Vivemos um período de transformações aceleradas em que a digitalização deixou de ser um diferencial competitivo e passou a ser a base da competitividade industrial. A Indústria 4.0 marcou a conexão entre o hardware e o software, impulsionada pela integração de sistemas pela Internet das Coisas (IoT) e, mais recentemente, pela incorporação crescente das Inteligências Artificiais (IA) dentro das operações.
Mais do que máquinas mais rápidas, esse novo contexto envolve sistemas capazes de aprender com dados, interpretar cenários e agir com um grau de autonomia, um avanço que, até pouco tempo atrás, parecia ficar apenas ao campo da ficção científica.
Saiba mais sobre como as Inteligências Artificiais estão redefinindo processos, ampliando a eficiência operacional e transformando a indústria neste artigo.
O papel do CLP como acelerador da digitalização
A digitalização de uma planta industrial começa no ponto de contato entre o sensor e o controlador. Nesse contexto, o CLP é o equipamento responsável por captar e processar as informações desse processo.
Em arquiteturas modernas, ele deixa de atuar apenas no controle de dispositivos isolados, como válvulas ou motores, e passa a desempenhar o papel de um hub de dados contextualizados dentro do sistema de automação.
Para que soluções de Inteligência Artificial possam ser integradas à operação e viabilizem estratégias de modernização, é essencial ter dados de qualidade em tempo real e contar com um histórico confiável. Caso as informações capturadas pelo CLP sejam imprecisas ou sofram atrasos na transmissão, a capacidade de análise e tomada de decisão da IA é comprometida, podendo gerar prejuízos financeiros significativos.
Por isso, a importância dessa capacidade em uma operação industrial não pode ser subestimada. Em ambientes onde milhares de variáveis são monitoradas simultaneamente, enviar todos os dados para a nuvem, sem qualquer filtragem ou processamento prévio, sobrecarregaria a largura de banda e aumentaria significativamente a latência da rede.
Nesse cenário, os CLPs assumem um papel de processar localmente as informações, selecionando e organizando apenas as informações relevantes. Dessa forma, somente os dados necessários são enviados para sistemas de análise ou para modelos de Inteligência Artificial.
Conheça os protocolos que unificam uma operação
No passado, o cenário era de uma automação marcada pela presença de protocolos proprietários que criavam “ilhas de informação”, dificultando a integração entre diferentes equipamentos e plataformas. Hoje, para que a Inteligência Artificial possa atuar de forma eficaz, é essencial que exista uma linguagem comum entre os sistemas.
Ao adotar equipamentos baseados em padrões abertos de comunicação, se torna possível estabelecer a interoperabilidade entre o chão de fábrica (TA) e os sistemas corporativos (TI). Essa abordagem facilita a troca de dados entre diferentes camadas da operação, amplia a integração entre tecnologias e cria uma base sólida para a implementação de soluções avançadas de análise e Inteligência Artificial.
Modbus, PROFINET, EtherNet/IP e protocolos determinísticos
O Modbus continua sendo amplamente reconhecido como o protocolo principal da automação industrial, principalmente devido à sua simplicidade de implementação. O protocolo opera tanto na versão TCP, utilizada em redes baseadas em Ethernet, quanto na versão RTU, aplicada em redes seriais robustas capazes de atingir distâncias de até 1200 metros.
Para aplicações que exigem determinismo e sincronização rigorosa, protocolos como PROFINET e EtherNet/IP permitem a gestão eficiente de redes complexas em tempo real. O PROFINET permite integrar perfis para segurança funcional e para gestão de consumo energético. No caso do EtherNet/IP, o modelo de comunicação Publisher-Subscriber contribui para reduzir o tráfego desnecessário na rede, tornando a comunicação mais eficiente.
Já em aplicações de controle de movimento (Motion Control), o EtherCAT garante o sincronismo de múltiplos eixos com precisão na ordem de microssegundos. Complementarmente, protocolos como CANopen e HART possibilitam diagnósticos avançados e comunicação detalhada com instrumentos de campo e sistemas de acionamento, ampliando a visibilidade e o controle sobre os processos.
OPC UA para uma interoperabilidade segura
O OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) é um protocolo de comunicação orientado à informação, capaz de descrever não apenas os dados, mas também o seu contexto. Nos CLPs da Altus, o OPC UA atua como uma ponte segura entre o controlador e sistemas supervisórios, como o BluePlant, além de plataformas de gestão empresarial, como ERPs e MES.
