A inteligência industrial está a aproximar-se das máquinas
A inteligência artificial está a mudar a forma como os sistemas de automação industrial processam informação, tomam decisões e respondem à alteração das condições de funcionamento. Em vez de dependerem inteiramente de recursos de computação centralizados ou de análises baseadas na nuvem, os fabricantes estão a explorar cada vez mais a IA na periferia (Edge AI), que aproxima o processamento de dados e a tomada de decisões inteligentes dos sensores, controladores, plataformas integradas e equipamentos de produção.
O IIoT Forum da electronica 2026 irá analisar estes desenvolvimentos nos dias 10 e 11 de novembro, no Hall C6, no Future Tech Stage, em Munique, Alemanha. Organizado em colaboração com a Embedded Computing Design, o fórum irá abordar a IA na periferia, a conectividade industrial, a cibersegurança, o controlo de motores, a robótica e a manutenção preditiva.
Para os engenheiros industriais, a discussão vai além do desempenho computacional. O verdadeiro desafio consiste em integrar a IA nas arquiteturas de automação existentes, mantendo um comportamento de controlo previsível, protegendo os dados operacionais e garantindo que as funções inteligentes operem dentro das limitações técnicas dos ambientes industriais.
Na minha opinião, a questão mais importante não é quanta inteligência pode ser colocada na periferia, mas sim até que ponto essa inteligência pode ser integrada eficazmente num sistema de produção sem introduzir novos riscos operacionais.
Dia 1: Plataformas de computação industrial e cibersegurança a longo prazo
O primeiro dia começa às 14h00 com «Qualcomm Dragonwing: Modernizing Industrial Automation for the AI Era». Anand Venkatesan, diretor sénior de gestão de produto da Qualcomm Technologies, irá falar sobre o papel das plataformas de computação modernas no suporte a aplicações industriais com IA.
À medida que os processadores integrados se tornam capazes de executar cargas de trabalho mais exigentes, os responsáveis pela conceção de sistemas de automação dispõem de mais opções para visão artificial, análise local de dados e monitorização de condições. No entanto, a escolha do processador é apenas uma parte da conceção do sistema. Os engenheiros também têm de ter em conta a compatibilidade do software, as interfaces de comunicação, a gestão térmica, o consumo energético e a integração com as arquiteturas existentes de PLC e de controlo industrial.
Às 14h45, Balraj Kathiresan, engenheiro principal da Infineon, irá apresentar «Mitigating Security Risks in the Era of Quantum Attacks». A sessão centra-se nas implicações de segurança das capacidades emergentes da computação quântica e na longa vida útil dos equipamentos industriais conectados.
Os sistemas industriais permanecem frequentemente em funcionamento durante muitos anos após a sua instalação inicial. Os mecanismos de segurança que hoje são adequados poderão precisar de ser atualizados à medida que evoluem as normas criptográficas e as capacidades das ameaças. Isto cria um desafio prático para os fabricantes de equipamentos e os operadores de instalações: a cibersegurança tem de ser considerada ao longo de todo o ciclo de vida do produto, em vez de ser tratada como uma tarefa pontual durante a colocação em serviço.
Para os engenheiros de automação, isto significa avaliar as comunicações seguras, a autenticação, os mecanismos de atualização de firmware, o controlo de acessos e a capacidade de manter proteções criptográficas em equipamentos antigos e modernos.
O programa do primeiro dia termina com o painel «AI at the Edge for IIoT», das 16h30 às 17h15. Entre os participantes estão Vinay Agarwal, da Texas Instruments, Karthi Gopalan, da Renesas, Robin Saltnes, da Nordic Semiconductor, e Yankin Tanurhan, da MIPS/GlobalFoundries. Rich Nass, da Embedded Computing Design, será o moderador.
O painel irá explorar as oportunidades e as considerações de engenharia associadas ao processamento de cargas de trabalho de IA mais perto dos dispositivos industriais. O processamento local pode reduzir a dependência da conectividade à nuvem e permitir respostas mais rápidas, embora o desempenho real dependa da aplicação, da arquitetura de rede, da carga computacional e dos requisitos de controlo.
Do ponto de vista da engenharia, a IA na periferia deve complementar as funções de automação estabelecidas, em vez de as substituir automaticamente. Os ciclos de controlo determinísticos, os encravamentos e as funções relacionadas com a segurança têm de manter o comportamento definido, mesmo quando são introduzidas aplicações baseadas em IA para otimização ou apoio à decisão.
