A falta de profissionais qualificados é um dos principais gargalos para a adoção ampla da IA. A transição para uma indústria orientada por dados depende diretamente da capacitação da mão de obra
A indústria metalúrgica brasileira, responsável por sustentar grande parte da cadeia produtiva do país, encerrou 2024 com crescimento de 3,1%, segundo o IBGE. Parte desta retomada está ligada à adoção de soluções tecnológicas, como o uso de inteligência artificial (IA), que tem modernizado processos, aumentado a produtividade e reforçado a segurança no setor.
Por que a IA é estratégica para a indústria?
O setor metalúrgico é responsável por fornecer insumos primários para áreas como construção civil, automotiva e de energia. Assim, qualquer inovação que reduza custos ou aumente a eficiência repercute em toda a economia. Segundo Valdomiro Roman, diretor de operações da Associação Brasileira de Metalurgia, Materiais e Mineração (ABM), a adoção de soluções em IA tem sido acelerada pela colaboração internacional.
“A colaboração entre países, instituições acadêmicas e empresas tem sido uma tendência notável para a adoção da inteligência artificial no setor industrial. A busca por padrões e regulamentações comuns tem permitido que a indústria de base aproveite ao máximo os avanços da IA, além de possibilitar a rápida disseminação de melhores práticas e soluções inovadoras, por meio do intercâmbio de conhecimento e de parcerias”, afirmou.
Este alinhamento permite que a indústria incorpore tecnologias capazes de prever falhas em equipamentos, otimizar processos de fundição e laminação, além de ampliar o controle de qualidade.
Aplicações práticas no setor
O uso da IA vai muito além da automação tradicional. Hoje, algoritmos conseguem analisar grandes volumes de dados coletados em linhas de produção, prevendo paradas inesperadas e reduzindo perdas. Entre as principais aplicações, estão:
● Manutenção preditiva: sensores instalados em maquinários monitoram vibrações, temperatura e consumo de energia, alimentando sistemas de IA, que indicam quando uma falha está prestes a ocorrer.
● Otimização da produção: modelos matemáticos ajustam em tempo real o uso de energia elétrica em fornos e processos de resfriamento, reduzindo desperdícios.
● Controle de qualidade: câmeras de alta resolução, associadas a softwares de reconhecimento de padrões, identificam defeitos em superfícies metálicas ainda na linha de produção.
● Segurança do trabalho: sistemas inteligentes monitoram ambientes fabris, alertando sobre riscos de superaquecimento, vazamentos ou exposição a agentes nocivos.
Qualificação profissional
Apesar do avanço tecnológico, a transição para uma indústria orientada por dados depende diretamente da capacitação da mão de obra. O relatório Inteligência Artificial Generativa: Impulso para a Indústria, do Observatório Fiesc, aponta que a falta de profissionais qualificados é um dos principais gargalos para a adoção ampla da IA.
Por exemplo, investir em especializações práticas, como um curso de ChatGPT 4, contribui para que trabalhadores compreendam o potencial das inteligências artificiais generativas no suporte a processos produtivos, análise de dados e até elaboração de relatórios técnicos.
E a tendência é que o setor continue ampliando o uso da inteligência artificial, integrando-a com outras tecnologias, como Internet das Coisas (IoT) e digital twins. Esta combinação deve permitir simulações virtuais de plantas industriais, otimizando projetos e reduzindo riscos antes mesmo da execução física.
Assim, com um mercado global cada vez mais competitivo, a capacidade de adotar soluções inteligentes será um requisito de sobrevivência. Para a metalurgia, setor que sustenta diversas cadeias produtivas, a inteligência artificial representa um ganho de eficiência e também um passo para garantir competitividade internacional e sustentabilidade em longo prazo. [Webinsider]
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