Um dos grandes diferenciais da implementação de OPC UA nos equipamentos da Altus é o foco em segurança cibernética. O protocolo utiliza criptografia de sessão e certificados digitais X.509, mecanismos que garantem a autenticidade e a integridade da comunicação, protegendo os dados de produção contra interceptação ou manipulação por agentes mal-intencionados.
Em um cenário no qual a digitalização industrial amplia a superfície de ataque para ameaças cibernéticas, contar com esse nível de proteção diretamente no CLP torna-se um requisito essencial para qualquer estratégia consistente de Indústria 4.0.
MQTT e o ecossistema da nuvem
Enquanto o OPC UA é amplamente utilizado para a comunicação estruturada dentro da planta industrial, o MQTT (Message Queue Telemetry Transport) destaca-se como um dos principais protocolos para a integração com plataformas em nuvem.
Sua arquitetura baseada em publicação/assinatura permite uma comunicação extremamente eficiente, na qual o CLP envia dados apenas quando ocorrem mudanças relevantes, modelo conhecido como report-by-exception. Essa abordagem reduz o volume de dados e otimiza o consumo de recursos em aplicações remotas.
A Altus também adotou o padrão MQTT Sparkplug B, que adiciona uma camada padronizada de definição de estado e estrutura de dados ao MQTT tradicional. Com isso, a integração de novos CLPs a sistemas IIoT se torna muito mais simples. Assim o sistema que fica acima na arquitetura, passa a identificar automaticamente as variáveis e tags disponíveis no controlador, acelerando o processo de integração e reduzindo o tempo de comissionamento em projetos que envolvem análise avançada de dados.
Aprenda mais sobre MQTT: MQTT Sparkplug para soluções IIoT com CLP
Por que a tomada de decisão rápida é vital?
No cenário competitivo atual, a diferença entre lucro e prejuízo muitas vezes é determinada pelo tempo de inatividade dos processos produtivos. A ineficiência operacional continua sendo um dos principais gargalos da produtividade, isso reflete, em grande parte, a falta de modernização dos sistemas.
Uma pesquisa recente realizada pela ABB, uma líder global em tecnologia de eletrificação e automação, focada em eficiência energética e robótica e com mais de 130 anos de história, apontou que 67% das empresas no Brasil ainda possuem processos de manutenção pouco estruturados, com forte dependência de intervenções corretivas
Nesse contexto, a utilização de CLPs para a captura e análise de dados de processo permite a transição para um modelo de manutenção alinhado à indústria 4.0, baseado em monitoramento contínuo e tomada de decisão orientada por dados.
Ao acompanhar variáveis críticas como temperatura, corrente elétrica e vibrações, por meio de entradas analógicas e processamento rápido, os gestores conseguem identificar padrões de desgaste e o comportamento do sistema muito antes da ocorrência de uma falha que pode parar toda a operação.
Saiba mais: Paradas não planejadas causam prejuízos de R$700 mil por hora
Análise de dados aplicada: case de sucesso na Turquia
A teoria da Indústria 4.0 ganha vida quando observamos exemplos concretos em que a tecnologia resolve desafios reais de operação. A inteligência operacional, quando aplicada no chão de fábrica, é orientada para mais eficiência e resultados mensuráveis.
Um dos casos recentes mais emblemáticos envolvendo os controladores Nexto XP aconteceu em um sistema de bombeamento e irrigação na Turquia. O principal desafio do projeto era otimizar simultaneamente o consumo de energia e água em uma extensa área agrícola. Para isso, foi implementada uma solução baseada na linha XP, integrada ao software Node-RED por meio do protocolo MQTT.
O funcionamento do sistema combina dados de processo com informações externas. O controlador acessa, via internet, previsões meteorológicas detalhadas para as próximas 72 horas. Caso a previsão indique chuvas intensas, o CLP ajusta automaticamente a vazão das bombas ou posterga o ciclo de irrigação, evitando desperdício.
Além disso, o sistema também monitora a velocidade dos ventos. Quando os ventos ultrapassam um determinado limite, condição que prejudicaria a distribuição adequada da água pelos aspersores, a operação é temporariamente suspensa.
Esse tipo de aplicação representa, na prática, a essência da inteligência aplicada à automação: a combinação de dados internos do processo com informações externas para permitir decisões automatizadas mais inteligentes, resultando em maior eficiência operacional, economia de recursos e aumento de produtividade.
