Desenvolvimento MES acelerado:fabricantes criam soluções personalizadas em 48 horas

Cinco fabricantes distintos. Cinco problemas reais. Cinco soluções funcionais desenvolvidas com base em dados de produção ao vivo em 48 horas.

Cada fabricante com quem conversamos tem a mesma frustração enterrada em algum lugar da conversa:seu software quase se encaixa. O MES lida com ordens de serviço, agendamento e OEE. Mas os fluxos de trabalho que são específicos para sua operação, aqueles que vivem em quadros brancos e pranchetas e no conhecimento tribal, esses nunca conseguem entrar no sistema.

Então eles criam soluções alternativas. Eles criam planilhas. Eles chamam as pessoas por interfones. Eles ficam diante de gráficos de papel todas as manhãs e calculam manualmente se estão tendo um dia bom ou ruim.

Em março de 2026, decidimos ver o que aconteceria se déssemos dois dias a cinco de nossos clientes, uma equipe de engenheiros e ferramentas de desenvolvimento assistidas por IA e solicitássemos que eles mesmos preenchessem essas lacunas.

Os resultados foram melhores do que esperávamos.

O que é laboratório de produção?

O Production Lab é um evento prático de construção de dois dias onde os clientes da MachineMetrics trabalham lado a lado com nossa equipe de engenharia para projetar e construir aplicativos personalizados na plataforma MachineMetrics.

O evento deste ano ocorreu nos dias 11 e 12 de março próximo à nossa sede em Northampton, Massachusetts, durante uma semana de engenharia no local. Participaram cinco equipes de clientes, cada uma chegando com um problema operacional específico e um objetivo comum:sair com algo que pudesse realmente usar no chão de fábrica.

As ferramentas que eles usaram:Max AI para exploração de dados e desenvolvimento imediato, Lovable e Cursor para construção de aplicativos assistidos por IA e Carbide, construtor de aplicativos personalizados da MachineMetrics, para implantar aplicativos de nível de produção diretamente na plataforma.

Cada equipe enviou uma solução funcional vinculada a dados reais da máquina no final do segundo dia.

Os Projetos

Desempenho de Harvey:fechando a lacuna no apagamento

A Harvey Performance fabrica ferramentas de corte industrial para clientes aeroespaciais, médicos e eletrônicos. Sua oficina executa uma produção complexa e sob medida, com centenas de famílias de tarefas e um problema persistente:quando uma tarefa termina, as máquinas ficam ociosas até que alguém chegue fisicamente para iniciar a próxima configuração.

Harvey tinha a tecnologia para fazer trocas automatizadas entre trabalhos que compartilhavam as mesmas ferramentas. O que lhes faltava era um sistema para planejá-lo e orquestrá-lo. Sem ele, a utilização no fim de semana cairia significativamente na noite de domingo e levaria dias para se recuperar.

Em dois dias, eles construíram o Stacker Tracker:um painel de supervisor ao vivo que mostra todos os trabalhos ativos de cada máquina, todos os trabalhos em fila e o tempo de execução projetado através da janela apagada. O sistema calcula tempos de configuração dinâmicos com base na estrutura de código de lote proprietária da Harvey, sinaliza conflitos trabalhistas e permite que os supervisores atribuam operadores a configurações com horários de início específicos. Se a configuração não acontecer, o agendamento será revertido automaticamente. Nenhuma limpeza manual necessária.

O caso de negócio:uma iniciativa de redução de custos de sete dígitos e vários milhões em receitas adicionais provenientes da capacidade recuperada.

"Em um dia e meio, conseguimos projetar algo que provavelmente levaria meses para ser criado anteriormente e que foi feito sob medida especificamente para nossa operação." — George Burleson, Diretor de Análise de Manufatura, Harvey Performance

Zygo (AMETEK):uma sala de guerra digital para gerenciamento diário

A Zygo fabrica óptica de ultraprecisão para aplicações de semicondutores, defesa e fusão a laser. Todos os dias, sua equipe de gerenciamento fica diante de quadros brancos, tabelas em papel e gráficos impressos para determinar se sua operação está no caminho certo.

