A maior parte das indústrias já entendeu que Inteligência Artificial não é mais “tendência”, e sim uma pressão real: da matriz, dos clientes, da concorrência e dos fornecedores. O desafio não é mais saber se precisa de IA na indústria, mas onde ela realmente gera valor dentro da operação – sem virar apenas mais um piloto caro que não escala.
Neste conteúdo, você vai ver:
- Por que tantos projetos de IA emperram
- Onde a IA costuma gerar resultado na prática
- Como a Altona está usando IA para ganhar previsibilidade e eficiência
- Como a Residência em IA do UniSENAI pode apoiar a sua empresa
Por que tantos projetos de IA na indústria não saem do piloto?
Em muitas indústrias, o roteiro da IA é parecido: a direção sente a pressão para inovar, surgem sprints em paralelo, contrata-se alguma ferramenta ou consultoria, mas poucos projetos viram rotina no chão de fábrica.
Na prática, isso acontece principalmente por três motivos:
- Começar pela tecnologia, não pelo problema
- Fala-se em “colocar IA na produção” ou “usar machine learning na manutenção”, mas sem um objetivo de negócio claro.
- Faltam metas como: reduzir paradas, diminuir refugos, melhorar cumprimento de prazos.
- Sem indicador definido de sucesso, fica difícil comprovar retorno.
- Dados dispersos e pouco estruturados
- Informações espalhadas em sistemas legados, planilhas e apontamentos manuais.
- Isso limita o desempenho dos modelos e frustra expectativas quando os resultados não atingem o prometido.
- Falta de alinhamento entre TI, operação e negócio
- IA tratada como “projeto de TI”, sem engajamento da operação.
- Sem patrocínio e participação de quem está no chão de fábrica, os pilotos ficam isolados e não escalam.
Somando esses fatores à ausência de um ambiente seguro para testar, errar rápido e aprender, o resultado costuma ser o mesmo: muitos estudos, algumas demonstrações pontuais e pouca transformação real na operação.
Onde a IA costuma gerar valor na indústria
Apesar dos desafios, a experiência prática mostra que a IA tende a gerar mais resultado quando está diretamente ligada aos pontos de dor da operação:
- Manutenção e gestão de ativos
- Previsão de falhas em máquinas críticas.
- Redução de paradas não programadas.
- Planejamento de intervenções com mais segurança.
- Produção e planejamento (PCP)
- Modelos preditivos para aumentar a previsibilidade do processo.
- Informações mais confiáveis sobre prazos, capacidade e gargalos.
- Planejamento mais realista e maior segurança na promessa ao cliente.
- Qualidade e inspeção
- Identificação de padrões de não conformidades.
- Apoio à inspeção com visão computacional ou análise de dados de processo.
- Menos retrabalho, menos desperdício e mais padronização.
- Logística interna e estoques
- Equilíbrio de níveis de estoque considerando consumo, demanda e lead time.
- Redução de rupturas e de excesso de materiais parados.
- Rotinas administrativas e suporte à decisão
- Automação da classificação de ordens de serviço e leitura de documentos.
- Geração de relatórios de forma automática.
- Mais tempo das equipes para analisar cenários e tomar decisões.
Em todos esses casos, o ponto em comum é o mesmo: a IA na indústria entra para resolver problemas concretos da operação, e não como um fim em si mesma.
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Case Altona: IA para ganhar previsibilidade e eficiência
A Electro Aço Altona S.A. é uma indústria de fundição com quase 100 anos de história. Nascida em 1924 como uma pequena fundição e oficina de reparos mecânicos, tornou-se a primeira fundição de aço de Santa Catarina e uma das primeiras do Brasil. Ao longo das décadas, ampliou sua linha de produção, adquiriu outras empresas, abriu subsidiárias no exterior e hoje é reconhecida globalmente pela qualidade em fundição de aço e usinagem, aliando tecnologia, respeito às pessoas e ao meio ambiente.
Como toda empresa com processos complexos e altamente variáveis, a Altona convive com um cenário em que previsibilidade é um ativo estratégico.
O desafio: previsibilidade na produção e na manutenção
A Altona é uma indústria de fundição com processos produtivos complexos e altamente variáveis. O principal desafio era a falta de previsibilidade, tanto no processo de produção quanto na manutenção dos equipamentos.
Essa falta de previsibilidade gerava impactos diretos:
- dificultava o planejamento da produção
- trazia incertezas no atendimento aos prazos dos clientes
- comprometia a eficiência do chão de fábrica, com mais tempo gasto para ajustes e replanejamentos
Em um ambiente competitivo e com clientes em diferentes mercados, era essencial avançar na gestão baseada em dados e na aplicação prática da Inteligência Artificial.
