A inteligência artificial (IA) deixou de ser promessa de futuro para se tornar uma realidade transformadora dentro das fábricas. No Brasil, cerca de 70% das empresas do setor industrial de transformação já adotam a IA em seus processos. Esses índices revelam um movimento claro: quem aposta em IA está ganhando eficiência, competitividade e reduzindo custos em escala.
Mais do que uma tendência tecnológica, a IA se consolidou como um diferencial estratégico. Ela é capaz de antecipar falhas em máquinas, aumentar a precisão da inspeção de qualidade, reorganizar linhas de produção em segundos e até prever oscilações na demanda.
Exemplos reais de aplicações da inteligência artificial na indústria
Veja, a seguir, como isso já está acontecendo em diferentes áreas produtivas.
Manutenção preditiva com sensores e machine learning
Sensores instalados em equipamentos industriais, aliados a algoritmos de machine learning, monitoram variáveis como vibração, temperatura e ruído. A partir da análise desses dados, a IA prevê quando uma máquina pode apresentar falhas, permitindo que a manutenção seja realizada de forma preditiva.
Benefícios práticos: redução de paradas inesperadas, prolongamento da vida útil dos ativos e maior previsibilidade no planejamento da produção.
Inspeção de qualidade automatizada
Câmeras de alta resolução integradas a sistemas de visão computacional verificam produtos em tempo real na linha de montagem. A IA consegue identificar falhas que muitas vezes passariam despercebidas pelo olho humano, como microdefeitos em peças ou embalagens.
Benefícios práticos: maior precisão na inspeção, redução de devoluções, menor desperdício de materiais e mais confiabilidade na qualidade do produto final.
Gêmeo digital e realidade aumentada em desenvolvimento e treinamento
O gêmeo digital, ou digital twin, é uma réplica virtual de processos, linhas de produção ou até fábricas inteiras. Combinado à realidade aumentada, ele permite simular cenários, testar protótipos e treinar equipes em um ambiente seguro e de baixo custo.
Benefícios práticos: aceleração do desenvolvimento de novos produtos, redução de erros em treinamentos, maior segurança operacional e economia em prototipagem física.
Sequenciamento inteligente de produção
O sequenciamento de produção sempre foi um desafio, especialmente em fábricas com múltiplas linhas e alta variabilidade de pedidos. Com a IA aplicada a sistemas de APS (Advanced Planning and Scheduling), é possível organizar ordens de produção de forma dinâmica, considerando restrições de capacidade, prazos de entrega e disponibilidade de materiais.
Benefícios práticos: maior eficiência no uso de recursos, redução de atrasos e aumento da produtividade no chão de fábrica.
Supply chain inteligente e previsão de demanda
A cadeia de suprimentos é um dos setores que mais se beneficia da IA. Com algoritmos capazes de analisar grandes volumes de dados — desde históricos de vendas até variáveis externas, como sazonalidade e clima —, os sistemas conseguem prever oscilações na demanda com alta precisão.
Benefícios práticos: melhor alinhamento entre produção e mercado, estoques mais enxutos, redução de custos logísticos e maior eficiência nas entregas.
Robôs colaborativos com visão e adaptação autônoma
Os cobots são robôs projetados para trabalhar lado a lado com humanos, sem a necessidade de barreiras de segurança rígidas. Quando integrados a sistemas de IA, eles se tornam ainda mais adaptáveis: reconhecem peças por visão computacional, ajustam movimentos automaticamente e podem mudar de tarefa em minutos.
Benefícios práticos: maior flexibilidade na linha de produção, apoio direto às equipes humanas, ganho de produtividade e possibilidade de atender demandas mais variadas sem grandes investimentos.
Benefícios da IA para a indústria
Os exemplos mostram que a inteligência artificial não é mais uma promessa, mas sim uma ferramenta que já está transformando o dia a dia das fábricas. Os ganhos vão além da automação de tarefas: envolvem eficiência operacional, redução de custos e maior capacidade de adaptação em um mercado cada vez mais competitivo.
