A IA está a avançar cada vez mais na automação industrial
A inteligência artificial já não é discutida apenas como uma capacidade de software que funciona acima das operações de automação industrial. Está cada vez mais a tornar-se parte da própria arquitetura de automação, influenciando a forma como as máquinas são monitorizadas, como as decisões são tomadas e como os sistemas de produção respondem a condições variáveis.
Esta mudança será um dos principais temas do AI LIVE: The London Summit, que terá lugar no Olympia London, nos dias 20 e 21 de outubro de 2026. Prevê-se que o evento reúna mais de 2 000 líderes empresariais e tecnológicos sob o tema "Technology + Human Purpose".
Do ponto de vista da automação industrial, contudo, a questão mais interessante não é saber se a IA vai entrar nas fábricas e nos armazéns. É perceber como os engenheiros irão integrar a IA com os sistemas de controlo existentes sem comprometer o determinismo, a segurança, a disponibilidade ou a capacidade de manutenção.
Porque é que a automação industrial precisa de uma estratégia de IA diferente
Os ambientes industriais funcionam sob restrições muito diferentes das dos ambientes convencionais de TI empresarial. Uma linha de produção não pode simplesmente tolerar uma atualização de software inesperada, uma fonte de dados indisponível ou um algoritmo que produza uma resposta incerta no momento errado.
Por este motivo, a IA não deve substituir automaticamente a lógica dos PLC, as estratégias de controlo DCS, os sistemas de segurança ou as arquiteturas de automação estabelecidas. Em muitas aplicações, uma abordagem mais prática consiste em colocar a IA acima da camada de controlo determinístico.
A IA pode analisar grandes volumes de dados operacionais, identificar padrões anómalos, recomendar ajustes e apoiar a otimização de nível superior. Entretanto, os sistemas de controlo convencionais podem continuar a executar funções críticas em termos de tempo e relacionadas com a segurança, dentro de limites de engenharia definidos.
Esta separação poderá tornar-se um dos princípios arquitetónicos mais importantes para a adoção da IA industrial.
A manutenção preditiva está a tornar-se mais prática
A manutenção preditiva é uma das aplicações industriais mais evidentes da IA, porque as instalações modernas já geram quantidades substanciais de dados sobre os equipamentos.
Vibração, temperatura, pressão, corrente, variáveis de processo, históricos de alarmes e registos de manutenção podem fornecer informações úteis sobre o estado dos equipamentos. Os modelos de IA podem analisar relações entre estes conjuntos de dados que podem ser difíceis de identificar através de uma monitorização convencional baseada em limiares.
O valor, contudo, não reside em prever todas as avarias de forma perfeita. Um objetivo mais realista consiste em identificar alterações no comportamento dos equipamentos suficientemente cedo para que as equipas de manutenção investiguem a condição subjacente.
Para os engenheiros industriais, esta distinção é importante. Um sistema de manutenção preditiva útil deve gerar informações acionáveis, em vez de simplesmente produzir outro painel repleto de alarmes.
A robótica e a visão computacional acrescentam outra camada de inteligência
A robótica industrial também está a evoluir para operações mais adaptativas. Normalmente, os robôs tradicionais executam sequências de movimentos predefinidas, com uma perceção limitada das alterações que ocorrem à sua volta.
A visão computacional baseada em IA pode fornecer informações adicionais sobre objetos, posicionamento, defeitos, trabalhadores e alterações nas condições de produção. Isto pode permitir que os sistemas robóticos lidem com uma maior variabilidade sem que seja necessário programar explicitamente todas as situações possíveis.
Na logística, o mesmo princípio pode apoiar a triagem automatizada, a movimentação em armazém, a identificação de inventário e o tratamento de exceções.
O desafio de engenharia consiste em integrar estas capacidades com os PLC existentes, controladores de robôs, redes industriais, sistemas de segurança e plataformas de supervisão. A IA pode fornecer a inteligência, mas a arquitetura de automação envolvente continua a determinar se essa inteligência pode ser implementada de forma segura e consistente.
A IA deve tornar-se uma camada de inteligência, não mais um sistema isolado
Uma das ideias mais úteis que emergem do debate sobre a IA industrial é o conceito da IA como camada de inteligência.
Em vez de criar outra aplicação independente, a IA pode consumir informações provenientes dos sistemas de automação e empresariais existentes, analisar as condições operacionais e fornecer recomendações ou decisões otimizadas para processos de nível superior.
Esta arquitetura poderia ligar dados das máquinas, informações do MES, sistemas de armazém, registos de manutenção, condições da cadeia de abastecimento e objetivos empresariais.
