IA na produção automóvel: eficiência e sustentabilidade

A indústria automóvel está a trocar um “motor” silenciosamente: o software. E quando o produto passa a evoluir por updates e dados (às vezes diariamente), a fábrica deixa de poder operar com cadências e decisões de ontem. O efeito vê-se no chão de fábrica, na logística e na relação com fornecedores: variações de procura mais bruscas, portefólios com mais versões, pressão de custos e metas ESG mais apertadas.

No âmbito da série “IA no Transporte e Logística”, este tema encaixa como uma luva: a mesma inteligência que melhora rotas e gestão de frotas também reduz paragens, antecipa falhas e otimiza fluxos dentro e fora da fábrica. A diferença é que, no automóvel, qualquer minuto parado custa caro — e qualquer erro de qualidade escala depressa.

A boa notícia: a combinação de IA na manufatura, automação avançada e gémeos digitais já permite produzir com mais flexibilidade, menos desperdício e ciclos de lançamento mais curtos. O que falha, na maioria das empresas, não é a falta de tecnologia — é a falta de um plano que ligue produto, produção e cadeia de abastecimento numa só estratégia.

O ponto de viragem: do “carro” ao sistema conectado

A resposta direta: veículos conectados obrigam a fábricas conectadas.

Quando o carro se torna um “computador sobre rodas”, o que o diferencia é cada vez mais a camada digital: funcionalidades ativadas por software, over-the-air (OTA), assistência baseada em IA e serviços conectados. Isso muda a produção em três frentes:

1. Mais variantes e mudanças de engenharia (configurações, firmware, eletrónica, opções de bateria).
2. Qualidade orientada a dados, porque defeitos podem ser intermitentes e difíceis de reproduzir.
3. Rastreabilidade de ponta a ponta, do lote de componentes à versão de software embarcada.

Na prática, isto puxa a operação para modelos mais parecidos com TI: observabilidade, gestão de versões, testes automatizados — só que com robôs, linhas de soldadura e logística interna.

Onde a IA entra (e onde faz diferença)

A IA não “substitui” a engenharia de processo; ela aumenta a capacidade de decisão em tempo real. Três casos típicos em ambiente automóvel:

• Manutenção preditiva: modelos que antecipam falhas em redutores, inversores, servomotores e sistemas de transporte antes de pararem a linha.
• Qualidade com visão computacional: inspeção de soldas, crimpagens, encaixes e deformações com deteção de anomalias.
• Planeamento e sequenciação inteligente: otimização de ordens de produção com restrições de materiais, janelas de entrega e capacidade.

A ponte com transporte e logística é direta: o mesmo raciocínio de previsão e otimização que reduz quilómetros vazios numa frota reduz também WIP, esperas e urgências na fábrica.

Cadeia de abastecimento e resiliência: menos “surpresas”, mais controlo

A resposta direta: resiliência é desenhada, não desejada.

Os últimos anos provaram como redes globais podem ser frágeis. Na automação industrial, tenho visto uma tendência clara: empresas a redesenhar a cadeia para reduzir dependências críticas, encurtar lead times e ganhar previsibilidade. Isso inclui produção mais local, fornecedores alternativos e, sobretudo, visibilidade operacional.

É aqui que os gémeos digitais deixam de ser “um projeto bonito” e passam a ser uma ferramenta de gestão:

• Gémeo do processo: simular gargalos, tempos de ciclo e mudança de mix.
• Gémeo do layout: testar fluxos logísticos internos antes de mexer no chão.
• Gémeo da cadeia: avaliar risco de fornecimento e impactos de atrasos.

Um exemplo prático (realista) de ganho

Imagine uma linha de estatores e montagem de e-axle com dois problemas: microparagens frequentes e falta crónica de componentes em estações críticas. Um plano consistente costuma seguir esta ordem:

1. Instrumentar ativos e recolher dados (paragens, energia, qualidade, tempos).
2. Criar um modelo de baseline no gémeo digital.
3. Aplicar IA para identificar padrões (ex.: paragens associadas a vibração e temperatura).
4. Ajustar sequenciação e abastecimento interno (rebocadores/AGVs, kanban digital, janelas de reposição).

O resultado típico não é “mágico”, mas é concreto: menos paragens não planeadas, menos urgências logísticas e um OEE mais estável. A chave é esta: IA sem processo vira piloto; IA com processo vira rotina.

Sustentabilidade que dá margem: energia, CO₂ e desperdício

A resposta direta: descarbonizar a produção é uma estratégia de competitividade.

Sustentabilidade já não é um capítulo separado. Em 2025, metas de redução de CO₂ e exigências ESG afetam financiamento, preferências de clientes e contratos na cadeia automóvel. E há um ponto muitas vezes ignorado: eficiência energética é também estabilidade de custos.

Na produção de componentes para e-mobility, há ganhos claros quando se trabalha com dados e automação:

• Redução de energia por peça ao otimizar perfis de movimento, tempos de aquecimento e regimes de máquinas.
• Menos refugo ao detetar desvio de processo mais cedo (antes de virar sucata).
• Melhor balanceamento de linha para reduzir esperas e retrabalhos.