Por que buscaram o Programa Residência em IA do UniSENAI
Para dar esse passo de forma estruturada, a Altona buscou o Programa Residência em IA do UniSENAI. A escolha foi estratégica porque o programa permite desenvolver soluções personalizadas e evoluir o uso da inteligência artificial de forma consistente, conectando tecnologia, dados e necessidades reais da empresa.
Com a Residência, a Altona conseguiu validar aplicações concretas de IA dentro do seu contexto industrial, testando hipóteses com dados reais da operação e reduzindo o risco de investir em iniciativas desconectadas do dia a dia.
Quem resume bem essa experiência é Edson Hammermeister, Coordenador de TI da Altona:
“O programa nos permitiu validar aplicações reais de IA dentro do nosso contexto industrial e gerar dados importantes para ganho de eficiência e redução de tempo nos processos”.
A experiência com os residentes na prática
Um dos pontos diferenciais do programa foi a presença dos residentes atuando muito próximos da equipe interna da Altona. Eles acompanharam o chão de fábrica, entenderam os processos produtivos, observaram gargalos e participaram de discussões em frente às máquinas, ao lado de operação, manutenção e TI.
Essa proximidade foi essencial para:
- traduzir os desafios do dia a dia em problemas de IA bem definidos
- construir confiança entre os times técnicos e operacionais
- acelerar o aprendizado sobre o potencial dos dados que a empresa já possuía
Em vez de soluções genéricas, a Residência em IA permitiu construir respostas alinhadas com a realidade e o ritmo da fundição.
As soluções de IA na indústria desenvolvidas para a Altona
Durante o ciclo da Residência, a Altona desenvolveu duas frentes principais de solução em Inteligência Artificial, diretamente ligadas ao desafio de previsibilidade.
A primeira foi uma política inteligente de estoque e lead time baseada em machine learning, com foco em aumentar a previsibilidade do processo produtivo e apoiar o planejamento da produção. A partir de dados históricos e variáveis do processo, os modelos passaram a oferecer uma visão mais clara de prazos e fluxos, contribuindo para decisões mais embasadas em relação a pedidos, capacidade e atendimento ao cliente.
A segunda foi um sistema inteligente para automatizar a tramitação de ordens de serviço de manutenção, classificando falhas e direcionando rapidamente cada ocorrência para o setor correto. Com isso, o tempo entre o registro do problema e a ação da manutenção foi reduzido, trazendo mais agilidade operacional e contribuindo para a disponibilidade dos equipamentos.
As duas soluções têm em comum o uso da IA como ferramenta para organizar, interpretar e transformar dados em decisões mais rápidas e seguras, tanto na produção quanto na manutenção.
Resultados observados e próximos passos
Os resultados iniciais já mostram avanços em eficiência, redução de tempo em processos e maior entendimento do fluxo produtivo. Com dados mais estruturados e modelos em funcionamento, a Altona passou a enxergar com mais clareza onde estão os gargalos e como a IA na indústria pode apoiar a mitigação desses pontos.
Além dos ganhos imediatos, o programa trouxe algo fundamental: segurança para entender como escalar o uso da IA no futuro, de forma estruturada e sustentável. A empresa ganhou base para priorizar projetos, avaliar retorno e seguir avançando na jornada de transformação digital.
Para uma empresa com quase um século de história, que sempre buscou inovar e investir em pessoas, conhecimento e tecnologia, a Inteligência Artificial se torna um passo natural para manter competitividade e abrir novas possibilidades.
Assista o case completo da Altona e confira como ela está aplicando IA na prática: Case Altona
Residência em IA do UniSENAI: uma possibilidade para a sua empresa
Para empresas que atuam na indústria e já entenderam a importância da IA, mas ainda não enxergam claramente onde ela gera valor ou têm receio de investir sem validação, a Residência em Inteligência Artificial para empresas industriais do UniSENAI é uma possibilidade concreta.
O programa trabalha em ciclos de 6 ou 12 meses, 100% online, com:
- projetos aplicados ao contexto real da sua operação
- apoio de um time especializado do UniSENAI
- residentes dedicados aos desafios da sua empresa
A lógica é simples: testar, validar e evoluir o uso da IA em ambiente controlado, com dados reais, antes de escalar.
Ao final do ciclo, sua empresa terá:
- aplicações de IA já testadas e conectadas aos seus indicadores
- um entendimento mais claro sobre onde a IA gera mais valor
- caminhos estruturados para seguir avançando com menor risco
Se a sua empresa quer sair da teoria e levar a inteligência artificial para problemas concretos da operação, a Residência em IA do UniSENAI é um caminho para começar do jeito certo. Em breve, novas turmas e ciclos para empresas serão divulgados.
Acompanhe as atualizações sobre o Programa de Residência em IA e as próximas oportunidades para participação pelo site do UniSENAI e pelos canais oficiais nas redes sociais.