A inatividade não planejada no parque fabril representa uma das maiores perdas operacionais e financeiras para a indústria de transformação. Em um cenário de cadeias de suprimentos cada vez mais complexas, a velocidade na contratação de manutenções críticas e na substituição de insumos tornou-se um fator determinante para manter as operações em pleno funcionamento.
Para responder a esse gargalo, a aplicação de modelos preditivos e sistemas agênticos de Inteligência Artificial vem ganhando espaço ao ser conectada diretamente aos ecossistemas corporativos de gestão.
A integração de agentes autônomos de IA e ecossistemas de Machine Learning a sistemas de gestão operacional, como o SAP, e a repositórios corporativos (Data Lakes) tem permitido a automação do fluxo de suprimentos e da manutenção industrial em grandes operações.
Aplicação prática e inteligência de dados na Indústria 4.0
Um caso prático dessa aplicação ocorre em uma siderúrgica global. Na operação desenvolvida pela unidade de Dados da Objective, agentes de Inteligência Artificial foram implementados para ler e analisar de forma autônoma propostas técnicas de fornecedores e solicitações de proposta (RFPs).
Em tempo real, a tecnologia cruza documentos contratuais volumosos com o histórico de performance de manutenções anteriores já registrados nos sistemas corporativos.
"O setor fabril possui um volume massivo de dados históricos armazenados que costumam ficar isolados em silos. Quando utilizamos sistemas agênticos e Machine Learning para ler e comparar propostas complexas com o histórico de performance no SAP, reduzimos significativamente o tempo gasto pela equipe técnica em análises manuais de documentos. Isso se traduz diretamente em compras mais assertivas, menor tempo de fábrica parada e previsibilidade financeira para o negócio", destaca Paulo Magalhães, COO de Dados e IA da Objective.
Governança, segurança e manutenção preditiva
Além de acelerar o ciclo de compras e manutenção, o modelo aborda um dos principais pontos de atenção dos executivos de TI na adoção de tecnologias emergentes: a segurança e a governança da informação.
Ao operar diretamente sobre a plataforma de dados governada do próprio cliente, os agentes de IA herdam as mesmas políticas de segurança, alçadas de decisão e restrições de acesso já estabelecidas no ambiente corporativo. Com isso, os controles existentes são aproveitados para mitigar riscos de compliance ou vazamento de dados confidenciais de produção.
Com a evolução para além das provas de conceito (PoCs), o uso de modelos preditivos e prescritivos integrados ao ERP se consolida como pilar estratégico na Indústria 4.0 para estender a vida útil de ativos, prever falhas operacionais e garantir produtividade em escala.
