriais e protocolos
• MES/SCADA/Historiadores
• Requisitos de segurança funcional e cibersegurança

O problema prático: cada integração “custom” cria dívida técnica. E dívida técnica em fábrica vira:

• comissionamento mais longo
• paragens maiores na mudança de produto
• dependência de especialistas externos
• dificuldade em replicar a célula noutra planta

No evento, a ideia repetiu-se: ainda existe hesitação no chão de fábrica para adoção em larga escala porque “tem de ser mais simples”. E eu concordo. Se o projeto só é viável quando tens o integrador perfeito e o programador perfeito, então não é estratégia — é sorte.

O que muda o jogo na prática: integração “industrial”, não “projeto artesanal”

Para escalar robótica com IA, a fábrica precisa de algo parecido com o que já funciona em automação há décadas:

1. Interfaces padronizadas entre equipamentos
2. Engenharia reaproveitável (templates, bibliotecas, tags, diagnósticos)
3. Simulação e validação antes da paragem
4. Operação simples para manutenção e produção

É aqui que standards como o SRCI aparecem como resposta concreta ao problema.

SRCI e a padronização que acelera o ROI na robótica industrial

A resposta direta: standards de interface como o SRCI reduzem esforço de engenharia e risco de integração — e isso aumenta a velocidade do ROI.

O SRCI (uma iniciativa dentro do ecossistema PI) tem um objetivo muito pé no chão: fazer PLCs, sistemas de visão e sensores “falarem” com robôs de diferentes fabricantes de forma mais consistente. Menos adaptações específicas por marca, menos re-trabalho quando se muda o robô, mais previsibilidade no comissionamento.

Um dado importante citado no contexto do movimento: a expectativa é que o SRCI esteja disponível para cerca de 65% do mercado de robôs até 2026. Se isso se confirmar, muda a economia de decisão: padronizar deixa de ser “nice-to-have” e vira vantagem competitiva.

“Integração universal” não é marketing — é menos paragem e menos retrabalho

Numa fábrica real, padronização tem impactos mensuráveis:

• redução do tempo de comissionamento (menos mapeamento manual de sinais e comandos)
• melhor diagnóstico (falhas mais fáceis de rastrear)
• troca de fornecedor com menor custo (evita lock-in)
• treino mais simples (mesma lógica de operação entre células)

E isso conversa diretamente com o objetivo da série “IA na Indústria e Manufatura”: IA só vira eficiência quando está integrada e controlada como parte do sistema produtivo.

Da programação à simulação: como tornar robótica com IA “operável”

A resposta direta: ganha quem encurta o caminho entre ideia → célula validada → operação estável.

Uma das linhas mais práticas do debate é que a robótica está a aproximar-se do modelo “engenharia industrial”: planear, programar, testar e operar com ferramentas mais unificadas. No contexto apresentado, soluções de integração e bibliotecas de robótica permitem que utilizadores planeiem e operem robôs de diferentes fabricantes com uma interface comum — reduzindo a necessidade de especialistas dedicados apenas a uma marca.

Simulação não é luxo: é seguro, rápido e previsível

Se a tua fábrica ainda vê simulação como “coisa de projeto grande”, estás a deixar dinheiro na mesa.

Uma abordagem madura para robótica com IA inclui:

• simular ciclos e alcances antes de mover equipamentos
• validar tempos de ciclo e gargalos de movimento
• testar cenários de falha (peça mal posicionada, falha de visão, perda de rede)
• treinar equipa sem parar linha

Quando a simulação é baseada em controladores e bibliotecas consistentes, ficas mais perto do ideal: comissionamento com menos surpresas.

Low-code/no-code: bom para começar, insuficiente para escalar sozinho

Low-code ajuda a acelerar protótipos e reduzir barreiras. Mas há um alerta: em ambiente industrial, a célula precisa de:

• gestão de versões e mudanças
• rastreabilidade (qual lógica está em produção?)
• validação e testes
• documentação operável

O “no-code” sem governança vira um “shadow automation”. O caminho saudável é combinar facilidade de criação com disciplina de engenharia.

