A combinação entre automação, governança de dados e inteligência artificial (IA) tem ganhado centralidade na estratégia de empresas que operam ambientes de alta complexidade, como manufatura avançada, mineração, energia, logística e telecom. O objetivo é reduzir desperdícios associados a paradas, variações de processo e retrabalho, além de aumentar previsibilidade de custos, qualidade e prazos em cadeias cada vez mais interdependentes.

Estudos recentes reforçam que o impacto de interrupções não planejadas permanece significativo. Um texto do Institute for Supply Management (ISM), com base em levantamento da Siemens, aponta que o downtime não programado consome 11% das receitas anuais das 500 maiores companhias globais, estimado em US$ 1,4 trilhão. O mesmo material cita que, no setor automotivo, o custo por hora pode chegar a US$ 2,3 milhões.

Da automação isolada à decisão orientada por dados

A ampliação de sensores e sistemas de controle aumentou a capacidade de captura de sinais operacionais. A mudança, no entanto, tem sido direcionar esses sinais para decisão com método: dados com contexto (turno, lote, ativo e condição), qualidade e governança (padrões, catálogo e responsabilidades). Na avaliação da Agência Internacional de Energia (IEA), a "digitalisation-enabled AI", baseada em coleta e análise de dados ao longo do processo produtivo, pode apoiar a operação e detectar ineficiências, aproximando eficiência energética e produtividade.

Energia e eficiência colocam a camada de dados no topo da agenda

Além do impacto de paradas, o custo energético ampliou o peso de decisões finas de processo. Para a IEA, a digitalização conectada à análise contínua ajuda a identificar ineficiências e orientar ajustes de produção.

Esse movimento tende a reduzir o "imposto da variabilidade", típico de operações complexas: ajustes constantes, microparadas, perdas de rendimento, consumo energético fora da curva e estoques elevados para compensar baixa confiabilidade do plano. Para Tiago Monteiro, CEO da LUZA, o ponto crítico é transformar informação em ação repetível. "Em operação complexa, previsibilidade não é prever o futuro; é encurtar o tempo entre desvio e resposta, com responsabilidade clara e dados confiáveis", afirma.

Integração OT/IT e qualidade do dado entram no centro da agenda

A busca por uma "versão única da verdade" tem exigido convergência entre o mundo operacional (OT) e o mundo corporativo (IT), integrando sensores, sistemas de supervisão (SCADA), historiadores e MES a plataformas de manutenção, qualidade e planejamento. Sem esse desenho, a operação tende a conviver com indicadores paralelos, baixa rastreabilidade de causa raiz e maior dependência de decisões reativas, o que aumenta retrabalho, variação de processo e perdas recorrentes.

Nesse contexto, padrões de interoperabilidade ganham relevância para reduzir fricções de integração e sustentar escala. Referências como ISA-95 (IEC 62264) ajudam a estruturar a integração entre sistemas de negócio e sistemas de controle/manufatura, enquanto padrões como OPC UA apoiam a troca de dados industriais de forma padronizada.

IA aplicada: do monitoramento à redução de desperdício

Casos de uso têm priorizado aplicações diretamente ligadas a desperdício e previsibilidade, como detecção de anomalias, manutenção preditiva, otimização de setpoints e inspeção automatizada. A lógica central é conectar predição à execução: definir quem age, em quanto tempo, com quais limites de decisão e critérios de validação. O ganho vem de reduzir variabilidade e padronizar a resposta operacional, transformando alertas em ações consistentes e não apenas em monitoramento.

Modelos de implementação priorizam ciclos curtos e métricas operacionais

Programas de melhoria têm avançado por recortes: escolha de um processo crítico e uma dor mensurável (paradas, energia, refugo ou manutenção), integração do dado ponta a ponta e definição de rotinas de decisão. Métricas como aderência ao plano, OEE com perdas detalhadas, MTBF/MTTR, recorrência de falhas, consumo específico de energia e refugo por causa raiz são usadas para medir estabilidade e previsibilidade ao longo do tempo.

Para Monteiro, a governança é o elemento que separa dashboards de resultados sustentáveis. "Quando dado vira ritual com gatilhos, dono do indicador e playbook de ação, a operação para de reagir e começa a operar com consistência", conclui.

Sobre a LUZA

A LUZA é uma empresa global de engenharia e tecnologia que atua em projetos e operações de alta complexidade, apoiando organizações na integração entre processos, dados e execução. Para mais informações, basta acessar: https://www.luzagroup.com/.