No entanto, a integração deve ser cuidadosamente concebida. As redes industriais não foram originalmente criadas para permitir a circulação irrestrita de dados entre todos os sistemas operacionais e empresariais. A cibersegurança, a segmentação de rede, a qualidade dos dados, a latência, o controlo de acessos e a responsabilidade pelos sistemas continuam, por isso, a ser considerações fundamentais de engenharia.
A automação legada continuará a ser um grande desafio de engenharia
Uma parte significativa da infraestrutura industrial foi instalada muito antes de existirem as tecnologias de IA atuais. Muitas instalações continuam a operar PLC, plataformas DCS, variadores, E/S remotas, historiadores e sistemas de comunicação que permanecem tecnicamente eficazes apesar da sua idade.
Substituir estes sistemas apenas para introduzir IA raramente seria economicamente viável.
Uma estratégia mais realista consiste numa integração incremental. Os controladores existentes podem continuar a executar o controlo determinístico, enquanto gateways, historiadores, computadores de edge, PC industriais ou middleware fornecem acesso aos dados operacionais para aplicações de IA.
Esta abordagem permite às empresas introduzir novas capacidades sem perturbar desnecessariamente uma infraestrutura de produção comprovada.
A otimização em tempo real exige mais do que modelos de IA
A otimização em tempo real é outra área em que é necessário manter expectativas realistas.
Um modelo de IA pode identificar um ponto de funcionamento economicamente atrativo, mas a recomendação continua a ter de respeitar as restrições do processo, os limites dos equipamentos, o comportamento das malhas de controlo, os requisitos de segurança e as prioridades de produção.
Por isso, a IA industrial deve funcionar dentro de limites claramente definidos.
A arquitetura mais eficaz poderá envolver a IA a recomendar um objetivo operacional, enquanto os sistemas de controlo convencionais determinam a forma de o alcançar. Isto preserva os pontos fortes de ambas as tecnologias: a IA trata do reconhecimento de padrões complexos e da otimização, enquanto a automação estabelecida assegura a execução determinística.
O papel das pessoas está a mudar, não a desaparecer
A ideia de que a IA irá simplesmente retirar as pessoas das operações industriais ignora a complexidade das instalações reais.
Os engenheiros experientes compreendem o comportamento dos equipamentos, as interações entre processos, o histórico de manutenção e as condições de funcionamento anómalas que podem não existir em conjuntos de dados estruturados. A IA pode identificar padrões, mas os engenheiros continuam a ter de determinar se esses padrões representam problemas reais do processo ou condições de funcionamento invulgares, mas aceitáveis.
Isto torna particularmente importante o conhecimento humano durante a implementação da IA.
Na minha opinião, os sistemas de IA industrial mais fortes não tentarão eliminar o discernimento dos engenheiros. Em vez disso, reduzirão a análise repetitiva e permitirão que os engenheiros se concentrem nas exceções, na otimização, na resolução de problemas e em decisões de maior valor.
O que o AI LIVE: London significa para a automação industrial
A sessão sobre IA e Automação Industrial do AI LIVE: The London Summit proporciona um fórum útil para analisar esta transição de uma perspetiva prática, empresarial e de engenharia.
É esperado que oradores como Julia Peyre, Head of AI Strategy and Innovation na Schneider Electric, e Adie Taylor, Head of Solution Design and Logistics Engineering na Arvato, debatam a forma como a IA pode influenciar as operações de produção, logística e cadeia de abastecimento.
O debate é particularmente relevante porque uma implementação industrial bem-sucedida da IA não é simplesmente um exercício de seleção tecnológica. Exige coordenação entre a engenharia de automação, as TI, as operações, a cibersegurança, a gestão de dados, a manutenção e a liderança empresarial.
A verdadeira vantagem competitiva resultará da integração
As empresas industriais devem, por isso, olhar para além das demonstrações de IA e concentrar-se em resultados operacionais mensuráveis.
A redução dos tempos de paragem não planeados, a melhoria da utilização dos ativos, um melhor desempenho energético, um maior rendimento, menos defeitos de qualidade e operações logísticas mais reativas são indicadores mais sólidos do valor da IA do que o número de modelos implementados.
O AI LIVE: London evidencia uma transição importante no panorama da tecnologia industrial. A IA está a passar da experimentação para a implementação operacional, mas o seu sucesso a longo prazo dependerá da forma como funciona com os sistemas de automação que já fazem funcionar as fábricas e as cadeias de abastecimento.
As empresas industriais que mais beneficiarão da IA poderão não ser as que implementam o maior número de aplicações de IA. Poderão ser as que integram a IA de forma mais inteligente com o controlo determinístico, o conhecimento de engenharia, os dados operacionais e a infraestrutura industrial existente.