Dia 2: IA física e sistemas robóticos inteligentes
O segundo dia centra-se na IA física, na robótica, no armazenamento integrado e no comportamento autónomo das máquinas.
Às 14h00, Jean-Jacques Adragna, gestor sénior da Qualcomm France, irá apresentar «Advancing Physical AI with Qualcomm Dragonwing Robotics». A apresentação irá analisar plataformas de computação para sistemas robóticos inteligentes, nos quais a perceção, a tomada de decisões e a interação física têm de funcionar dentro de limites práticos de processamento e consumo energético.
Ao contrário das aplicações que geram recomendações ou analisam dados históricos, os sistemas robóticos têm de transformar informação em ações físicas. Câmaras, sensores, atuadores, acionamentos de motores, processadores integrados e software de controlo têm de funcionar em conjunto, respeitando as limitações de temporização e funcionamento da máquina.
Isto introduz uma distinção particularmente importante para as aplicações industriais: reconhecer um objeto ou prever uma condição não significa automaticamente que um robô possa agir com segurança com base nessa informação. O sistema completo tem de ter em conta a precisão dos sensores, a latência das comunicações, a resposta dos atuadores, as limitações de movimento e as consequências de decisões incorretas.
Às 14h45, Donnie Garcia, diretor de marketing de PSoC da Infineon, irá apresentar «Beyond Bigger Memory: Smart Storage and AI Performance on PSoC Edge».
A sessão aborda a relação entre a memória, a arquitetura de armazenamento e a execução de IA. O desempenho da IA integrada depende de mais do que a capacidade de processamento do processador. A capacidade da memória, as taxas de transferência de dados, o acesso ao armazenamento e a alocação de recursos podem todos influenciar o desempenho da aplicação.
Para os responsáveis pela conceção de equipamentos, estes fatores tornam-se particularmente relevantes ao implementar visão artificial, fusão de sensores ou várias funções de IA numa plataforma com recursos limitados. Por isso, a escolha do hardware deve basear-se na carga de trabalho completa da aplicação, e não apenas nas especificações do processador.
Às 15h30, Ivo Marocco, vice-presidente e responsável pela experiência do utilizador na Renesas, irá falar sobre «Managing Complexity in the Humanoid Robotics Ecosystem: A Systems Approach to Scalable Autonomy».
Os robôs humanoides combinam deteção, atuação, computação, comunicações e software de controlo em arquiteturas cada vez mais complexas. A coordenação destes subsistemas exige uma gestão cuidadosa das interfaces, da alocação de recursos, do comportamento do sistema e das condições de falha.
O mesmo princípio aplica-se, de forma mais ampla, à robótica industrial. À medida que as máquinas se tornam mais autónomas, a integração de sistemas torna-se cada vez mais importante. Um processador capaz ou um modelo de IA sofisticado não podem compensar subsistemas mal coordenados, mecanismos de realimentação inadequados ou estratégias pouco claras para o tratamento de falhas.
IA física no chão de fábrica: da demonstração à implementação
O painel final do segundo dia, «Physical AI on the Factory Floor», começa às 16h30. Participam na discussão Lee Gonzales-Fuentes, responsável global de marketing de produto, na área dos microcontroladores de controlo PSoC da Infineon, e Larry Olivas, vice-presidente de Secure Connected Edge da NXP Semiconductors. Rich Nass voltará a ser o moderador.
A discussão regressa aos requisitos práticos da produção industrial, onde as máquinas inteligentes têm de interagir com equipamentos, processos e ambientes de trabalho reais. A implementação de IA no chão de fábrica implica mais do que executar um modelo localmente. Os engenheiros têm de determinar de que forma os resultados da IA interagem com os controlos das máquinas, as sequências de produção, os mecanismos de segurança e os sistemas de supervisão.
Por exemplo, uma aplicação de monitorização de condições baseada em IA pode identificar um padrão de vibração invulgar e recomendar uma inspeção. Integrar essa informação num fluxo de trabalho de manutenção é diferente de permitir que um sistema de IA modifique diretamente o movimento da máquina ou os parâmetros do processo. Cada aplicação exige um nível de autoridade claramente definido, uma validação adequada e respostas apropriadas a resultados incertos ou incorretos.
