A indústria de manufatura brasileira enfrenta um cenário desafiador em 2026, marcado por gargalos estruturais, econômicos e regulatórios que limitam a competitividade e o crescimento. Os agentes de IA surgem como a grande solução para superar parte importante desses desafios, reduzindo custos, aumentando a produtividade e, consequentemente, o lucro.

No entanto, muitas empresas lutam para enxergar a melhor maneira de extrair valor real dos agentes de IA. Falta clareza sobre como transformar promessas teóricas em resultados operacionais. Buscamos começar a solucionar esse desafio a partir deste artigo, no qual exploramos casos reais de uso de agentes de IA no setor produtivo.

Mostraremos como essa evolução está saindo dos laboratórios de P&D para transformar o "chão de fábrica" e os centros de logística, revertendo ineficiências e posicionando fábricas na Indústria 5.0. Veremos também como o SiDi impulsiona essa evolução, transformando tecnologia de ponta em competitividade industrial.

O que define um agente de IA industrial?

Trata-se de um sistema capaz de agir com autonomia e propósito definidos. Ao contrário da automação tradicional ou dos RPA rígidos que seguem regras fixas, o que torna os agentes de IA particularmente valiosos para operações complexas e dinâmicas é a capacidade de aprendizagem contínua que os permite se adaptar e responder a mudanças em tempo real.

Baseados em tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional e mecanismos de raciocínio, os agentes de IA aprendem com falhas passadas, melhoram o seu desempenho e ajustam processos dinamicamente. 

Eles funcionam em um ciclo contínuo de percepção, raciocínio e ação imediata sobre o ambiente industrial. Por meio de sensores e dados em tempo real, são capazes de entender o contexto do chão de fábrica. Além disso, podem interagir com outros agentes, atuando em sistemas multiagentes, com diversas especialidades.

O agente também possui a capacidade de usar ferramentas externas de forma independente. Ele acessa APIs, softwares de gestão e sistemas legados para concluir os seus objetivos.

Os pilares do agente industrial são:

• Autonomia: capacidade de tomar decisões sem intervenção humana constante.

  
  

• Raciocínio: planejamento de etapas lógicas para resolver um problema específico.

  
  

• Ação: interação direta com máquinas, softwares e bancos de dados industriais.

  
  

• Aprendizado: evolução constante baseada no histórico de operações e feedbacks recebidos.
  
  

Os agentes de IA trazem uma nova camada de inteligência, não apenas ligando e desligando máquinas, mas percebendo o contexto, tomando decisões e executando ações coordenadas em toda a fábrica. Eles agem como supervisores 24 horas por dia, que nunca se cansam, melhoram continuamente, entregam valor real e aprimoram os resultados de diversas áreas.

Casos reais de agentes de IA na manufatura

Em todo o mundo, fabricantes estão aplicando agentes de IA diretamente em seus negócios, promovendo melhorias mensuráveis nas vendas, serviços e operações. São soluções cotidianas que ajudam os líderes a evitar falhas de equipamentos antes que elas interrompam a produção, prever a demanda com mais precisão, reduzir os custos da cadeia de suprimentos, otimizar o uso de energia e orquestrar fluxos de trabalho complexos, entre outras tarefas.

Seja como for, os agentes de IA estão contribuindo para que os fabricantes se mantenham à frente em um mercado global hipercompetitivo. Confira a seguir as principais áreas de atuação e casos reais dessa transformação.

Manutenção preditiva

A manutenção preditiva ganha autonomia com agentes de IA. Essa é hoje uma das frentes mais claras onde agentes de IA geram valor direto e mensurável para a indústria.

O que os agentes fazem

• Monitoram ativos continuamente, detectando anomalias para prever falhas e reduzir paradas não planejadas de 20% a 40%.
  
  

• Analisam vibração, temperatura, corrente elétrica, pressão e histórico operacional, agendando reparos proativos e integrando o CMMS (Sistema de Gestão de Manutenção Computadorizado) para elevar o OEE (Eficiência Global dos Equipamentos) e o MTBF (Tempo Médio Entre Falhas).
  
  

• Predizem tempos de quebra com 90-95% de acurácia, agendando reparos em janelas otimizadas.
  