Seu objetivo:tornar todas as 15 métricas principais de Segurança, Pessoas, Qualidade, Entrega e Valor legíveis em 10 segundos a uma distância de 3 metros, em todos os níveis da organização.

Eles construíram um sistema de gerenciamento multicamadas totalmente digital no Lovable. Ele detalha desde o nível empresarial até células de máquinas individuais com apenas alguns cliques. Max AI gera resumos e sinaliza padrões em cada camada. Um sistema de tickets configurável reúne preocupações de segurança, solicitações de manutenção e ideias de melhoria contínua em um só lugar, para que nada se perca em sistemas diferentes.

Ela afeta todas as pessoas nas operações desde o primeiro dia.

"Coisas como o sistema de placa digital que construímos aqui neste evento de dois dias nem estavam no meu radar para coisas que a MachineMetrics foi capaz de alcançar. Com o avanço em IA e Carbide, a MachineMetrics está trazendo novos caminhos, novo valor e flexibilidade todos os dias." — JD Smith, Diretor de Operações de Óptica, Zygo/AMETEK

Pindel Global Precision:transformando dados de deslocamento de ferramentas em inteligência de processo

Pindel mantém um contrato governamental para quatro máquinas CNC, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Diferentes operadores ajustavam os deslocamentos das ferramentas em taxas totalmente diferentes, mas ninguém conseguia perceber. As máquinas estavam conectadas. Os dados estavam fluindo. Simplesmente não estava sendo capturado em nenhum lugar significativo.

Thomas Deslongchamps, Diretor de Treinamento e Melhoria Contínua, decidiu mudar isso. Usando Lovable e o MachineMetrics Carbide Application Builder, ele construiu um aplicativo de análise de compensação de ferramenta personalizado quase inteiramente por conta própria. Ele visualiza ajustes de deslocamento por ferramenta ao longo do tempo, correlacionados à contagem de peças e codificados por cores por operador. Pela primeira vez, Pindel pôde ver quais operadores eram discrepantes, quando os ajustes estavam agrupados e quais padrões estavam surgindo nas máquinas.

"Queremos sair do status quo operacional mais preferencial para um status quo mais baseado em dados. Poderíamos fazer menos compensações e ainda permanecer dentro dos parâmetros de qualidade?" — Thomas Deslongchamps, Diretor de Treinamento e Melhoria Contínua, Pindel Global Precision

Um engenheiro da MachineMetrics trabalhando ao lado de Thomas usou um agente de IA personalizado para escanear o código subjacente e encontrou um caminho de acesso a dados mais eficiente, que desbloqueou exatamente a funcionalidade que Thomas precisava e abriu a porta para casos de uso ainda mais amplos no futuro.

A capacidade sempre existiu dentro da plataforma. Foi necessário o cliente certo, o caso de uso certo e o conjunto de ferramentas certo para dar vida a isso. O que Pindel construiu não foi apenas resolver o problema deles. É definir o que é possível para cada fabricante de precisão, fazendo a mesma pergunta invisível.

Flexco:Construindo um sistema de expedição de empilhadeiras do zero

A Flexco fabrica soluções de transporte. Nas instalações de Downers Grove, as empilhadeiras (chamadas internamente de "jipes") são ativos críticos com visibilidade zero. As solicitações de materiais saem pelo interfone. Os motoristas precisam lembrar o que foi perguntado e onde. Em 2025, esse ponto cego custou cerca de US$ 225 mil em tempo de produção perdido.

