Desafio da IA na indústria é implementar à escala e ter impacto real no negócio

A aplicabilidade da inteligência artificial (IA) está a ir para além dos modelos que conhecemos, estando a entrar na indústria. Para este setor esta tecnologia combina software, dados e conhecimento especializado e tem como objetivo otimizar os processos.
A Siemens já entrou neste setor, tendo firmado uma parceria com a marca de batatas fritas Pringles, focada na transformação digital e na criação de uma fábrica totalmente automatizada e inteligente.
Ao Jornal Económico (JE), Sofia Tenreiro, CEO da Siemens em Portugal, explica quais os principais desafios da entrada da tecnologia no setor industrial e os resultados da sua parceria.
Como está a ser aplicada a IA às indústrias em Portugal?
A inteligência artificial industrial tem potencial para transformar a forma como produzimos, operamos e inovamos. Ao contrário da IA generativa que utilizamos no dia a dia, a IA Industrial combina software, dados e conhecimento especializado para otimizar processos, aumentar a eficiência e apoiar a tomada de decisão em ambientes complexos e críticos. Na prática, estas tecnologias permitem prever falhas antes de acontecerem, otimizar operações em tempo real, automatizar tarefas e tornar toda a cadeia de valor mais eficiente e sustentável. O resultado traduz-se em ganhos de produtividade, redução de desperdícios, menor consumo de energia e de emissões, e ciclos de desenvolvimento mais rápidos.
Em Portugal, já existem exemplos muito concretos desta transformação. Na Ilha Terceira, a Siemens implementou, a pedido da EDA – Eletricidade dos Açores, um sistema de armazenamento de energia e gestão de microrredes que recorre a redes neuronais para monitorizar os sistemas elétricos em tempo real e prever a produção e o consumo com base em dados meteorológicos e históricos. O objetivo é maximizar a integração de energias renováveis, assegurando a qualidade, a fiabilidade e a continuidade do abastecimento elétrico da ilha. Estamos também a desenvolver, em conjunto com a EPAL, um centro de controlo de água, energia e emissões que recorre a soluções avançadas de monitorização e telemetria para apoiar os objetivos de neutralidade carbónica da empresa e reduzir as perdas na rede de transporte de água.
Paralelamente, assistimos a uma crescente adoção de digital twins, ou gémeos digitais, que permitem criar réplicas virtuais de fábricas, infraestruturas ou processos industriais. Estas réplicas tornam possível simular, testar e otimizar diferentes cenários antes da sua implementação física. Um exemplo é o trabalho desenvolvido pela Siemens com a Central de Cervejas, onde foi criado um gémeo digital energético da fábrica de Vialonga que permitiu simular mais de 60 cenários energéticos e apoiar a definição da solução mais eficiente para a descarbonização da unidade.
Estes exemplos demonstram que a inteligência artificial já está a gerar impacto real em Portugal. O desafio passa agora por acelerar a sua adoção à escala, ligando tecnologia, dados e talento para aumentar a competitividade, a sustentabilidade e a capacidade de inovação da nossa economia.
Quais os principais desafios da entrada desta tecnologia na indústria?
O principal desafio não está na tecnologia em si, mas na capacidade de a implementar à escala e de transformar o seu potencial em impacto real no negócio. Embora muitas organizações já reconheçam as oportunidades que a inteligência artificial representa, continuam a existir desafios estruturantes ao nível dos dados, dos processos, das competências e da preparação das equipas.
Para retirar verdadeiro partido da IA, é necessário construir bases sólidas: dados de elevada qualidade, conhecimento especializado, processos mais eficientes e adaptados à realidade atual, equipas preparadas para trabalhar com novas tecnologias e um ecossistema colaborativo que aproxime empresas, academia e setor público. Sem estes alicerces, a IA tende a ficar confinada a projetos-piloto ou a casos de utilização isolados, com impacto limitado e dificuldade em gerar uma transformação significativa e duradoura.
Na indústria, e em operações críticas, esta necessidade torna-se ainda mais evidente, uma vez que é fundamental ligar de forma eficaz o mundo digital ao mundo físico. Quando a inteligência artificial apoia fábricas, hospitais, redes elétricas ou operações logísticas, a confiança, a segurança e a precisão não são opcionais; são requisitos fundamentais.
Existe também uma importante dimensão humana e de liderança. As organizações que irão liderar esta transformação não serão necessariamente aquelas que têm acesso às tecnologias mais avançadas, mas sim as que conseguirem combinar inteligência artificial com conhecimento especializado, dados fiáveis, processos robustos, experiência humana e capacidade de adaptação. Para isso, é essencial uma liderança forte, capaz de mobilizar toda a organização em torno de uma visão comum e de acelerar a mudança num contexto de constante evolução.