  

• Orquestram intervenções automáticas, priorizando ativos críticos e alimentando dashboards com KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho) reais.

Casos de uso reais

• Toyota | Agentes de IA monitoram máquinas, como braços robóticos, em fábricas inteligentes por meio de sensores em tempo real, prevendo as necessidades de manutenção, reduzindo em 47% o tempo de inatividade não planejada dos equipamentos, em 32% nos custos de manutenção, em 70% o tempo de inspeção, trazendo mais segurança e aumentando em 10% a qualidade do produto (Fonte: AMS, 2025 e Dynamics Consultants, 2024).
  
  
• GE Aerospace | Ferramenta de inspeção baseada em IA maximiza o tempo de vida útil dos motores de aeronaves de fuselagem estreita, proporcionando mais consistência para detectar mais rapidamente problemas nas pás da turbina e reduzindo o tempo de inspeção pela metade. (Fonte: GE Aerospace, 2025).
  
  

Casos reais brasileiros

• Petrobrás | IA que acelera manutenção de plataformas de produção de petróleo, refinarias e plantas de processamento de gás deve gerar economia de R$ 20 milhões até 2029 (Fonte: Valor Econômico, 2025).
  
  
• WEG | Solução de IA detecta antecipadamente potenciais necessidades de manutenção em aerogeradores, ou turbinas eólicas, acionando a demanda de um diagnóstico e ação corretiva precoce evitando perdas de disponibilidade e de geração dos equipamentos.(Fonte: WEG, 2021).
  
  
• Gerdau | Ecossistema de monitoramento preditivo e simulações digitais, baseados em IA, automação avançada, monitoramento e gêmeos digitais, aumentou a capacidade da siderúrgica de prever falhas em equipamentos, diminuiu paradas não programadas e elevou a segurança operacional para os colaboradores (Fonte: TI Inside, 2026).
  
  
• AES Brasil | Sistemas de monitoramento avançados com IA preveem falhas em painéis solares antes que elas ocorram, aumentando a vida útil e reduzindo o tempo de inatividade dos equipamentos, garantindo uma produção de energia mais constante e confiável (Fonte: Revista Brazil, 2024).

Controle de qualidade

Controle de qualidade ganha precisão cirúrgica com agentes de IA, que usam visão computacional para detectar defeitos invisíveis ao olho humano, reduzindo scrap em 10-30%. Esses agentes processam imagens em tempo real de linhas de produção, classificando anomalias e alertando instantaneamente, elevando padrões para <1% de erro.

O que os agentes fazem

• Analisam soldas, pinturas e montagens via câmeras, identificando microfissuras ou desalinhamentos em milissegundos.
  
  
• Integram com MES (Sistema de Execução de Manufatura) para pausar linhas automaticamente e priorizar retrabalho, otimizando o fluxo sem paradas totais
  
  
• Aprendem continuamente com dados históricos, refinando a acurácia para 99%+ em cenários complexos como plásticos ou metais.
  
  

Casos reais globais

• BMW Regensburg | IA oferece recomendações de inspeção personalizadas para os aproximadamente 1.400 veículos produzidos diariamente, reduzindo falhas na montagem, tornando o controle de qualidade na produção de veículos mais eficiente, rápido e confiável (Fonte: BMW Group, 2025).
  
  
• Bosch | Software baseado em IA garante precisão absoluta na qualidade de componentes produzidos, na montagem e nos testes deles em mais de 1.400 linhas de produção em todo o mundo, poupando milhões em recalls (Fonte: Bosch, 2022). Em injetores diesel, IA corta taxa de defeitos de 8,5% para 0,13% (Fonte: CNI, 2025).
  
  
• Stellantis | A IA está desempenhando um papel fundamental na melhoria da qualidade dos produtos e na redução do consumo de energia de suas fábricas. Desde 2021, a empresa já fez avanços significativos, reduzindo o consumo de energia em 23% e melhorando os indicadores de controle de qualidade em 40%. A meta da empresa é reduzir os custos de produção em 40% até 2030 (Fonte: Stellantis, 2024).
  
