UX mobile na indústria: comissionamento sem fricção

A maioria das iniciativas de “fábrica inteligente” falha num ponto pouco glamoroso: o técnico no chão de fábrica a tentar configurar um disjuntor com pouco tempo, pouca rede e demasiadas etapas no ecrã. Dá para ter IA a prever avarias e dashboards bonitos no escritório. Mas se o comissionamento e a manutenção de dispositivos em campo forem confusos, o resto da transformação digital fica a meio.

É por isso que melhorias de UX (experiência do utilizador) em ferramentas operacionais — como a PowerConfig Mobile App, usada para comissionar e manter disjuntores e dispositivos de medição SENTRON via Bluetooth — têm um impacto real na produtividade. Não é “design por design”. É eficiência operacional, menos erros, menos retrabalho e mais dados fiáveis para a automação e para a IA.

Neste artigo, pego no caso apresentado pela Siemens (melhorias de UX na PowerConfig Mobile) e traduzo-o para lições práticas para equipas de indústria e manufatura: o que muda quando a UX melhora, como medir, como replicar o método e como isso alimenta a agenda de IA na Indústria e Manufatura.

Porque a UX no chão de fábrica decide o ROI da digitalização

Resposta direta: numa operação industrial, UX não é “perfumaria”; é a diferença entre um fluxo de comissionamento concluído em minutos ou uma intervenção prolongada com risco de erro.

Em ambientes industriais, o utilizador típico de uma app de comissionamento não está sentado com calma a explorar menus. Está, muitas vezes, num quadro elétrico, com EPI, pressão de tempo, ruído, e objetivos claros: ligar, parametrizar, validar e seguir para a próxima tarefa. Quando a interface obriga a “adivinhar” o próximo passo, o custo aparece rápido em três frentes:

• Tempo de intervenção maior (e paragens mais longas, quando aplicável)
• Erros de parametrização (que geram falhas intermitentes difíceis de diagnosticar)
• Dados de baixa qualidade (o que compromete analítica, rastreabilidade e modelos de IA)

Aqui está uma frase que vale para quase todas as fábricas: “Se o registo de dados der trabalho, o dado não existe.” Melhorar UX é reduzir atrito para que o processo correto seja também o mais fácil.

A ponte para a IA na Indústria e Manufatura

Quando o comissionamento e a manutenção são bem guiados e consistentes, a operação ganha:

1. Padronização: parâmetros configurados de forma uniforme, com menos variação humana.
2. Rastreabilidade: quem fez o quê, quando, e com que versão/receita.
3. Base de dados limpa: essencial para manutenção preditiva, deteção de anomalias e otimização.

Sem esses três pontos, a IA fica a “adivinhar” em cima de ruído.

O caso PowerConfig Mobile: mobilidade, Bluetooth e foco no essencial

Resposta direta: colocar o comissionamento no telemóvel/tablet com Bluetooth aumenta flexibilidade em campo — mas só funciona se os fluxos forem óbvios.

O PowerConfig é um software para comissionamento e manutenção de disjuntores e dispositivos de medição (como famílias Powercenter). A evolução para app mobile traz ganhos claros:

• Mobilidade real: o técnico leva a ferramenta no bolso.
• Conectividade local via Bluetooth: útil em ambientes com rede limitada ou políticas restritivas.
• Velocidade na intervenção: menos dependência de portátil, cabos e preparação.

Só que há um “porém” recorrente: muitas apps industriais nascem como “versão reduzida” do desktop, mantendo complexidade e terminologia. O artigo original reconhece isso: havia tarefas-chave complexas e pouco intuitivas.

A abordagem tomada foi pragmática: trabalhar os fluxos primários primeiro (onboarding/comissionamento), identificar fricções e redesenhar com foco no que o utilizador realmente tenta fazer.

Como redesenhar UX industrial sem perder tempo (o método que funciona)

Resposta direta: o caminho mais curto para uma UX melhor é mapear a jornada, priorizar fricções e iterar com testes rápidos de usabilidade.

O caso descreve três etapas que eu recomendo para qualquer ferramenta de operação industrial (app, HMI, portal ou assistente):

1) Mapear a jornada do utilizador (user journey) com um caso de uso “de verdade”

Em vez de discutir ecrãs isolados (“este botão devia ser azul”), o trabalho começou por definir a jornada de onboarding/comissionamento via Bluetooth. Isso força a equipa a responder:

• Qual é o objetivo final do utilizador?
• Quais passos são obrigatórios e quais são opcionais?
• Onde o utilizador costuma parar, voltar atrás ou desistir?

No artigo, as dores foram recolhidas de múltiplas fontes (design, PRMs, auditoria de UX). Na prática, em ambiente industrial, vale incluir também:

• feedback do suporte técnico
• relatórios de não conformidades
• logs de eventos e tempos por etapa (quando existem)

Regra simples: se um passo gera chamadas para suporte, esse passo é candidato a redesign.

2) Priorizar fricções com stakeholders (sem “religião de UX”)

Nem toda melhoria tem o mesmo impacto. O que foi feito — e bem — foi priorizar os principais pain points durante a jornada.

Uma forma objetiva de fazer isso em operações é usar uma matriz rápida:

• Frequência (quantas vezes por semana/mês acontece?)
• Severidade (se der errado, qual é o impacto?)
• Tempo (quanto tempo extra adiciona?)

Os pontos com alta frequência + alta severidade devem vir primeiro. Em comissionamento elétrico, exemplos típicos:

• emparelhamento Bluetooth confuso
• seleção errada do dispositivo
• validação final sem confirmação clara
• nomenclatura técnica inconsistente entre ecrãs

3) Redesenhar o fluxo inteiro (não só “arrumar” a UI)

O texto destaca algo importante: “Re-designed the entire workflow”. Isso evita remendos.

