Fornecedores e construtores automóveis alemães devem estar atentos: o responsável pela TI de produção do Grupo ZF alerta que a próxima vaga de IA nas fábricas vai estagnar a menos que as empresas corrijam a forma como os dados são recolhidos e governados no chão de fábrica. Isso é relevante para os trabalhadores nas linhas de montagem, fornecedores que servem fábricas na Alemanha e Áustria e compradores que esperam qualidade fiável desde a eletrónica até aos grupos motrizes.

«Podem pôr tudo no data lake» — e ainda assim falhar

Volker Szabo, Head of IT Production Solution Analysis and Strategy Execution no Grupo ZF, disse ao CIOnews a 8 de novembro de 2026 que a IA empresarial na produção está a ser travada pelo que ele chama de «arquitetura spaghetti» — décadas de interfaces pontuais, feitas à medida e sem documentação que escondem a proveniência dos dados e tornam a escalabilidade cara e arriscada. “Podem pôr tudo no data lake, mas as pessoas não sabem onde pescar”, disse Szabo.

Szabo descreveu uma solução prática: uma camada de integração gerida que padroniza como controladores lógicos programáveis, sistemas SCADA e plataformas MES/ERP publicam os dados de produção. Essa camada, argumenta ele, cria uma única fonte de verdade e permite que modelos de IA para inspeção visual de qualidade, manutenção preditiva e gémeos digitais sejam implantados mais rápida e seguramente em várias fábricas.

Como uma pequena mudança técnica pode libertar grande valor da IA

Na entrevista, Szabo deu um exemplo concreto do potencial económico: reduzir dezenas de ligações ponto-a-ponto para uma camada de integração comum poderia cortar o número de interfaces em cerca de 80% num cenário simplificado — não uma poupança direta de custo, mas uma grande redução na complexidade arquitetural e no esforço de manutenção que normalmente mata as implementações. Recomendou também começar com pilotos de âmbito muito limitado — “começar com uma placa de identificação, depois adicionar dados passo a passo” — em vez de tentar um único grande gémeo digital.

Actores da indústria já estão a testar abordagens semelhantes. A Siemens e a NVIDIA têm promovido ferramentas de fábrica baseadas em gémeos digitais e agentes na Siemens Electronics Factory em Erlangen como um modelo para manufactura adaptativa; a Siemens afirma que essas aplicações já estão a ser experimentadas em produção e visam acelerar os fluxos de trabalho de inspeção, planeamento e comissionamento virtual.

O que isto significa para o mercado

Para construtores e fornecedores europeus a mensagem é operacional: implementar IA para inspeção de qualidade, robótica ou manutenção preditiva deixou de ser apenas um exercício de treino de modelos — é um problema de integração e governação. Se os OEM e Tier‑1 seguirem o conselho de Szabo, podem escalar pilotos bem-sucedidos mais rapidamente por várias fábricas na Alemanha e Áustria, reduzindo o tempo e o custo para tornar a inspeção e a manutenção com IA parte das operações rotineiras. Isso diminui o desperdício e o risco de paragens para linhas de baterias e grupos motrizes, e torna os testes com gémeos digitais de alterações de produção menos disruptivos — benefícios que importam enquanto as fábricas gerem programas de VE e a volatilidade da cadeia de abastecimento.

Para os trabalhadores e os conselhos de empresa a prescrição técnica traz também implicações práticas: uma abordagem que privilegia a integração tende a preservar controladores e máquinas legadas enquanto acrescenta acesso a dados, o que pode limitar alterações imediatas de hardware e permitir uma subida gradual de competências dos operadores e equipas de manutenção em vez de uma retrabalhagem abrupta.

A entrevista de ZF sublinha uma mudança silenciosa na Alemanha e Áustria: a próxima fase da IA nas fábricas será ganha ou perdida na camada de interface entre controladores e sistemas empresariais, não apenas em modelos maiores.

Mercado B2B de veículos WorldTrader24 para revendedores →

Fontes: CIOnews, Siemens

Nota do parceiro: O parceiro tecnológico da AutoPresse DaVinci AI desenvolve soluções de IA para toda a indústria automóvel – desde análises de mercado e de concessionários até agentes autónomos de IA e produção de imagem e vídeo.