IA como espinha dorsal da fabricação moderna:aumentando o tempo de atividade, a eficiência e o desempenho da força de trabalho

Os fabricantes estão indo além dos experimentos, projetando IA para tempo de atividade, eficiência e desempenho da força de trabalho em escala.

Por Russ Ford, presidente, Honeywell Process Automation Solutions

A automação industrial ultrapassou um ponto de inflexão.

Durante grande parte da última década, os fabricantes abordaram a automação e a IA através de casos de utilização especializados e isolados – muitas vezes isolados numa única linha, instalação ou função. Em 2026, essa mentalidade está mudando. A automação está se tornando um modelo operacional primário baseado em dados, conhecimento especializado e design centrado no ser humano.

Esta é uma evolução que foi desencadeada pela automação determinística. Hoje, os avanços na IA, na nuvem e na conectividade permitem que os sistemas se adaptem em tempo real – estabilizando as operações, orientando os operadores e melhorando o tempo de atividade em redes inteiras.

Os números contam a história:os gastos globais com TI na indústria devem crescer 10,8% em 2026, totalizando US$ 6,15 trilhões, de acordo com o Gartner. Este crescimento reflete um reconhecimento mais profundo entre os líderes de alto escalão – a automação habilitada para IA é agora fundamental para a forma como as fábricas projetam fluxos de trabalho, implantam mão de obra e justificam a alocação de capital.

Ao mesmo tempo, a pesquisa da Honeywell mostra que 94% dos líderes industriais afirmam que as suas equipas de liderança estão comprometidas com a adoção da IA, mas apenas uma pequena percentagem lançou totalmente os seus planos iniciais. Muitos permanecem presos no dimensionamento ou na prototipagem. A lacuna entre o investimento e o impacto é agora uma questão do conselho de administração.

Escalonando a automação além da fase de teste

Ao ouvir o COO e o CIO modernos, surge um tema comum:espera-se que as iniciativas de automação que antes eram testadas nas margens agora sejam escalonadas nas redes.

Esta mudança crítica reflete o que muitos fabricantes globais estão a experienciar em esforços mais amplos de transformação digital. Como afirma o nosso CEO, Vimal Kapur, a “IA física” está no centro da economia baseada na autonomia que está a tomar forma hoje. A oportunidade reside na inteligência incorporada diretamente em equipamentos, robótica e sistemas de controle.

Em termos práticos, isso significa:

• IA incorporada em sistemas de controle de processos para acelerar a otimização da produção
• Sistemas robóticos liderados por IA para se ajustarem à demanda variável e ao fluxo de materiais
• Plataformas de automação de armazém que se autocorrigem com base nas restrições do agente de IA

A automação deve ser projetada em escala desde o primeiro dia. Os projetos-piloto construídos isoladamente – sem integração com sistemas de controle, fluxos de trabalho de manutenção e arquiteturas de dados corporativos – têm muito mais probabilidade de estagnar. A disciplina de design determina se a IA oferece melhorias sustentadas no tempo de atividade e no rendimento ou permanece presa à experimentação.

Redesenhando funções na era da IA

À medida que a automação passa da integração piloto para a integração completa de serviços, a estratégia da força de trabalho torna-se central. A Indústria 5.0 reformula a conversa, onde a automação consiste em combinar o julgamento humano com insights orientados por IA para alcançar resultados de negócios mensuráveis.

Em instalações avançadas, a automação está absorvendo tarefas rotineiras, repetitivas e sensíveis à segurança. Isto indica que o C-suite está a direcionar a força de trabalho humana para responsabilidades de maior valor, como gestão de exceções, supervisão do sistema e tomada de decisão baseada em dados.

Isto requer um planeamento intencional, forçando os fabricantes a perguntar:

• Que trabalho as máquinas devem possuir?
• Quais tarefas caracterizadas por repetibilidade, alto volume e baixa variabilidade são as principais candidatas à automação?
• Quais decisões a IA deve aumentar?

A IA é excelente no reconhecimento de padrões e na modelagem preditiva, o que significa que ela pode identificar desvios de processos, riscos de manutenção e flutuações de demanda mais rapidamente do que a análise tradicional.
Fonte:Honeywell

Onde os humanos agregam mais valor?

As compensações estratégicas, o julgamento contextual e a coordenação multifuncional – características humanas intrínsecas – continuam a ser pontos fortes críticos que proporcionam valor alavancado em relação às contrapartes artificiais.

