Telecomunicações robustas são a base da IA na indústria. Veja como a parceria Siemens–UNESP acelera talentos e fortalece fábricas e cadeias do e-commerce.
Telecom e IA: o elo prático entre UNESP e fábricas
A maior parte dos projetos de IA falha por um motivo bem menos “sofisticado” do que parece: falta de dados confiáveis, no tempo certo, chegando ao lugar certo. E isso é, antes de mais nada, um problema de comunicação — de telecomunicações, redes, integração e disciplina operacional.
É por isso que iniciativas como a masterclass de Telecomunicações em Sistemas Elétricos realizada pela Siemens na Faculdade de Engenharia da UNESP (Boa Vista) chamam atenção. Liderada pelo especialista Ricardo Soriani, a visita (e a aula) não é apenas um gesto institucional: é um sinal claro de como academia e indústria estão a trabalhar juntas para formar pessoas capazes de colocar IA e automação de pé no mundo real.
E há um detalhe que conecta este tema diretamente à nossa série “IA no Comércio Varejista e E-commerce”: a mesma infraestrutura de comunicação e controle que mantém uma planta industrial estável é o que sustenta, do outro lado do balcão, a previsão de demanda, a gestão de estoques, a rastreabilidade e a promessa de entrega. Sem um “chão de fábrica” digitalizado, a experiência do cliente no e-commerce vira uma aposta.
Parceria Siemens–UNESP: o que esse tipo de masterclass resolve
Resposta direta: esse tipo de iniciativa encurta a distância entre teoria e operação, formando profissionais que conseguem projetar e manter redes industriais robustas — o pré-requisito para qualquer IA funcionar em escala.
O resumo do RSS é curto, mas o contexto é rico: a equipa de Telecomunicações em Sistemas Elétricos, dentro da unidade Smart Infrastructure Electrification & Automation da Siemens, levou uma experiência prática para dentro da UNESP. Isso reforça duas frentes que, na minha experiência, definem quem “entrega” transformação digital:
- Capacitação aplicada: o aluno vê o problema como ele existe numa subestação, numa planta, num centro de distribuição, com restrições reais (latência, ruído eletromagnético, redundância, segurança, compliance).
- Inovação com pé no chão: inovação em telecom industrial não é só 5G e buzzwords; é garantir que o dado do sensor chega íntegro, que o comando não falha, que o sistema volta sozinho após uma queda.
No fim, forma-se talento com uma mentalidade rara: confiabilidade primeiro. E isso é ouro para IA.
Por que telecom em sistemas elétricos é “assunto de IA”
Resposta direta: porque IA depende de observabilidade. Observabilidade depende de redes e protocolos sólidos.
IA em manufatura (e também em logística e retalho) precisa de três coisas simples de dizer e difíceis de fazer:
- Dados contínuos (não “recortes” manuais)
- Dados sincronizados (tempo é parte do dado)
- Dados contextualizados (tagueamento, hierarquia, eventos)
Telecomunicações em sistemas elétricos — com foco em disponibilidade, redundância e tolerância a falhas — é justamente o conjunto de competências que garante que o dado não é uma “amostra bonita”, mas sim um fluxo confiável.
Da rede industrial à fábrica inteligente: o caminho curto (e o caminho certo)
Resposta direta: fábricas inteligentes não começam pelo algoritmo; começam por conectividade, integração OT/IT e governança de dados.
Uma planta moderna tem uma mistura de OT (tecnologia operacional) e IT (tecnologia da informação). É comum ver:
- PLCs, SCADA, IEDs, inversores e sensores (OT)
- MES, ERP, WMS, TMS, BI e camadas de dados (IT)
O elo entre esses mundos é a comunicação: redes industriais, gateways, firewalls, segmentação e padrões de interoperabilidade. Quando uma masterclass traz esse tema para a universidade, ela está a treinar gente para resolver o tipo de problema que trava 80% dos roadmaps de Indústria 4.0.
O que muda quando a comunicação é desenhada para “tempo real”
Resposta direta: você consegue controlar processo com previsibilidade e habilitar IA com confiança.
Em telecom industrial, “tempo real” costuma significar:
- Latência controlada: o comando chega quando precisa chegar.
- Jitter baixo: a variação de atraso não destrói o controle.
- Disponibilidade alta: falhas existem; o sistema tem de continuar.
- Determinismo (em certos casos): a rede se comporta de forma previsível.
Quando isso está bem resolvido, aplicações como controle avançado, inspeção automática e manutenção preditiva deixam de ser piloto e viram rotina.
Onde a IA entra: manutenção preditiva e qualidade com menos “achismo”
Resposta direta: a inovação em telecom permite coletar sinais confiáveis; a IA transforma esses sinais em decisões repetíveis.
Três aplicações são particularmente dependentes de telecomunicações robustas:
1) Manutenção preditiva (ativos elétricos e equipamentos críticos)
Um modelo preditivo só é útil se os sinais (vibração, temperatura, corrente, harmónicos, eventos) chegam completos e com timestamp correto.
- Em ambiente industrial, falhas de comunicação criam “buracos” de dados.
- Buracos criam falsos positivos/negativos.
- Falsos alarmes criam desconfiança e o time desliga o projeto.
