Em operações industriais tradicionais, o monitoramento da qualidade e do desempenho depende de diferentes métodos: análises laboratoriais, inspeções manuais ou dados de sensores analógicos e digitais.

Nos processos que utilizam análises laboratoriais ou inspeções, a dinâmica é semelhante: a coleta é esporádica, pois envolve custos elevados e disponibilidade limitada de recursos. Assim, há longos intervalos sem dados atualizados, e o processo opera com informações defasadas. Isso leva a desvios não detectados a tempo, aumentando o volume de produtos fora de especificação, a necessidade de retrabalho, e a demanda por espaço, equipamentos e mão de obra adicionais.

Já nos processos baseados em sensores, embora os dados estejam disponíveis em tempo real, muitas vezes eles não medem diretamente as variáveis críticas de interesse. Em vez disso, fornecem apenas indícios indiretos do comportamento do sistema, exigindo interpretação e, por vezes, decisões baseadas em suposições.

A aplicação de inteligência artificial nesses cenários promove uma verdadeira transformação. Com algoritmos avançados, é possível:

• Prever continuamente variáveis críticas a partir dos dados disponíveis;
• Substituir a dependência exclusiva de análises laboratoriais e inspeções pontuais;
• Interpretar de forma inteligente os sinais de sensores para calcular diretamente variáveis de interesse;
• Realizar ajustes automáticos e em tempo real no processo.

O impacto é direto na qualidade do produto final e ainda mais profundo nas áreas intermediárias da planta, onde desvios e ineficiências são menos visíveis, mas acumulam prejuízos significativos ao longo do tempo. Reduzem-se perdas, retrabalho, custos operacionais e a necessidade de estoques e estruturas de suporte — aproximando a operação do conceito Just in Time.

Este exemplo mostra como a inteligência artificial pode revolucionar a maneira como processos produtivos são gerenciados, trazendo ganhos tangíveis em eficiência, qualidade e competitividade.