A evolução da automação industrial está mudando a forma como software e hardware se relacionam dentro das fábricas. Longe de substituir equipamentos físicos, a automação definida por software aumenta a dependência de sensores, controladores, redes e sistemas de energia para permitir que tecnologias como inteligência artificial, computação de borda e gêmeos digitais entreguem resultados concretos no ambiente produtivo.
Durante anos, a transformação digital da indústria foi associada principalmente ao avanço do software, da computação em nuvem e da inteligência artificial. A percepção de parte do mercado era de que o hardware perderia relevância à medida que os processos se tornassem mais digitais.
Segundo Rainer Brehm, COO da divisão de Automação e CTO da Siemens Digital Industries, a realidade segue um caminho diferente. Quanto mais a indústria se torna definida por software, maior passa a ser a importância da infraestrutura física responsável por executar as operações no mundo real.
O conceito de Automação Definida por Software (Software Defined Automation – SDA) está no centro dessa transformação. A tecnologia permite desacoplar a lógica de controle do hardware dedicado, tornando os sistemas mais flexíveis, atualizáveis e adaptáveis às mudanças de mercado.
Na prática, a inteligência artificial só consegue otimizar processos se houver uma rede robusta de sensores industriais capaz de fornecer dados precisos em tempo real. Da mesma forma, sistemas autônomos dependem de atuadores, motores, inversores e controladores capazes de executar as decisões tomadas pelos algoritmos.
Esse cenário é especialmente importante em setores onde tempo de ciclo, precisão operacional e disponibilidade dos equipamentos são fatores críticos para a competitividade, como nas indústrias automotiva, química, alimentícia e de manufatura avançada.
O avanço da IA industrial está ampliando a necessidade de hardware mais sofisticado. Sensores precisam capturar mais informações, redes industriais devem suportar volumes crescentes de dados e controladores necessitam de maior capacidade computacional para processar informações localmente.
Estudos conduzidos pela McKinsey & Company e pelo World Economic Forum (WEF) apontam que empresas líderes em transformação digital continuam investindo simultaneamente em software, conectividade, sensores e infraestrutura de edge computing. O ganho de produtividade surge justamente da integração entre os dois mundos.
Durante décadas, a indústria operou sob uma lógica de estabilidade absoluta. Uma vez que uma linha de produção era colocada em operação, qualquer modificação representava risco de interrupção e perda de produtividade.
Atualmente, essa lógica vem sendo substituída por um conceito mais dinâmico. Além da estabilidade, as empresas precisam de adaptabilidade, ou seja, capacidade de responder rapidamente a novas demandas, mudanças regulatórias, desafios logísticos e metas ambientais.
Nesse novo contexto, o risco não está apenas na mudança, mas na incapacidade de mudar rapidamente. Sistemas rígidos tendem a perder competitividade diante de mercados cada vez mais dinâmicos.
É justamente nesse ponto que o software ganha relevância. Ele permite atualizar funcionalidades, otimizar processos e implementar novas estratégias sem a necessidade de grandes alterações físicas na planta industrial.
Entretanto, essa flexibilidade só é possível quando existe uma base sólida de hardware. Sensores, PLCs (Controladores Lógicos Programáveis), computadores industriais, acionamentos elétricos e redes de comunicação continuam sendo elementos indispensáveis para a operação.
O papel desses equipamentos, porém, está mudando. Eles deixam de atuar como dispositivos isolados para se tornarem componentes conectados de um sistema integrado e inteligente.
Essa nova realidade exige hardware com maior capacidade de processamento, arquitetura preparada para cibersegurança, transparência ao longo do ciclo de vida e interoperabilidade entre os ambientes de tecnologia da informação (TI) e tecnologia operacional (OT).
A convergência entre automação e software também está alterando a forma como as fábricas são projetadas. Em vez de processos baseados apenas em regras fixas, as empresas passam a trabalhar com sistemas orientados por objetivos, capazes de buscar automaticamente melhores resultados em produtividade, qualidade e eficiência energética.
Nesse modelo, a inteligência artificial atua como camada de otimização, enquanto a automação definida por software funciona como ponte entre os algoritmos e os equipamentos físicos responsáveis pela execução das tarefas.
Um exemplo dessa aplicação ocorreu em uma grande fabricante automotiva global, que adotou PLCs virtuais SIMATIC S7-1500V combinados à plataforma Siemens Industrial Edge em suas linhas de produção de carrocerias.
Com a virtualização dos controladores, a lógica de automação deixou de depender exclusivamente de equipamentos físicos dedicados e passou a operar em infraestrutura computacional centralizada, mantendo características fundamentais como comportamento determinístico e funções de segurança.
O resultado foi uma arquitetura mais escalável, com atualizações simplificadas, maior padronização entre plantas industriais e redução da necessidade de intervenções locais em hardware.
A tendência aponta para um futuro em que sistemas autônomos baseados em inteligência artificial serão cada vez mais comuns. No entanto, especialistas destacam que nenhuma IA industrial será capaz de operar sem sensores, redes, controladores e atuadores capazes de conectar o mundo digital ao ambiente físico.
Quanto mais avançadas forem as camadas de software, maior será a necessidade de uma infraestrutura robusta capaz de garantir disponibilidade, segurança e confiabilidade operacional.
“O debate sobre indústria digital frequentemente coloca software e hardware como concorrentes, quando na realidade eles são complementares. A próxima geração de fábricas inteligentes dependerá justamente da integração entre inteligência artificial, computação de borda e uma base física altamente conectada. É essa convergência que permitirá ganhos reais de produtividade e eficiência.” — Tarcisio Dias, Editor do Mecânica Online®.
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• Conceito: Automação Definida por Software (SDA)
• Objetivo: aumentar flexibilidade e adaptabilidade industrial
• Tecnologias associadas: IA, edge computing, gêmeos digitais e virtualização
• Hardware essencial: sensores, PLCs, redes industriais e acionamentos
• Caso prático: PLC virtual SIMATIC S7-1500V com Siemens Industrial Edge
• Benefícios: escalabilidade, atualização simplificada e maior eficiência operacional
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PLC Virtual – Controlador industrial executado em infraestrutura computacional, sem depender exclusivamente de um equipamento físico dedicado.
Edge Computing – Processamento de dados próximo à máquina ou ao equipamento, reduzindo latência e melhorando o desempenho das aplicações industriais.
Automação Definida por Software – Arquitetura que separa a lógica de controle do hardware, permitindo maior flexibilidade, atualização e integração dos sistemas produtivos.
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