Casos de uso com mais ROI: onde IA + robótica já paga a conta

A resposta direta: os melhores ROI aparecem quando a IA resolve variabilidade e a robótica entrega repetibilidade.

Na manufatura, o ROI raramente vem de “ter um robô”. Vem de reduzir uma dor concreta: refugo, retrabalho, paragens, falta de mão de obra, riscos ergonómicos, ou instabilidade de qualidade.

Aqui vão exemplos comuns em 2025 (e o que a IA acrescenta):

1) Bin picking e alimentação flexível de linhas

• Dor: peças em caixas, orientações aleatórias, variação de lote
• IA/visão: deteção 3D, seleção de pega, adaptação a reflexos/oclusões
• Resultado típico: menos gabaritos, troca de produto mais rápida

2) Inspeção de qualidade com visão e decisões automáticas

• Dor: inspeção manual inconsistente e lenta
• IA: deteção de defeitos por visão, classificação por severidade, tendência por turno
• Resultado típico: menos refugo a jusante, rastreabilidade melhor

3) Montagem assistida e manipulação sensível

• Dor: tolerâncias, encaixes, força variável
• IA + sensores de força/torque: ajuste em tempo real, deteção de anomalias
• Resultado típico: menos peças danificadas e menos paragens por ajustes

4) Paletização e final de linha com variação

• Dor: múltiplos SKUs, padrões de palete, alturas
• IA: reconhecimento e otimização de padrão, deteção de instabilidade
• Resultado típico: mais throughput com menos reprogramação

A regra que eu sigo: se a peça e o processo são 100% previsíveis, automação clássica resolve. Se existe variabilidade real (posição, aparência, lote, fornecedor), IA + visão + robótica passam a fazer sentido.

Checklist para levar robótica com IA do piloto à escala em 90 dias

A resposta direta: o plano certo prioriza integração, segurança e replicabilidade — não “features”.

Se eu estivesse a orientar uma equipa industrial agora, em dezembro de 2025, eu começaria assim:

1. Escolhe 1 célula com dor financeira clara (refugo, paragens, falta de mão de obra) e mede o baseline.
2. Define requisitos de integração desde o dia 1: PLC, rede, MES, alarmística, modos de operação, segurança.
3. Exige padrões e bibliotecas: comandos, estados, diagnósticos e estrutura de tags reutilizáveis.
4. Projeta para troca de SKU: tempos de setup, receitas, validação de visão, tolerâncias.
5. Simula antes da paragem: ciclo, alcance, colisão, cenários de falha.
6. Cria um “runbook” de operação: o que o operador faz em 30 segundos quando algo falha.
7. Define KPI de aceitação (ex.: OEE da célula, taxa de sucesso de pega, FPY, tempo médio de recuperação).

Se fizeres isto, a conversa muda. De “temos um robô com IA” para “temos uma célula que entrega qualidade e estabilidade”.

Para onde vai a fábrica inteligente em 2026: ecossistemas e interoperabilidade

A resposta direta: 2026 será menos sobre “qual robô” e mais sobre “qual ecossistema integra, simula e opera melhor”.

O que se viu no “Get Together for Robotics” 2025 reforça uma tendência: o valor está a deslocar-se para a camada de integração e orquestração. A fábrica inteligente exige que robôs, automação e dados convivam com menos fricção. É assim que a IA deixa de ser um experimento e vira um componente de produção.

A minha aposta é simples: as empresas que tratarem interoperabilidade como pilar (e não como detalhe) vão escalar mais rápido, com menos custo e menos dependência externa. E isso é exatamente o que a “IA na Indústria e Manufatura” promete quando fala em eficiência e qualidade: resultados sustentáveis, repetíveis e auditáveis.

Se estás a avaliar o próximo investimento em robótica com IA, a pergunta útil não é “o robô é avançado?”. É esta: consigo integrar, operar e replicar esta célula em outras linhas sem recomeçar do zero?