Serviços digitais com IA: eficiência na manufatura

A maioria das fábricas ainda trata serviço como “apagar incêndio”: algo que começa quando um alarme dispara, um motor falha ou a linha para. Só que, em 2025, isso já é uma escolha — e uma escolha cara. Quando dados operacionais fluem em tempo real e a IA consegue identificar padrões de degradação antes do colapso, o serviço deixa de ser um centro de custo e vira um motor de desempenho.

É aqui que o trabalho de Ida Koester, líder de operações digitais na Siemens Smart Infrastructure, fica interessante para quem vive IA na Indústria e Manufatura. Ela opera um modelo “acima do site” (remote, cloud e escalável) que analisa dados de instalações, gera recomendações automáticas e resolve problemas antes que a equipa local sequer perceba. Isso é o que muitas empresas chamam de manutenção preditiva, mas com um detalhe que costuma faltar: um modelo operacional repetível.

O que um Digital Service Center muda, na prática

Um Digital Service Center (DSC) muda o jogo porque desloca parte do trabalho de serviço do chão de fábrica para uma camada remota e contínua. A resposta direta: você ganha escala, consistência e velocidade sem depender de deslocações, janelas de visita e “o melhor técnico disponível”.

No modelo descrito no caso da Siemens, as equipas centrais entregam serviços digitais para vários países a partir de hubs (por exemplo, Bratislava, com expansão para locais como Eslováquia, Bulgária e, em breve, Turquia). Para a indústria, isto traduz-se em três efeitos muito concretos:

• Padronização: a mesma lógica de diagnóstico e os mesmos relatórios em múltiplas plantas.
• Escalabilidade: o serviço não cresce “um técnico por cliente”; cresce como software + processos.
• Aprendizagem acumulada: quando uma anomalia aparece numa planta, a melhoria no modelo pode beneficiar todas.

Eu tenho visto (e isto vale para quase qualquer operação industrial) que a tecnologia raramente é o maior obstáculo. O obstáculo é o operating model: quem faz o quê, quando, com quais SLAs, e como o conhecimento vira procedimento e não “dica de corredor”.

“Acima do site”: por que essa camada importa para manufatura

“A cima do site” significa que a inteligência do serviço não vive apenas na planta; ela vive numa camada que observa muitas plantas ao mesmo tempo. Em manufatura, isso é especialmente útil em grupos com múltiplas unidades (automotivo, bens de consumo, alimentos e bebidas, química, farmacêutica), onde o desempenho varia muito por hábitos locais.

Quando você centraliza parte do serviço digital:

1. Detecta padrões entre plantas (o mesmo tipo de falha repetindo-se em locais diferentes).
2. Prioriza intervenção onde há maior risco (paragem de linha, refugo, consumo energético fora do padrão).
3. Mantém consistência de indicadores (OEE, disponibilidade, alarmes recorrentes, energia por unidade).

De dados “parados” a ações: como a IA cria valor no serviço

A resposta curta: IA no serviço industrial é útil quando transforma telemetria em decisões operacionais — não quando vira um dashboard bonito.

No exemplo citado, a equipa analisa continuamente dados de operação das instalações do cliente e gera relatórios automatizados com recomendações acionáveis, como:

• ajustar ciclos de manutenção,
• reduzir consumo de energia,
• aumentar disponibilidade de ativos.

Isso é possível porque o serviço deixa de ser reativo e passa a ser orientado a regras digitais + modelos de IA (por exemplo, detecção de anomalias, previsão de falhas, classificação de severidade, correlação entre variáveis de processo).

Bom serviço é resolver o problema e depois avisar o cliente: “A propósito, você tinha um problema, mas já está resolvido.”

Essa frase é forte porque descreve o objetivo real de manutenção preditiva com IA: reduzir o tempo entre “primeiro sinal” e “ação corretiva”, idealmente antes do impacto na produção.

O que isso tem a ver com qualidade e refugo

Muita gente associa IA na indústria apenas a falha mecânica. Só que o mesmo raciocínio vale para qualidade:

• vibração e temperatura fora do padrão podem gerar variações dimensionais;
• pressão instável pode afetar enchimento e selagem;
• consumo energético anómalo pode indicar atrito, desalinhamento, filtros saturados.

Quando o serviço digital cria alertas e recomendações com base em padrões, ele atua como uma “segunda linha” de engenharia de confiabilidade e processo. E faz isso 24/7.

Um caso típico (e replicável): eficiência, disponibilidade e energia

A parceria de vários anos com um fabricante global de bens de consumo ilustra um padrão que é muito replicável em manufatura: usar dados operacionais para melhorar desempenho de sites de forma contínua.

O fluxo, simplificado, costuma ser assim:

1. Coleta de dados (sensores, PLC/SCADA, BMS/EMS, historiadores, contadores de energia).
2. Normalização e contexto (calendário de produção, turnos, receitas, condições ambientais, estados de máquina).
3. Análise contínua (regras, limites dinâmicos, modelos de anomalia, tendências).
4. Recomendação (o que fazer, porquê, urgência e impacto estimado).
5. Ação + verificação (fechamento do loop e atualização de regras/modelos).