IA para energia e CO₂ (sem complicar)

Um caminho pragmático:

• Medir energia por equipamento e por ordem de produção.
• Correlacionar energia com parâmetros de processo e qualidade.
• Aplicar modelos de previsão para evitar picos e ajustar setpoints.

Frase que vale pôr no quadro da produção: “O que não está medido não é gerido; o que não está contextualizado não é otimizado.”

Do projeto ao chão de fábrica: automação, drives e software industrial

A resposta direta: a fábrica inteligente é uma integração bem feita, não uma compra isolada.

Transformação digital na manufatura automóvel normalmente combina três camadas:

1) Automação e controlo para estabilidade de ciclo

Sistemas de controlo e acionamento bem integrados são a base de uma produção flexível e repetível. Em arquiteturas modernas, destaca-se:

• Sistemas de controlo (ex.: controladores industriais) para coordenar sequências e segurança.
• Conversores e acionamentos para tarefas de motion control complexas.
• Comissionamento integrado para reduzir tempo de arranque e erros de integração.

A ligação com IA acontece quando estes sistemas passam a alimentar uma camada de analytics com contexto: estado, alarmes, parâmetros, receitas, lotes.

2) Software industrial e gémeos digitais para “testar antes de mexer”

Ferramentas de engenharia e simulação permitem:

• Validar alterações de produto/processo com menor risco.
• Simular throughput e logística interna.
• Padronizar dados de produto e processo (BOM, BOP, versões).

Na prática, isto encurta o time-to-market porque evita semanas de “tentativa e erro” em produção.

3) IoT industrial e dados para fechar o ciclo

A camada IoT (no edge e/ou cloud) dá escala a casos de uso de IA:

• Painéis de produção em tempo real.
• Alertas preditivos e gestão de anomalias.
• Rastreabilidade e auditoria de qualidade.

Quando bem desenhado, o fluxo é simples: máquinas → dados confiáveis → modelos → decisão operacional.

Um foco específico: e-mobility e produção de motores

A produção de e-motores traz desafios próprios: tolerâncias apertadas, repetibilidade, velocidade e custo. Tecnologias de enrolamento linear e produção hairpin automatizada (do dobrar à soldadura) são exemplos de como automação avançada reduz variabilidade e tempo de ciclo — e abre espaço para aplicar IA em:

• deteção de defeitos de soldadura,
• controlo de processo por parâmetros,
• previsão de desvio de qualidade antes do fim do ciclo.

Perguntas que equipas de operação fazem (e as respostas que funcionam)

“Por onde começo com IA na fábrica?” Comece por um caso de uso com impacto e dados acessíveis: manutenção preditiva num ativo crítico, visão computacional numa etapa com refugo caro, ou otimização de sequenciação onde há atrasos.

“Preciso de cloud para isto?” Não necessariamente. Muitos cenários funcionam bem com edge (baixa latência, dados sensíveis). Cloud ajuda a escalar, integrar e comparar fábricas.

“Como ligo isto à logística?” Faça a ponte por eventos e restrições reais: disponibilidade de material, janelas de abastecimento interno, capacidade de armazém, lead time de fornecedores. IA só otimiza bem quando conhece as regras do jogo.

Próximos passos: um roteiro prático de 90 dias

A resposta direta: transformação que dá resultado tem calendário e dono.

Se eu tivesse de sugerir um plano objetivo para uma equipa industrial (produção + manutenção + logística + qualidade), seria assim:

1. Semana 1-2: Diagnóstico

   • Mapear 3 gargalos (paragens, refugo, falta de material).
   • Definir 1 KPI principal por gargalo (ex.: minutos de paragem/turno).

2. Semana 3-6: Dados e instrumentação

   • Garantir recolha consistente e contexto (lote, estação, receita).
   • Estabelecer governação: quem valida, quem corrige, quem decide.

3. Semana 7-10: Piloto de IA com operação

   • Modelo simples, interpretável, com teste em ambiente controlado.
   • Procedimento claro: o que fazer quando o modelo “apita”.

4. Semana 11-13: Industrialização

   • Integrar no fluxo diário (gestão visual, alarmes, rotina).
   • Preparar escala para a próxima linha/fábrica.

Se o objetivo da sua empresa é gerar leads e justificar investimento, este tipo de roteiro ajuda porque transforma “inovação” em capex/opex defendível.

O que muda quando a fábrica aprende todos os dias

A indústria automóvel está mesmo num ponto de viragem: produto conectado, pressão por sustentabilidade e cadeias de abastecimento mais exigentes. A resposta mais sólida é juntar IA na manufatura, automação e gémeos digitais para produzir com flexibilidade e previsibilidade — e ligar isso ao tema maior desta série: IA no transporte e logística, onde visibilidade e otimização fazem toda a diferença.

Se está a planear e-mobility, a pergunta útil não é “quando adotamos IA?”, mas “qual é o primeiro processo que precisa de previsibilidade amanhã de manhã?”. A partir daí, a transformação deixa de ser discurso e vira operação.