A Rockwell Automation acaba de provar que inteligência artificial e chão de fábrica combinam muito bem.
Imagina a cena: um técnico para na frente de uma máquina com defeito, abre um manual de centenas de páginas e começa a caçar o código do erro para resolver o problema. Se não achasse a solução, ainda precisava correr atrás de um colega que já tivesse enfrentado a mesma pane. Enquanto isso, a linha de produção parada ia acumulando prejuízo. Esse era o dia a dia de muitos profissionais em fábricas ao redor do mundo, inclusive na planta da Rockwell em Singapura.
Mas desde outubro de 2025, esse cenário mudou de figura. Entrou em cena o GenAI-Powered Maintenance Copilot, uma ferramenta de inteligência artificial generativa desenvolvida internamente pela empresa, que transformou a forma como os técnicos diagnosticam e resolvem falhas nas máquinas. E os números que vieram depois dessa mudança são difíceis de ignorar. 👇
O Que é o Maintenance Copilot e Como Ele Funciona
O Maintenance Copilot é uma solução de IA generativa criada pela própria Rockwell Automation para atuar diretamente no processo de manutenção industrial. A ferramenta foi treinada com três fontes principais de conhecimento: a expertise dos próprios trabalhadores, os dados do software de manufatura da empresa e os manuais de instrução das máquinas. Tudo isso foi reunido em uma interface conversacional, onde o profissional simplesmente descreve o problema e recebe orientações claras e contextualizadas sobre como resolvê-lo.
Por trás dessa experiência simples existe uma arquitetura bastante robusta. A solução roda na nuvem da Microsoft Azure, foi construída usando o Azure OpenAI dentro do Microsoft Foundry e opera com base no modelo de linguagem GPT-5.4-mini, da OpenAI. Ou seja, é um large language model de ponta trabalhando para ajudar a equipe de manutenção a diagnosticar e solucionar problemas de forma muito mais rápida do que antes.
Quem sente isso na pele é gente como Mangleswaran Mahalingam, assistente de engenharia da planta de Singapura. Antes, ele precisava sair procurando colegas ou técnicos seniores para perguntar se já tinham visto determinado erro. Hoje, ele simplesmente digita a dúvida no copilot pelo tablet e recebe a resposta na hora. Nas palavras dele, ficou mais rápido e mais fácil. E não para por aí: Mahalingam já aprendeu a acessar a IA usando óculos inteligentes de realidade aumentada, algo que parecia coisa de ficção científica há alguns anos. 🤓
Na prática, o técnico não precisa mais ser um especialista em cada equipamento da linha de produção. Ele interage com o Copilot como se estivesse conversando com um colega muito bem informado, que conhece cada detalhe dos manuais, cada código de erro e cada procedimento de reparo.
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Acesso Rápido ao Conhecimento dos Veteranos
Uma das partes mais interessantes dessa história é como o sistema resgata décadas de experiência. Quando um erro é detectado na fábrica de Singapura, o assistente de IA busca informações especializadas em um banco de dados criado por engenheiros veteranos da Rockwell, profissionais que acumularam de 20 a 30 anos de vivência no chão de fábrica.
A ferramenta organiza essas informações por sintoma, causa e reação, para que o técnico veja imediatamente quais são as causas mais prováveis do erro, seja uma engrenagem desgastada ou um sensor defeituoso. Além disso, dá para ler o que outros colegas comentaram sobre o mesmo problema e verificar se aquilo já aconteceu em outras linhas de produção. E se o profissional ainda quiser consultar os famosos manuais grossos, ele pode fazer isso em linguagem natural, com o copilot respondendo em um passo a passo fácil de seguir.
Para Li Wang, diretora da planta em Singapura, o grande problema que se busca resolver é a perda de conhecimento, aquilo que eles chamam de conhecimento tribal. É toda aquela expertise tácita que vai embora quando um trabalhador experiente se aposenta. Outro ganho importante, segundo ela, é a consistência: agora existe uma abordagem padrão para cada problema, independentemente de quem esteja resolvendo.
Os Resultados Que Chamaram Atenção
Quando a Rockwell Automation divulgou os primeiros dados após a implementação do Maintenance Copilot, ficou claro que a aposta em inteligência artificial para o ambiente industrial estava no caminho certo. Essa abordagem consistente e direcionada reduziu o tempo de máquina parada em 33 por cento. E os gastos também caíram: com menos serviços de manutenção e peças de reposição, o acompanhamento interno da Rockwell mostra uma redução de custos de cerca de 25 por cento.
Mas talvez o número mais impressionante seja o impacto no aprendizado dos novos funcionários. Mahalingam lembra que ficou preocupado quando entrou na fábrica em 2021, porque não sabia nada sobre as máquinas. Levou mais de um ano até se sentir seguro para assumir turnos noturnos, quando há menos colegas por perto. Hoje ele supervisiona cerca de 50 máquinas.