Em apps industriais, redesenhar o fluxo significa, muitas vezes:

• reduzir decisões do utilizador (menos bifurcações)
• tornar o próximo passo óbvio (“Próximo” com contexto)
• agrupar parâmetros por objetivo (segurança, proteção, comunicação, medições)
• criar estados claros: não ligado / ligado / parametrizado / validado / concluído

Também foi seguido um guia de estilo (SiMPL). Isso pode parecer detalhe, mas na prática reduz carga cognitiva: componentes consistentes geram confiança e rapidez.

Testes de usabilidade: o piloto simples que evita meses de retrabalho

Resposta direta: um teste de usabilidade curto com um utilizador novo encontra problemas que a equipa interna deixa de ver.

No caso, foi feito um piloto com um colega “completamente novo” na aplicação:

1. usar a versão existente para recolher feedback
2. iterar o design para corrigir novas dores
3. validar novamente com o mesmo utilizador

Mesmo com apenas um utilizador, este ciclo costuma revelar falhas óbvias de fluxo, linguagem e feedback do sistema. Em contexto industrial, eu acrescentaria duas práticas que elevam a qualidade sem aumentar muito o esforço:

• Testar com luvas (quando aplicável): acertos em botões e campos mudam bastante.
• Testar em ambiente ruidoso/realista: o utilizador lê menos, decide mais rápido.

Métricas de UX que fazem sentido na manufatura

Se quiser ligar UX a resultados (e justificar budget), estas métricas são fáceis de explicar:

• Taxa de sucesso por tarefa (% que conclui com sucesso)
• Tempo para completar comissionamento (mediana, não só média)
• Erros críticos por sessão (configuração incorreta, passos omitidos)
• Chamadas ao suporte por 100 comissionamentos
• Retrabalho (voltar ao local por falha de parametrização)

O artigo menciona resultados encorajadores no piloto. O próximo passo natural é transformar isso num painel contínuo de melhoria, workflow a workflow.

Onde entra a IA: UX como “tubo” para dados bons e automação real

Resposta direta: a IA depende de dados consistentes; e dados consistentes dependem de processos bem executados — e UX é o que torna isso repetível.

Na série IA na Indústria e Manufatura, fala-se muito de manutenção preditiva, deteção de anomalias, otimização de energia e qualidade. Todos esses casos usam dados que começam no campo:

• medições elétricas e estados de disjuntores
• eventos de proteção e logs de falhas
• parâmetros de configuração e alterações
• histórico de intervenções

Se a app guia mal o comissionamento, dois problemas aparecem:

1. Os parâmetros ficam incoerentes entre linhas/equipas, e o modelo de IA aprende padrões errados.
2. O histórico fica incompleto, e a IA perde contexto (por exemplo, “falhou” porque foi mal configurado, não porque está a avariar).

Uma UX bem desenhada permite ir além do “configurar”:

• checklists inteligentes para garantir passos críticos
• validações automáticas (regras) antes de concluir
• captura estruturada de causa/ação na manutenção
• preparação para assistentes de IA que sugerem o próximo passo com base no estado do dispositivo

A minha opinião: antes de investir em IA generativa para o técnico, arrume o fluxo base. Caso contrário, a IA só vai “explicar” uma interface confusa.

Um plano prático (30 dias) para melhorar a UX de apps industriais

Resposta direta: em 30 dias dá para melhorar um fluxo crítico se a equipa focar em jornada, métricas e iteração rápida.

Aqui vai um roteiro que tenho visto funcionar em equipas de produto industrial:

1. Semana 1: escolher 1 workflow crítico (ex.: comissionamento via Bluetooth)
2. Semana 1: mapear jornada + dores (suporte, técnicos, auditoria rápida)
3. Semana 2: protótipo do fluxo redesenhado (foco em passos e estados)
4. Semana 3: 3 testes de usabilidade (1 novato, 1 experiente, 1 “misto”)
5. Semana 4: implementar + instrumentar métricas (tempo por etapa, erros, abandonos)

Checklist de “UX industrial boa” (simples e exigente):

• O utilizador sabe sempre onde está e o que falta.
• O sistema mostra feedback imediato (ligação, leitura, escrita, validação).
• Erros têm mensagens acionáveis (“Aproxime-se do dispositivo”, “Ative Bluetooth”).
• O fluxo evita escolhas técnicas quando não são necessárias.
• Existe confirmação clara antes de gravar parâmetros críticos.

O que esperar a seguir (e porque isto importa agora)

De 21/12/2025 até ao início de 2026, muitas fábricas entram num período de planeamento de investimentos e revisão de eficiência (com energia e manutenção no topo da lista). Se a sua operação depende de intervenções em quadros elétricos, cada minuto poupado em comissionamento e diagnóstico é margem.

As melhorias de UX na PowerConfig Mobile mostram um caminho muito concreto: tratar o técnico como utilizador principal, redesenhar fluxos com base em jornada e testar cedo. Isso cria uma base sólida para automação e para IA — porque a informação passa a nascer certa.

Se está a preparar a próxima fase de digitalização, eu deixo uma provocação útil: qual é o “passo chato” do seu processo que está a impedir a sua IA de ter dados bons? Muitas vezes, a resposta não está num novo modelo. Está num ecrã.

Quer avaliar rapidamente se a UX das suas ferramentas de campo está a ajudar ou a travar a produtividade? Vale a pena mapear um único workflow crítico e medir tempo, erros e retrabalho durante duas semanas.