Mais segurança
A IA ajuda a reduzir riscos em ambientes industriais ao prever falhas em máquinas, monitorar variáveis em tempo real e apoiar treinamentos em ambientes virtuais. Isso significa operações mais seguras tanto para os colaboradores quanto para a integridade dos equipamentos.
Maior produtividade
Com processos de inspeção, manutenção e sequenciamento mais eficientes, as indústrias conseguem produzir mais em menos tempo e com menor desperdício de recursos. O resultado é o ganho direto em competitividade.
Redução de custos
Menos paradas não planejadas, estoques mais enxutos e processos mais precisos resultam em uma gestão financeira mais enxuta. A IA atua como aliada para reduzir desperdícios e melhorar a utilização dos recursos disponíveis.
Decisões mais rápidas e inteligentes
Ao consolidar grandes volumes de dados e gerar insights em tempo real, a inteligência artificial dá suporte aos gestores para que tomem decisões rápidas e baseadas em informações confiáveis.
Mais inovação
Com tecnologias como gêmeos digitais, realidade aumentada e cobots inteligentes, as fábricas têm mais espaço para testar novos processos e produtos, inovando de forma segura e ágil.
Como entender o impacto da Inteligência Artificial na indústria?
Esses benefícios, que não são os únicos, deixam claro que a indústria recebe um impacto extremamente positivo com a utilização da inteligência artificial em seus processos. Contudo, isso não fica restrito aos valores numéricos. Também é possível apontar:
Aumento da qualidade dos produtos e serviços, já que a Inteligência Artificial diminui os erros de execução, e, posteriormente, usa os dados da operação para analisar o seu desempenho e fazer melhorias;
Resposta ágil às novas demandas do mercado, considerando que as necessidades e os interesses dos consumidores estão mudando com uma grande velocidade;
Mudança da relação de trabalho e das responsabilidades dos profissionais, que serão cada vez mais qualificados para funções de design, gestão e programação das novas tecnologias;
Novos produtos e serviços mais eficazes, já que o desenvolvimento também poderá ser amparado pela Inteligência Artificial para avaliar os designs propostos, identificar as variáveis de material, os pontos fracos para serem melhorados, e ainda, a possibilidade de usar a realidade aumentada para fazer testes antes de efetivamente colocar em produção.
Como a IA auxilia na automatização de processos?
Reconhecimento de padrões
A Inteligência Artificial permite que a máquina identifique um padrão previamente estabelecido em seu banco de dados e que aponte a necessidade de diferentes intervenções ou valide uma informação, como a de acesso. Soluções que indiquem a necessidade de manutenções preventivas ou emergenciais, por exemplo, usam o banco de dados para identificar o momento em que uma parada estratégica é mandatória ou que as referências do bom funcionamento do processo estão fora do recomendado.
Tomada de decisão
O machine learning permite que as decisões tomadas pela automação sejam aprendidas e reutilizadas em ações futuras, aumentando a sua agilidade de processamento. A operação não precisa mais ser interrompida para que as soluções sejam dadas. Na verdade, considerando as informações e os padrões que antecederam problemas anteriores, as máquinas potencializadas com Inteligência Artificial consideram as variáveis e propõem soluções que evitem ocorrências similares.
Análise de dados
Portanto, analisando os dados, é possível fazer com que o maquinário atinja o máximo de sua eficiência, sem comprometer o seu tempo de vida útil. O Big Data e a sua utilização para otimizar as funções automatizadas da indústria permitem o seu melhor aproveitamento e execução.
O futuro da IA na indústria
Entre as principais tendências que devem marcar o futuro da IA na indústria estão:
Machine learning mais acessível: análises sofisticadas de grandes volumes de dados em tempo real;
Processamento de linguagem natural (PLN): tradução de documentos técnicos, relatórios e apoio a equipes por meio de chatbots;
IA generativa: criação de materiais de treinamento, revisão de cronogramas e simulação de cenários de produção;
Expansão para pequenas e médias indústrias: democratização da tecnologia, antes restrita a grandes corporações.
Fonte: TOTVS