Ou seja: a rede não é infraestrutura “neutra”. Ela define a credibilidade da IA.
2) Controle de qualidade por visão computacional
Câmeras em linha geram muito dado. Se você quer inspeção em tempo real, precisa de:
- Backbone com capacidade
- Edge computing próximo à linha
- Sincronização com eventos do processo (gatilhos, lotes, turnos)
A telecom aqui é o “motor silencioso” que impede que a inspeção vire uma fila de imagens atrasadas.
3) Rastreabilidade e auditoria (do lote ao cliente)
Telecomunicações e automação bem implementadas permitem registrar o “histórico” do produto — o que é útil para compliance, recalls e melhoria contínua.
E isso conecta diretamente com o varejo: rastreabilidade melhora nível de serviço, reduz ruptura e sustenta promessas de entrega.
Uma frase que eu repetiria para qualquer gestor: IA não corrige dados que não existem — ela só escala o erro.
Por que isso interessa ao varejo e ao e-commerce (mesmo parecendo “tema de engenharia elétrica”)
Resposta direta: porque a experiência do cliente depende da estabilidade da cadeia — e a cadeia depende de fábricas e centros de distribuição conectados.
Na nossa série sobre IA no Comércio Varejista e E-commerce, falamos muito de:
- previsão de demanda com IA
- recomendações personalizadas
- gestão de estoques
- análise de comportamento do consumidor
Só que existe um “andar de baixo” que sustenta tudo isso: produção e abastecimento. Se a fábrica atrasa, se a qualidade varia, se o CD não recebe sinal de expedição, o algoritmo de recomendação pode ser perfeito e ainda assim o cliente vai receber tarde — ou não vai receber.
Aqui entra a ponte com telecom e automação:
- Sinal de produção em tempo real melhora ATP (available to promise, disponibilidade para prometer)
- Integração de eventos do chão de fábrica alimenta previsão de demanda com menos atraso
- Detecção precoce de desvios de qualidade reduz devoluções, trocas e custos logísticos
De forma bem pragmática: a melhor estratégia de IA no e-commerce inclui modernizar a manufatura e a logística. Caso contrário, a IA vira maquiagem.
Formação de talentos: o gargalo real para IA na indústria
Resposta direta: tecnologia existe; falta gente preparada para integrar, operar e manter.
A parceria com a UNESP reforça um ponto que líderes já sentem no orçamento: o gargalo não é comprar software, é montar uma equipa capaz de operar a nova realidade.
O perfil que está em falta combina:
- fundamentos de redes industriais e protocolos
- segurança cibernética em OT
- instrumentação e confiabilidade
- dados (modelagem, qualidade, governança)
- noções de IA aplicada (não só teoria)
Masterclasses com especialistas da indústria tendem a acelerar esse ciclo porque mostram:
- o que realmente dá problema em campo
- como documentar e padronizar
- como pensar em redundância e risco
- como medir sucesso (SLA, MTBF, MTTR, OEE)
E aqui vai uma posição clara: sem padronização e disciplina operacional, IA vira dependência de “heróis” — aquela pessoa que “sabe onde fica o dado” e “como faz funcionar”. Isso não escala.
Checklist prático: como transformar “telecom + automação” em base para IA
Resposta direta: trate conectividade e dados como produto, com requisitos, donos e métricas.
Se você está em indústria, logística, varejo ou e-commerce e quer sair do piloto, este checklist ajuda:
- Mapeie ativos e pontos de dados críticos (não comece por “pegar tudo”).
- Defina requisitos de latência, disponibilidade e segurança por tipo de aplicação.
- Segmente redes OT/IT e crie zonas/conduítes com regras claras.
- Padronize nomes, tags e contexto (equipamento, linha, turno, lote, ordem).
- Implemente coleta com buffer e tolerância a falhas para evitar buracos.
- Use edge para decisões rápidas e nuvem para otimização e aprendizado.
- Crie métricas de qualidade de dado (completude, atraso, consistência).
- Treine o time junto com a tecnologia — operação e manutenção têm de participar.
Isso parece “infra chata”. É justamente o que separa projetos que viram resultado daqueles que viram apresentação.
Oportunidade de 2026: o próximo passo das parcerias academia–indústria
Resposta direta: programas que unem redes industriais, IA e casos reais vão ditar a velocidade de adoção.
Estamos em dezembro de 2025, com planeamentos de 2026 a acontecer agora. Quem vai avançar mais rápido é quem combinar:
- parcerias contínuas (não eventos isolados)
- projetos de conclusão e estágios com dados reais
- laboratórios com ambientes OT simulados (segurança, protocolos, falhas)
- trilhas de capacitação para o time interno (não só para estudantes)
A iniciativa Siemens–UNESP aponta para um modelo que funciona: a indústria ajuda a formar, a universidade acelera pesquisa e método, e o mercado recebe profissionais prontos para desafios reais.
No varejo e e-commerce, o paralelo é direto: empresas que investem em base (dados, integração, confiabilidade) conseguem aplicar IA em previsão de demanda e estoque com muito menos “ruído”.
Se você quer uma cadeia responsiva, comece garantindo que ela “fala” bem consigo mesma.
O que você está a fazer em 2026 para aproximar o seu time — e os seus dados — da realidade do chão de fábrica?