  

Casos reais brasileiros

• Embraer | Iniciativas focadas em zero defeito baseadas em Inteligência Artificial, Gêmeos Digitais e projetos Kaizen geraram uma redução de 12% no CoPQ (Custo da Má Qualidade) em 12 meses (Fonte: Embraer Investor Day, 2025).
  
  
• Gerdau | Uso combinado de IA, automação avançada, monitoramento e gêmeos digitais permitiu controlar com mais precisão os processos industriais e melhorar a qualidade dos insumos destinados à produção de aço. (Fonte: TI Inside, 2026).
  
  
• Ambev | Sistema de IA realiza inspeção visual automatizada de veículos de distribuição, a partir de Visão Computacional, classificando veículos da cervejaria 18 vezes mais rápido que a análise manual (Fonte: TI Inside, 2022).

Otimização de Supply Chain

Agentes de IA otimizam a cadeia de suprimentos ao prever demandas, coordenar rotas e gerenciar estoques em tempo real, reduzindo excessos em 30% e atrasos logísticos. Eles analisam dados de vendas, sensores IoT e eventos externos para decisões autônomas, elevando resiliência em cadeias voláteis.

O que os agentes fazem

• Preveem rupturas e excesso de estoques com Machine Learning, ajustando pedidos automaticamente para minimizar custos de armazenagem.
  
  
• Coordenam multiagentes para roteirização dinâmica, considerando tráfego, clima e prioridades em tempo real.
  
  
• Integram ERPs e MES para visibilidade ponta a ponta, cortando lead times de 20 a 25% sem intervenção humana constante.
  
  

Casos reais globais

• Walmart | Agentes de IA orientam lojistas para tomarem decisões baseada em dados e reduzir desperdícios, custos operacionais, prever demanda e reduzir preços de alimentos próximos da data de validade (Fonte: CNBC, 2024).
  
  
• BMW | Multiagentes sincronizam fornecedores e montagem, monitorando dados da cadeia de suprimentos em tempo real, automatizando análises de ofertas, gerenciando licitações e identificando otimizações proativas entre fornecedores e produção, que elevam a eficiência na cadeia automotiva (Fonte: BMW Group, 2025).
  
  

Casos reais brasileiros

• Vale | Com IA presente em toda a cadeia produtiva da mineradora, dois casos se destacam: o que identifica fraturas nos trilhos, para aumentar a segurança e reduzir interrupções na operação, e o que prevê a umidade e o limite dos porões dos navios antes do embarque, evitando perdas de até 48 mil toneladas por parada para esperar resultados laboratoriais (Fonte: Valor Econômico, 2025).
  
  
• Ambev | IA otimiza rotas de distribuição, com recomendação de produtos para pontos de vendas considerando a previsão de demanda, cortando custos logísticos e melhorando entregas em tempo real (Fonte: Convergência Digital, 2022).
  
  
• Embraer | Solução de Inteligência Artificial, Smart Planning, otimiza o planejamento de estoque de materiais utilizados no processo produtivo das aeronaves, melhorando a eficiência operacional, a redução de custos, a qualidade e a relação com os fornecedores e parceiros (Fonte: Embraer, 2025).
  
  
  
  

Concretize o valor dos agentes de IA com um parceiro estratégico

A jornada de transformação digital da indústria, em especial a brasileira, exige mais do que a adoção de novas tecnologias: requer um parceiro estratégico capaz de converter promessas teóricas em resultados operacionais mensuráveis. Os casos reais explorados neste artigo comprovam que os Agentes de IA Industrial são a força motriz para reverter gargalos, otimizar processos e garantir a competitividade no mercado global.

Com expertise consolidada em P&D e uma visão profunda dos desafios e particularidades do setor produtivo brasileiro, o SiDi é o parceiro ideal não apenas para implementar, mas cocriar soluções personalizadas de Agentes de IA. Ao transformar tecnologia de ponta em soluções pragmáticas, o Instituto garante que a sua organização consiga extrair o máximo valor dessa nova fronteira da IA, impulsionando a competitividade industrial de forma sustentável e estratégica.

Se a sua organização busca um parceiro estratégico para impulsionar a inovação em seus processos ou modelos de negócio, fale conosco.