No caso da Pringles, como corre a parceria?
Na produção das batatas Pringles, as variações naturais nas matérias-primas exigem ajustes constantes nas receitas para garantir a qualidade e consistência da massa. Tradicionalmente, este processo dependia sobretudo da experiência das equipas de produção. Com a implementação de um digital twin da massa e de capacidades de análise preditiva baseadas em inteligência artificial, tornou-se possível antecipar essas variações e otimizar os parâmetros de produção em tempo real.
Os resultados foram muito expressivos: a unidade registou um aumento de 10% na capacidade produtiva, sem necessidade de investimento em novo equipamento, uma redução de 13% no desperdício, desde o reaproveitamento de resíduos de massa até à diminuição de embalagens rejeitadas, e uma melhoria de 7% na eficiência energética, um ganho particularmente relevante num processo industrial com elevado consumo de energia.
Este projeto demonstra que o verdadeiro potencial da inteligência artificial se revela quando sai do ecrã e entra no mundo real. Quando combinada com conhecimento industrial, dados de qualidade e uma compreensão profunda dos processos produtivos, a IA permite aumentar a produtividade, reduzir o consumo de recursos e melhorar a sustentabilidade das operações, gerando valor tangível para o negócio.
Como é que está a ser integrada esta solução na Pringles?
A integração começou por uma das áreas mais críticas e variáveis do processo de produção: a preparação da massa. Foi implementada uma rede de sensores capaz de recolher dados em tempo real, incluindo temperatura, humidade e níveis de proteína das matérias-primas. Essa informação alimenta um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Siemens, que calcula a receita ideal em tempo real e se adapta às variações das matérias-primas, recomendando os ajustes necessários para garantir uma produção mais estável e consistente.
Na prática, as equipas passaram a dispor de recomendações baseadas em dados para otimizar a receita em tempo real, reduzindo desperdícios, evitando desvios de qualidade e minimizando perdas de rendimento. O resultado é uma operação mais eficiente, resiliente e orientada por dados, capaz de manter elevados padrões de qualidade de forma contínua.
Mas o digital twin da massa foi apenas o ponto de partida. A utilização da inteligência artificial foi progressivamente alargada a outras áreas da fábrica, nomeadamente à gestão de energia, permitindo otimizar consumos e aumentar a eficiência energética, e à manutenção preditiva, substituindo planos de manutenção genéricos por intervenções baseadas no estado real dos equipamentos. Isto permite antecipar falhas, reduzir paragens não planeadas e manter os equipamentos em condições ótimas de funcionamento.
Com estes resultados, a fábrica está agora a dar um passo adicional na sua transformação digital, recorrendo ao portefólio Siemens Xcelerator (uma plataforma digital empresarial aberta da Siemens que ajuda as organizações a acelerar a sua transformação digital, tornando-a mais simples, rápida e escalável) para construir as bases do seu metaverso industrial. O próximo passo passa por expandir esta abordagem a mais linhas e unidades de produção, ligando os diferentes casos de uso através de um fluxo digital comum e reforçando a integração entre produto, produção, I&D e engenharia.
A Siemens tem mais alguma parceria “fora da caixa”?
Há um exemplo que ilustra bem como a tecnologia da Siemens é utilizada em alguns dos ambientes mais exigentes do mundo: a Fórmula 1. Há mais de 20 anos que a Oracle Red Bull Racing trabalha com a Siemens, numa das mais duradouras parcerias tecnológicas do campeonato. Desde 2004, a equipa construiu a sua infraestrutura de engenharia com base no portefólio Siemens Xcelerator e na tecnologia digital twin.
Em parceria com a Siemens, a Oracle Red Bull Racing desenvolveu uma infraestrutura digital integrada que liga design, engenharia e fabrico. Através destas soluções, a equipa consegue conceber, simular, testar e otimizar componentes em ambiente virtual antes da produção física, acelerando significativamente os ciclos de desenvolvimento e a capacidade de inovação.
Numa modalidade onde existem milhares de alterações de engenharia por época e onde cada detalhe pode fazer a diferença em pista, a capacidade de desenvolver e aperfeiçoar soluções rapidamente, gerir a crescente complexidade dos projetos e transformar dados em decisões mais rápidas e informadas é fundamental. É precisamente aqui que a tecnologia Siemens tem ajudado a equipa a manter elevados níveis de desempenho e competitividade.
Este é um excelente exemplo de como as mesmas tecnologias que ajudam a desenvolver carros de Fórmula 1 podem também transformar indústrias, infraestruturas e operações críticas. No fundo, trata-se de ligar o mundo digital ao mundo físico para inovar mais depressa, operar com maior eficiência e tomar melhores decisões.