Na indústria, integrar TI e automação é menos sobre sistemas, e mais sobre processos, pessoas e tomada de decisão baseada em dados. Sem esse equilíbrio, permaneceremos no passado.
Marcus Frediani
Os modernos controles gerenciais na indústria têm como foco principal a integração de tecnologia com a tomada de decisão estratégica e operacional na indústria. Na prática, o uso de dados em tempo real nessas áreas – via nuvem e sensores, Inteligência Artificial e do Machine Learning aplicados – vêm avançando continuamente para otimizar o planejamento de produção e a manutenção preditiva.
Para saber mais sobre os avanços relacionados ao tema, a revista Siderurgia Brasil foi conversar com Moisés Bagagi, COO da Solveien, empresa de consultoria e treinamento focada em melhoria de performance operacional para aumentar a lucratividade de empresas. Confira, a seguir, a entrevista exclusiva que ele nos concedeu.
Siderurgia Brasil: Quais as principais transformações obtidas com a aplicação da inovação no âmbito da gestão de dados na indústria?
Moisés Bagagi: A principal delas é que o controle gerencial deixou de ser apenas o registro do passado, para se tornar a predição do futuro passando pela otimização do presente. Antes, os dados de produção, manutenção, PCP e afins eram tratados em silos, isolados e restritos. O chão de fábrica ficava mais isolado. Atualmente, com os avanços dos sistemas de gestão ERP, tudo isso fica mais claro, mais simples e com informações fidedignas disponíveis em tempo real. As decisões estratégicas e operacionais ficam mais simples de serem implementadas. A integração entre tecnologia, gestão e operação avançou muito nos últimos anos, especialmente na indústria que já opera em padrões 4.0+. Hoje, os dados em tempo real, gerados por sensores e conectados à nuvem, permitem que o gestor tenha uma visão contínua da operação — não apenas do que aconteceu, mas do que está prestes a acontecer. Esse é o ponto central da nova indústria: transformar informação instantânea em decisão rápida, segura e de impacto.
E, a partir da Transformação Digital, quais os movimentos mais notáveis nesse sentido?
Podemos destacar dois. O primeiro, deriva do fato do que o planejamento de produção é cada vez mais dinâmico. A combinação de IA + Machine Learning está permitindo simulações contínuas de capacidade, produtividade e gargalos. O planejamento deixa de ser estático e passa a ser ajustado automaticamente conforme variáveis mudam, como ritmo da linha, disponibilidade de insumos, produtividade dos equipamentos e comportamento da demanda. O resultado disso é uma produção mais estável, com menos paradas, menos retrabalho e melhor aproveitamento energético, ponto especialmente sensível para a siderurgia. Já o segundo, é a manutenção preditiva baseada em comportamento real da máquina. Os sensores embarcados, aliados a modelos de IA, já conseguem identificar padrões de desgaste e vibração com dias (ou semanas) de antecedência, o que reduz drasticamente a necessidade de paradas corretivas, que são sempre mais caras e afetam o fluxo operacional. Hoje, a manutenção preditiva não apenas prevê falhas: ela recomenda o melhor momento para intervir, minimizando impacto no ritmo da produção.
Ainda nesse âmbito, quais são os novos espaços para as simulações de processos?
Aqui, também, encontramos várias inovações. Por exemplo, os Gêmeos Digitais de Processos, que realizam simulações completas do fluxo produtivo, permitindo testar cenários sem paralisar a planta, bem como os Orquestradores Inteligentes de Produção, que são algoritmos que equilibram carga, turnos e recursos automaticamente. E, além dessas ferramentas, outros avanços têm se dado no que diz respeito à Integração Financeira-Operacional, que permite vislumbrar os custos em tempo real por tonelada produzida, linha ou equipamento, dando visibilidade imediata do impacto econômico das operações. E destacam-se também os Modelos Híbridos, que combinam IA com expertise humana, entregando recomendações mais próximas da realidade da fábrica. Em síntese, a inovação recente tem permitido que a gestão da indústria deixe de ser reativa e passe a operar em um modelo contínuo, orientado por dados, com intervenções precisas e decisões mais previsíveis. Esse avanço, quando alinhado à capacidade de gestão e adaptação de processos, tem elevado significativamente a performance e a competitividade das empresas do setor.