Jaimeson Aufderheide, especialista em melhoria contínua sem experiência anterior em desenvolvimento de software, construiu ele mesmo o aplicativo principal usando Lovable. No final do segundo dia, a Flexco tinha um sistema de despacho totalmente integrado, completo com uma interface de solicitação do operador, uma fila de motorista em tempo real com priorização baseada em zona, um painel de gerenciamento mostrando o desempenho histórico e em tempo real do ticket e um widget configurável que reunia tudo em um único bloco implantável.

As bases de código Lovable e Cursor foram mescladas por meio do GitHub em um modelo de dados unificado. Esse padrão de colaboração entre ferramentas surgiu organicamente durante o evento e não era algo que alguém tivesse planejado.

"Dois dias atrás, se eu perguntasse a você, 'você entendeu?' o que você teria dito?" "Nem sei por onde começar." — Troca durante o showcase da Flexco

Johnstech International:gerenciamento da vida útil das ferramentas e uma lacuna de dados de uma década eliminada

A Johnstech fabrica equipamentos de teste de semicondutores. O problema deles:os operadores ou substituíam as ferramentas muito cedo, trocavam tudo no início do turno, independentemente do desgaste, ou as utilizavam por muito tempo e produziam peças defeituosas.

A solução foi um painel de vida útil da ferramenta que mostra todas as ferramentas classificadas por tempo real de envolvimento e codificadas por cores para atenção. Mas a verdadeira surpresa veio no meio da construção:a equipe descobriu que a Johnstech já tinha um subprograma de mudança de ferramenta em execução em todas as máquinas desde o primeiro dia de implantação do MachineMetrics. Todos esses dados históricos já estavam no sistema, apenas não processados.

Eles preencheram retroativamente 90 dias do histórico de vida útil da ferramenta. Nenhum novo hardware. Nenhuma nova configuração. Apenas processando o que já estava lá.

O segundo projeto preencheu uma lacuna que existia há 10 a 15 anos:uma integração ativa do ERP com o Microsoft Dynamics 365 que compara o tempo de execução de produção planejado versus o real para cada operação, todos os dias.

"Isso é algo que nunca soubemos há 10, 15 anos. E agora temos essa informação." — Dan Sheehan, gerente de TI, Johnstech International

O que isso prova

MachineMetrics não é apenas uma ferramenta que os fabricantes olham. É uma plataforma na qual eles constroem.

Isso não é uma afirmação de posicionamento. Foi o que aconteceu em cinco empresas, cinco problemas operacionais diferentes e cinco níveis de habilidade diferentes em dois dias. Um especialista em CI sem experiência em codificação enviou um aplicativo integrado à produção. Um cliente construiu o primeiro aplicativo de análise de compensação de ferramenta comercial, na plataforma, quase inteiramente por conta própria. Uma lacuna de 10 a 15 anos na inteligência de produção foi colmatada com dados que estiveram no sistema o tempo todo.

A lacuna de execução é real. Ele fica entre o que seu ERP planeja e o que seu chão de fábrica realmente faz, e custa aos fabricantes margem, capacidade e horas em cada turno. Fechá-lo requer um software que se ajuste ao modo como sua operação realmente é executada, e não um modelo genérico que você mesmo adapta.

"Tem sido ótimo trabalhar lado a lado com os engenheiros, combinando sua experiência em desenvolvimento de software com o lado operacional para ver as soluções ganharem vida em tempo real. E então poder caminhar para a esquerda e conversar com um dos executivos sobre a estratégia da empresa e qual tecnologia está por vir. A flexibilidade que me atraiu para a MachineMetrics está totalmente exposta aqui neste evento." — JD Smith, Diretor de Operações de Óptica, Zygo/AMETEK

É para isso que serve o Laboratório de Produção. E já estamos planejando o próximo.

Quer construir algo?

Se você é cliente da MachineMetrics com um fluxo de trabalho que não se enquadra no conjunto de ferramentas padrão, queremos saber mais sobre isso. E se você é um fabricante que ainda executa esse processo em quadros brancos e pranchetas, vamos conversar sobre o que dois dias podem fazer.