Veja os detalhes da aplicação: Como a automação na agricultura impulsiona a produtividade com irrigação inteligente
Estatísticas e tendências na indústria brasileira
A adoção da Inteligência Artificial no Brasil deixou de ser uma tendência e já se consolida como uma realidade em rápida expansão. De acordo com dados da PINTEC Semestral 2024, divulgada pelo IBGE, o percentual de empresas industriais de médio e grande porte que utilizam soluções baseadas em IA tem crescido de forma significativa nos últimos anos, refletindo o avanço da digitalização e da automação nos processos produtivos.
Crescimento do uso de tecnologias avançadas (2022-2024)
| Tecnologia digital | Adoção em 2022 | Adoção em 2024 | Crescimento (p.p.) |
| Inteligência Artificial (IA) | 16,9% | 41,9% | +25,0 |
| Computação em Nuvem | 73,6% (est.) | 77,2% | +3,6 |
| Internet das Coisas (IoT) | 44,2% (est.) | 50,3% | +6,1 |
| Robótica | 27,1% (est.) | 30,5% | +3,4 |
O dado mais relevante é que, embora a computação em nuvem ainda seja a tecnologia mais difundida, a Inteligência Artificial foi a que apresentou o maior ritmo de adoção, registrando um crescimento de 25 pontos percentuais em apenas 2 anos. Esse avanço indica um amadurecimento do mercado brasileiro, que passou a reconhecer que o verdadeiro valor da digitalização está na capacidade analítica de transformar dados em ganhos reais de eficiência operacional.
As empresas que já adotam essas tecnologias relatam benefícios concretos na pesquisa do IBGE: 90,3% apontam aumento de eficiência, 89,5% destacam maior flexibilidade organizacional e 74,1% registram redução do impacto ambiental em suas operações.
Para que esses indicadores continuem evoluindo, a infraestrutura de controle fornecida por empresas como a Altus desempenha um papel essencial. É essa base tecnológica que garante que os dados coletados no chão de fábrica sejam confiáveis, estruturados e disponíveis em tempo real, sustentando toda a pirâmide de inovação que permite a aplicação de análises avançadas e soluções de IA na indústria.
Perspectivas para o futuro da indústria
Ao olhar para os próximos cinco a dez anos, a tendência é que a Inteligência Artificial assuma um papel cada vez mais central na coordenação das plantas industriais. Gradualmente, veremos o surgimento de operações cada vez mais autônomas, nas quais CLPs e sistemas de IA atuarão de forma complementar e integrada. Sendo assim, o CLP continuará responsável pelas funções críticas de segurança, controle em tempo real e execução determinística, enquanto a IA atuará no planejamento de produção, análise de grandes volumes de dados e otimização de processos.
Nesse futuro, flexibilidade operacional será um dos principais diferenciais competitivos. Linhas de produção capazes de se autoconfigurar de acordo com a demanda em tempo real dependerão de controladores modulares, conectados e programáveis em linguagens versáteis, como Python, capazes de executar modelos avançados de análise e controle diretamente no ambiente de automação.
Leia mais sobre Python: Aplicação de Python na indústria: lógica de controle para automação inteligente
Essa convergência entre controle tradicional e inteligência computacional abrirá caminho para uma nova geração de sistemas mais eficientes e adaptativos. A transformação da indústria na era das Inteligências Artificiais é um movimento sem volta. Aqueles que hesitam em avançar na digitalização correm o risco de enfrentar obsolescência, altos custos de manutenção e a perda de competitividade.
Com mais de 40 anos de expertise em automação, a Altus oferece uma base tecnológica sólida com suporte técnico especializado para a construção do futuro da indústria. Através dos CLPs do Sistema Nexto, entregamos soluções para captura de dados, conectividade multiprotocolo e inteligência na borda da rede.
Seja habilitando pequenos negócios para o universo IoT com a linha Nexto XP, ou permitindo a virtualização de aplicações mais complexas com a nova linha Nexto XF, a tecnologia Altus garante que o dado, o ativo mais valioso da nova economia, chegue com segurança do sensor até a tomada de decisão estratégica.
A verdadeira revolução industrial está na inteligência aplicada aos processos, permitindo que sistemas e máquinas evoluam continuamente com base nos dados que geram. Ao conectar o rigor do controle industrial determinístico com a flexibilidade do edge computing, a integração entre hardware robusto e software inteligente consolida-se como o caminho mais seguro para alcançar novos níveis de excelência operacional.