E quais são os principais desafios enfrentados pelos operadores da indústria na integração de sistemas de TI no escritório com os sistemas de automação no chão de fábrica?
Quando falamos da integração entre os sistemas de TI do escritório e os sistemas de automação no chão de fábrica, o principal desafio é que esses dois mundos ainda evoluíram em velocidades diferentes. A TI avançou para modelos mais abertos, integrados e baseados em dados; já a automação industrial, por questões de segurança operacional e robustez, mantém arquiteturas mais fechadas e legadas. Unir esses ambientes exige atenção técnica e, principalmente, capacidade de adaptação dos gestores.
Que pontos se destacam nessa prática?
Em primeiro lugar, a dificuldade de padronização dos dados, com cada equipamento, sensor ou software falando “línguas” diferentes. Sem uma camada de integração consistente, os dados não conversam, e isso impede qualquer avanço real em produtividade ou planejamento. Já o segundo é a resistência natural a mudanças nos processos operacionais. Quando a automação passa a conversar com sistemas de gestão, o fluxo de trabalho muda, e isso exige treinamento, novas rotinas e uma mudança cultural importante. Muitas operações ainda estão presas ao modelo manual porque ele é “conhecido” e dá sensação de controle. O terceiro, é a limitação de infraestrutura: em várias plantas industriais, especialmente as mais antigas, faltam redes robustas, conectividade adequada e sensores suficientes para suportar um ciclo de dados contínuo. Sem base tecnológica, a integração não se sustenta. Finalmente, temos a visão fragmentada da gestão, como muitos gestores ainda tratando TI e chão de fábrica como áreas separadas, quando, na verdade, a performance da nova indústria depende de integração total, da coleta do dado ao impacto financeiro no resultado. O ganho vem exatamente do alinhamento entre operação e gestão. Assim, o grande desafio é transformar tecnologia em resultado, com foco menos sobre sistemas, e mais sobre processos, pessoas e tomada de decisão baseada em dados. Quando a empresa avança nesse sentido, a performance operacional cresce, os custos diminuem e a gestão passa a ser mais previsível e estratégica.
Tendo tudo isso como pano de fundo, qual o movimento correto – ou ideal – que deveria ser atotado pela indústria siderúrgica brasileira para se adaptar a essa nova realidade?
Sem dúvida, a dinâmica tecnológica na siderurgia avança em velocidade alta, e isso demanda que as empresas estejam preparadas para decisões rápidas, estruturadas e sustentadas por dados confiáveis. Em ambientes industriais de alta complexidade, como aciarias, laminações e áreas de processamento térmico, o papel de especialistas estratégicos se torna decisivo justamente porque conseguem traduzir tecnologia em ganhos operacionais reais, redução de variabilidade, aumento de disponibilidade de ativos, previsibilidade de produção e integração entre engenharia, operação e gestão. E nenhum processo de modernização se sustenta sem investimento consistente no desenvolvimento das pessoas. A adoção de novas ferramentas, sistemas e rotinas sempre gera algum nível de resistência natural, especialmente em equipes acostumadas a operar processos críticos sob protocolos rígidos. Quanto mais a equipe compreende o propósito das mudanças, e percebe benefícios diretos no dia a dia, menor é a fricção e maior é o engajamento. E a combinação entre especialistas experientes e equipes bem preparadas. cria o ambiente ideal para que a indústria consiga extrair valor máximo da transformação digital, sustentando resultados, acelerando a modernização e fortalecendo a competitividade das siderúrgicas em um mercado que exige eficiência, precisão e capacidade de adaptação.