Nos setores com utilização intensiva de energia, este equilíbrio é especialmente visível. As discussões em torno do papel da IA ​​na transformação energética enfatizaram como a ferramenta pode otimizar o desempenho dos ativos e a utilização de energia em tempo real – reduzindo as emissões e os custos operacionais – enquanto os engenheiros se concentram na resiliência estratégica e no planeamento de ativos a longo prazo. Uma recente perspectiva da indústria C-suite da Honeywell também apontou a IA como um facilitador crítico de estratégias de transição energética nos sectores industriais.

A implicação para os executivos é clara:os orçamentos de automação devem ser combinados com orçamentos de força de trabalho centrados no ser humano.

Separando os geradores de lucro dos centros de custo

À medida que os gastos aumentam, o escrutínio dos investidores e da liderança interna intensifica-se. Os conselhos de administração e os CFOs já não estão satisfeitos com narrativas grandiosas de inovação – anseiam por clareza financeira.

Em 2026, os investimentos em automação tendem a se enquadrar em duas categorias:

1. Geradores de Lucro:Essas iniciativas compartilham características comuns:

• Ligação clara aos resultados de P&L (redução de sucata, economia de energia, otimização de mão de obra)
• Integração com sistemas operacionais (MES, ERP, plataformas de cadeia de suprimentos)
• Visibilidade dos dados corporativos, permitindo benchmarking entre sites
• Cronogramas de retorno definidos

Por exemplo, sistemas de transporte baseados em robótica que aumentam o rendimento das instalações podem melhorar diretamente as taxas de atendimento de pedidos e a eficiência do capital de giro.

2. Investimentos paralisados:Por outro lado, os programas de automação param quando:

• Operar em silos
• Falta de KPIs padronizados
• Conte com arquiteturas de dados fragmentadas
• São orientados por uma única função sem alinhamento executivo

Uma das armadilhas mais comuns é subestimar a disciplina de integração. A IA aplicada em sistemas legados desconectados sem dados harmonizados produz ruído em vez de insights. A lição é clara:a seleção de tecnologia importa menos do que o rigor do projeto e o patrocínio executivo vinculado ao tempo de atividade, produtividade e controle de custos.

A lição:a seleção de tecnologia importa menos do que a disciplina de design e o patrocínio executivo.

Novos benchmarks além da fase piloto

À medida que mais instalações amadurecem para além das implantações piloto, surgem novos padrões de desempenho.

As principais fábricas estão relatando:

• Reduções percentuais de dois dígitos no tempo de inatividade não planejado por meio de manutenção preditiva (de acordo com a Deloitte)
• Redução da variabilidade da mão de obra em ambientes automatizados de manuseio de materiais
• Reduções mensuráveis da intensidade energética por meio da otimização habilitada para IA

Os líderes empresariais estão padronizando estruturas para replicar resultados entre locais – transformando vitórias isoladas em ganhos de desempenho em toda a rede. A replicação é o que define a automação como um modelo operacional.

Esta replicação é uma característica definidora da automação como modelo operacional. Em vez de reinventar soluções em cada instalação, as organizações estão a construir arquiteturas repetíveis que se adaptam a localizações geográficas e unidades de negócio – acelerando o retorno do investimento e reduzindo o risco de implementação.

Um imperativo de liderança

Contudo, a mudança do modelo piloto para o modelo operacional requer liderança e coordenação deliberadas. O alinhamento do C-suite é fundamental para o sucesso da automação. Quando CEOs, COOs, CIOs e CHROs compartilham uma visão unificada do papel da automação, é mais provável que os investimentos gerem retornos financeiros e aumentem o impacto imediato. Quando a automação fica isolada na TI ou nas operações, o impulso se dissipa.

Igualmente importante neste processo de integração é a transparência. As organizações que comunicam claramente como as funções irão evoluir criam confiança, reduzem a resistência e aceleram a adoção.

Em 2026, a vantagem competitiva reside naqueles que operacionalizaram e dimensionaram a tecnologia para alinhá-la com as necessidades da sua força de trabalho humana.

A automação industrial ultrapassou o estágio de prova de conceito. Os líderes da indústria são agora aqueles que estão a redesenhar os fluxos de trabalho, a redefinir funções e a alinhar a distribuição de capital em torno de um modelo operacional apoiado pela IA.

A próxima fase da produção será definida pela eficácia com que as empresas convertem a automação de piloto em desempenho previsível, através de ativos, processos e pessoas.

Sobre o autor:
Russ Ford é um executivo de alto impacto com ampla experiência em gestão empresarial, gestão de operações, desenvolvimento de negócios e projetos de capital. Atuou nacional e internacionalmente, entregando resultados e desenvolvendo relacionamentos.