Segundo Bob Buttermore, diretor de cadeia de suprimentos da Rockwell, o tempo de integração de novos trabalhadores caiu de forma drástica. Em vez de levar nove meses para aprender a diagnosticar centenas de máquinas, agora leva apenas três meses. Ele resume bem: uma melhoria enorme, e a IA foi o catalisador disso. 🚀
É importante destacar também que esses resultados foram obtidos em um ambiente real de produção, não em um cenário controlado de testes. A planta de Singapura opera com os desafios típicos de qualquer fábrica, como variações de carga, desgaste natural dos equipamentos e a pressão constante por metas. O fato de o Maintenance Copilot ter performado bem nesse contexto é um sinal de maturidade da solução.
A Fábrica do Futuro
A instalação de Singapura fabrica equipamentos de automação industrial, como controladores e componentes de rede, voltados para setores de alto crescimento como farmacêutico, automotivo e de semicondutores. E o reconhecimento veio de fora: em junho, a planta foi designada como um global lighthouse site pelo Fórum Econômico Mundial.
Na citação, o WEF destacou que a unidade aumentou as unidades produzidas por hora-pessoa em 43 por cento, reduziu os defeitos em 35 por cento e encurtou o tempo até a competência em 67 por cento. Números que colocam a fábrica em um patamar de referência mundial.
O maintenance copilot foi apenas uma das várias capacidades baseadas em IA implementadas no local. Segundo Li Wang, também entraram em cena um sistema multiagente de garantia de qualidade, que detecta e corrige defeitos na linha de montagem em tempo real, e um sistema de manutenção preditiva, que ajuda a evitar paradas não planejadas de equipamentos críticos.
Para Patrick Dey, vice-presidente responsável por dados, análise e inovação em IA na Rockwell, essas soluções mostram como é possível combinar a expertise operacional e de automação da empresa com a tecnologia de IA para gerar inovação. E ele faz questão de reforçar: essa inovação não melhora só as operações internas, ela também é usada para ajudar os clientes a acelerarem suas próprias jornadas de transformação digital.
Arquitetura Pensada Para Crescer
A equipe de Dey construiu essas ferramentas aproveitando a amplitude do ecossistema de tecnologia da Microsoft. Isso incluiu o Azure OpenAI Service e o Azure AI Search para as experiências conversacionais e o raciocínio inteligente, além dos serviços de segurança, identidade e governança do Azure para garantir proteção e conformidade em nível corporativo.
Esse cuidado com a arquitetura tem um motivo claro: escalar globalmente. A arquitetura nativa de nuvem da Microsoft suporta a expansão de uma única fábrica para implantações globais, segundo Dey. E a integração dentro do ecossistema Microsoft oferece conectividade fluida entre dados, IA, aplicações e ferramentas de colaboração.
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Não é conversa fiada. A Rockwell tem mais de 25 plantas ao redor do mundo e mais de 26 mil funcionários. O maintenance copilot, por exemplo, já tem data para chegar à fábrica de Twinsburg, em Ohio, além de unidades na Polônia e no México. A ideia é que as lições aprendidas em Singapura sirvam de modelo para impulsionar a transformação digital em toda a empresa e também nos clientes.
Quando a IA Vira Colega de Trabalho
Talvez o ponto mais bonito dessa história esteja na forma como esses sistemas estão sendo percebidos dentro da empresa. Para Li Wang, essas soluções estão se tornando cada vez mais como um colega de equipe. Segundo ela, essas aplicações são mais do que apenas uma ferramenta: elas estão conduzindo todo o time para um mundo novo.
Essa visão de futuro é compartilhada por Chris Nardecchia, diretor de informação da Rockwell. Para ele, o caminho é aquele em que a IA está presente em cada etapa do trabalho. Essa produtividade vai permitir que as pessoas façam mais e criem novas possibilidades, afirma. E ele deixa uma reflexão valiosa: para a IA ser bem-sucedida, são necessários bons dados, uma força de trabalho treinada e uma cultura focada em aprendizado e resultados.
A Rockwell Automation parece ter acertado ao desenvolver a ferramenta internamente e testá-la primeiro na própria planta. Essa abordagem garantiu que o produto fosse moldado pelas necessidades reais de quem usa, e não por uma visão desconectada da operação. É por isso que a fábrica de Singapura funciona como uma vitrine viva para os clientes.
Como resume Buttermore, o objetivo final é ser uma referência para os clientes. Ao implantar, testar e escalar essas soluções nas próprias instalações primeiro, a empresa consegue levar abordagens comprovadas para fabricantes que buscam melhorar produtividade, resiliência e a eficácia da força de trabalho. E isso é eficiência industrial na prática: não apenas fazer mais com menos, mas fazer melhor, com o conhecimento certo disponível no momento certo e para as pessoas certas. 🤖⚙️