Se você está a tentar criar leads ou justificar investimento interno, este é o ponto: o valor aparece quando o loop fecha. Relatório sem ação vira “teatro de dados”.

Métricas que eu cobraria logo no piloto (sem complicar)

Para não cair no genérico, aqui vão métricas operacionais simples que funcionam bem em pilotos de serviços digitais com IA:

• MTBF (tempo médio entre falhas) antes/depois
• MTTR (tempo médio para reparo) antes/depois
• Horas de paragem não planeada por mês
• Top 10 alarmes recorrentes e sua redução
• Energia por unidade produzida (kWh/unidade) em linhas comparáveis
• Backlog de manutenção (ordens atrasadas) e sua evolução

Escolha 3–5 e mantenha o foco por 8 a 12 semanas. Se não houver melhoria mensurável nesse período, o problema costuma ser instrumentação insuficiente, dados sem contexto ou falta de dono do processo.

Como montar um operating model de serviço digital (sem virar um monstro)

A centralização descrita por Ida Koester aponta para uma lição prática: IA não escala se o serviço não escala. A tecnologia pode estar pronta, mas a operação precisa ser desenhada.

1) Defina o que é “central” e o que é “local”

Um modelo equilibrado geralmente separa assim:

• Central (DSC): monitorização contínua, análise, relatórios automatizados, melhorias de regras/modelos, triagem de alertas.
• Local (planta): execução física, validação de causa raiz, intervenções, segurança, aprovações de paragem.

Isto evita o erro comum de tentar “mandar” na planta de longe — e também evita o outro erro: deixar o local sozinho com ferramentas complexas.

2) Padronize o básico: taxonomia e severidade

Se cada site chama a mesma falha por um nome diferente, a IA aprende pior e o serviço perde tempo. Padronize:

• nomes de ativos e tags críticos;
• classes de falha (elétrica, mecânica, processo, instrumentação);
• níveis de severidade (S1–S4) com ações recomendadas.

3) Transforme recomendações em rotinas de manutenção

Recomendação útil vira rotina quando está ligada a:

• uma ordem de trabalho (CMMS/EAM),
• um SLA (tempo de resposta),
• um responsável (RACI),
• um critério de fechamento (o que prova que resolveu).

4) Segurança e confiança: o “sim” precisa de limites

Em indústria, nem tudo pode ser automático. O caminho maduro é começar com detecção + recomendação, e só depois avançar para automação de correções (quando aplicável e seguro). A confiança cresce quando:

• o modelo explica o “porquê” (variáveis que mudaram, tendência, comparação histórica);
• há rastreabilidade (log de alertas, decisões e ações);
• existe governança de mudanças (quando regras/modelos são atualizados).

Pessoas primeiro: por que “service é 100% people business”

A parte mais subestimada do caso é cultural. Ida descreve o desafio de alinhar países, processos e expectativas — e crava que serviço é um negócio de pessoas. Na manufatura, isso aparece em duas frentes:

1. Adoção no chão de fábrica: se operadores e manutenção não confiam no alerta, ele será ignorado.
2. Colaboração entre áreas: energia, manutenção, processo, qualidade e TI/OT precisam jogar no mesmo tabuleiro.

Uma abordagem que funciona bem é criar um “ritual” semanal curto (30–45 min) entre DSC e planta para revisar:

• alertas mais críticos,
• ações concluídas e pendentes,
• melhorias necessárias no modelo (falsos positivos/negativos),
• ganhos medidos (paragem evitada, energia reduzida, falha antecipada).

Sem esse ritual, o serviço vira mais uma ferramenta a ser “administrada”. Com ele, vira rotina de performance.

Próximos passos para quem quer IA na indústria com resultado

Se você está a considerar serviços digitais com IA para manufatura — seja com um parceiro, seja internamente — eu seguiria este roteiro simples:

1. Escolha um processo crítico (linha gargalo, utilidades, HVAC industrial, compressão, caldeiras, refrigeração).
2. Garanta dados bons o suficiente (tags essenciais, frequência adequada, contexto de operação).
3. Defina 3–5 métricas e uma meta em 90 dias.
4. Monte o operating model (central/local, SLAs, RACI, integração com manutenção).
5. Escalone por repetição, não por customização infinita.

A ideia que fica do exemplo da Siemens é direta: a IA gera valor quando vem embutida num serviço bem operado — com gente responsável, processos claros e melhoria contínua.

Se 2026 é o ano em que você quer reduzir paragens e energia sem sacrificar qualidade, vale a pena olhar para o serviço como plataforma digital. A pergunta final é simples e desconfortável: a sua operação está preparada para resolver problemas antes de eles aparecerem — ou ainda depende de perceber a falha quando a linha já parou?