Como a indústria está adotando controles modernos para maior eficiência e menor risco

O recente relatório “Industrial Control & Factory Automation Market — Global Forecast to 2030”, da MarketsandMarkets™, aponta que o mercado global de automação industrial e controle de fábricas deve crescer de USD 274,99 bilhões em 2025 para cerca de USD 435,24 bilhões em 2030, com crescimento anual médio de 9,6% no período. O estudo relaciona essa expansão à modernização das operações industriais e ao uso cada vez maior de soluções digitais nos processos produtivos.

Essa evolução, no entanto, ocorre em um momento em que reduzir o tempo de entrega dos projetos, evitar ajustes de última hora e tornar o comissionamento mais previsível têm se tornado preocupações recorrentes na indústria. E para lidar com esses desafios, entre as alternativas está o desenvolvimento de sistemas industriais baseado no design de controle definido por software, colaboração em nuvem e validação antecipada por simulação.

Isto porque, tradicionalmente, o desenvolvimento de sistemas de controle esteve concentrado em ferramentas locais, fluxos de trabalho individuais e forte dependência de hardware específico. Com projetos maiores, equipes distribuídas e a necessidade de replicar soluções entre diferentes plantas, esse modelo passa a apresentar desafios relacionados, especialmente, à gestão de mudanças e ao controle do que é desenvolvido e implantado.

De acordo com Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager da Rockwell Automation, o setor tem buscado alternativas mais alinhadas à realidade atual das operações. “As empresas precisam entregar projetos mais rapidamente, com menos ajustes em campo e maior previsibilidade. Isso exige tratar o desenvolvimento dos sistemas de controle de forma mais estruturada, semelhante ao que já acontece na criação de software”, afirma.

Mudanças nos processos de desenvolvimento de sistemas de controle

No modelo definido por software, o desenvolvimento deixa de depender de estações específicas e passa a ocorrer em ambientes colaborativos, acessados pelo navegador. Nesse formato, diferentes profissionais podem trabalhar ao mesmo tempo em um mesmo projeto, com regras sobre quem pode alterar o quê, além de registro de todas as mudanças realizadas.

A padronização de bibliotecas facilita a reutilização de lógicas de controle em projetos semelhantes, enquanto o controle de versões cria um histórico organizado das alterações, contribuindo tanto para a manutenção dos sistemas quanto para as revisões técnicas e auditorias, além de reduzir retrabalho quando um projeto precisa ser adaptado ou replicado.

“Quando não há registro das mudanças, o conhecimento fica concentrado em poucas pessoas. Com processos mais organizados, as equipes conseguem entender o histórico do projeto e tomar decisões com mais segurança”, explica Vieira.

Validação antecipada e governança ao longo do ciclo do projeto

Outro aspecto desse modelo é a adoção de uma abordagem simulation-first, na qual a lógica de controle é testada em simulação antes de ser aplicada nos equipamentos. Em vez de aguardar o momento o comissionamento para identificar problemas, as equipes conseguem validar o comportamento dos sistemas ainda na fase de projeto.

Vieira aponta que essa prática ajuda a reduzir o tempo necessário para colocar os sistemas em operação. “Quando os testes são feitos antes, o comissionamento tende a ser mais simples, reduzindo os ajustes em campo e a necessidade de intervenções adicionais”, comenta o especialista.

Esses projetos passam a seguir fluxos de trabalho cloud-to-edge, em que o desenvolvimento ocorre em ambientes centralizados em nuvem, enquanto a implantação segue caminhos controlados até o nível de chão de fábrica. “Um hub em nuvem reúne projetos, usuários, permissões e históricos de alteração, garantindo que apenas versões revisadas e aprovadas sejam implantadas”, pontua Vieira.

Nesse contexto, práticas conhecidas como DevOps passam a ser aplicadas à automação industrial, proporcionando maior visibilidade das mudanças, verificações automáticas e processos claros de aprovação entre desenvolvimento, teste e implantação.

Segundo Vieira, o objetivo é tornar as entregas mais previsíveis, sem abrir mão dos requisitos de segurança e disponibilidade exigidos em ambientes industriais. “Quando os processos ficam mais integrados, é fundamental que a segurança seja considerada desde o início. Isso envolve controle de acesso, registro de alterações e conformidade ao longo de todo o projeto”, acrescenta.

Uso de inteligência artificial como apoio às atividades de engenharia

A inteligência artificial também começa a fazer parte do dia a dia das equipes, principalmente como apoio a tarefas repetitivas. Atividades como organização de código, documentação e comparação entre versões podem ser automatizadas, liberando tempo para análises técnicas mais complexas.

As decisões sobre lógica de controle, segurança e desempenho continuam sob responsabilidade dos engenheiros. “A IA aumenta a eficiência em tarefas operacionais, mas não substitui o julgamento técnico. Ela apoia o trabalho das equipes, sem interferir nas decisões mais sensíveis ou críticas”, finaliza Vieira.

Sobre a Rockwell Automation

Rockwell Automation, Inc. (NYSE: ROK) é líder global em automação industrial e transformação digital. Conectamos a imaginação das pessoas com o potencial da tecnologia para expandir o que é humanamente possível, tornando o mundo mais produtivo e sustentável. Com sede em Milwaukee, Wisconsin, a Rockwell Automation emprega cerca de 26 mil solucionadores de problemas dedicados a clientes em mais de 100 países a partir do final do ano fiscal de 2025. Para saber mais sobre como estamos dando vida à “The Connected Enterprise®” no setor industrial, acesse o site.