Na minha avaliação, a implementação bem-sucedida da IA física dependerá do estabelecimento de limites claros entre as funções probabilísticas da IA e as funções de controlo determinísticas. A IA pode proporcionar capacidades valiosas de perceção, classificação e otimização, enquanto a lógica de controlo convencional continua a gerir sequências críticas em termos de tempo e encravamentos validados. As funções relacionadas com a segurança têm de respeitar a arquitetura de segurança aplicável e não podem depender apenas de um modelo de IA, a menos que a implementação completa tenha sido devidamente avaliada e certificada para esse fim.
Esta abordagem permite aos fabricantes explorar as capacidades da IA, mantendo a disciplina operacional necessária para a produção industrial.
A manutenção preditiva e a conectividade industrial continuam a ser requisitos fundamentais
A manutenção preditiva e a conectividade industrial também fazem parte do programa mais amplo do IIoT Forum. Estas tecnologias fornecem a infraestrutura necessária para recolher dados dos equipamentos, identificar falhas em desenvolvimento e coordenar atividades de manutenção.
O processamento na periferia pode ajudar a analisar vibrações, temperatura, corrente, pressão e outras medições operacionais perto da sua origem. Isto pode reduzir o volume de dados enviados para sistemas centralizados e permitir uma deteção mais rápida de condições anómalas. No entanto, a utilidade da manutenção preditiva continua a depender da qualidade dos sensores, da consistência dos dados, de modelos analíticos adequados e da validação face ao comportamento real dos equipamentos.
A conectividade apresenta um desafio relacionado. Os ambientes industriais contêm frequentemente equipamentos de diferentes gerações e fabricantes, cada um com as suas próprias interfaces, protocolos e requisitos de manutenção. A integração de dispositivos periféricos nos ambientes existentes de PLC, SCADA, DCS e execução da produção exige atenção especial à interoperabilidade, à segmentação da rede, à titularidade dos dados e à disponibilidade do sistema.
Por conseguinte, uma estratégia de implementação prática deve começar com um problema operacional claramente definido. Os engenheiros devem estabelecer o desempenho de referência, determinar quais os dados necessários, avaliar as consequências de falhas de comunicação ou processamento e medir se a aplicação resultante melhora os resultados de manutenção ou produção.
O que os engenheiros industriais devem retirar da electronica 2026
O IIoT Forum destaca várias prioridades de engenharia interligadas: computação na periferia, cibersegurança a longo prazo, gestão de recursos integrados, autonomia robótica e integração da IA com sistemas de controlo físico.
Estes temas não devem ser tratados como tendências tecnológicas independentes. São partes da mesma arquitetura industrial. Processadores periféricos mais potentes criam oportunidades para a inteligência local, mas também aumentam os requisitos de software e segurança. Robôs mais autónomos trazem novas exigências de integração, enquanto a manutenção preditiva depende de uma recolha de dados fiável e de uma análise relevante.
Para os fabricantes, a prioridade deve ser identificar aplicações em que a inteligência na periferia proporcione um benefício mensurável, como a redução da latência de diagnóstico, uma melhor deteção de falhas ou uma utilização mais eficiente dos recursos das máquinas. Essas aplicações devem depois ser avaliadas tendo em conta as limitações operacionais, os requisitos de cibersegurança, os custos ao longo do ciclo de vida e a necessidade de manter as funções estabelecidas de controlo e segurança.
A passagem da experimentação com IA à implementação industrial não será determinada apenas pelo desempenho computacional. Dependerá da capacidade dos engenheiros para integrar software inteligente com princípios de automação comprovados, hardware de fácil manutenção, comunicações seguras e responsabilidades operacionais claramente definidas.
O IIoT Forum da electronica 2026 oferece um espaço para analisar estes desafios através de apresentações técnicas e discussões com especialistas. Os participantes também poderão fazer perguntas no final de cada sessão, explorando como as tecnologias emergentes poderão ser aplicadas aos seus próprios sistemas industriais.
Em última análise, as soluções de IA industrial mais eficazes serão as que resolvem problemas de engenharia específicos, se integram nas arquiteturas operacionais existentes e proporcionam melhorias mensuráveis sem comprometer os requisitos de controlo, segurança e proteção dos equipamentos que suportam.
