Desenvolver um automóvel exige milhares de decisões sobre segurança, peso, materiais, eletrônica e custos de fabricação. Agora, a Mercedes-Benz pretende utilizar inteligência artificial para conectar essas informações e identificar problemas antes mesmo da construção dos protótipos. Com investimento de aproximadamente 500 milhões de euros, a fabricante apresentou o PLM.AI, uma plataforma digital que integra dados e processos de engenharia ao longo de todo o desenvolvimento dos veículos. A proposta inclui reduzir progressivamente pela metade a necessidade de determinados testes físicos, utilizando simulações e agentes de inteligência artificial para acelerar análises e otimizar recursos. A iniciativa faz parte da transformação tecnológica da marca, que completa 140 anos em 2026.
Inteligência artificial passa a integrar diferentes áreas da engenharia
O PLM.AI (Product Lifecycle Management com inteligência artificial) foi desenvolvido para conectar informações que tradicionalmente ficam distribuídas entre diferentes departamentos e sistemas.
Durante a criação de um automóvel, equipes de engenharia trabalham simultaneamente com estrutura, suspensão, eletrônica, software, segurança, materiais e processos industriais.
Uma alteração aparentemente simples, como substituir determinado componente por outro mais leve, pode modificar resistência estrutural, custos, comportamento dinâmico e requisitos de homologação.
A nova plataforma permitirá que agentes de inteligência artificial analisem essas relações de maneira integrada, oferecendo informações para apoiar as decisões dos engenheiros.
A Mercedes-Benz já utiliza IA em atividades como otimização de custos, certificação, identificação de falhas e desenvolvimento de software. O PLM.AI busca conectar essas aplicações em um ambiente digital comum.
Simulações poderão reduzir a necessidade de testes físicos
Um dos objetivos mais relevantes é diminuir progressivamente em até 50% a quantidade de determinados testes físicos, substituindo parte das avaliações por simulações computacionais.
Com modelos digitais, os engenheiros conseguem estudar diferentes soluções antes de fabricar componentes ou veículos experimentais.
Essa abordagem pode ajudar a identificar problemas de resistência estrutural, comportamento dos materiais e integração de sistemas, permitindo direcionar os ensaios físicos para situações que realmente exigem validação experimental.
Entretanto, simulação não significa eliminar testes reais. Ensaios de colisão, durabilidade, segurança e homologação continuarão necessários conforme os requisitos técnicos e regulatórios.
A redução anunciada é uma meta de longo prazo, não um resultado que já tenha sido integralmente alcançado.
Menor peso pode contribuir para reduzir consumo e emissões
Uma das aplicações previstas é a otimização da massa dos automóveis.
Reduzir o peso pode melhorar consumo de combustível, eficiência energética, aceleração e comportamento dinâmico, dependendo das características do projeto.
Nos veículos elétricos, a massa também influencia a energia necessária para movimentar o conjunto e pode interferir no dimensionamento da bateria.
Entretanto, substituir um componente por outro mais leve exige verificar resistência mecânica, segurança, durabilidade e viabilidade de fabricação.
O PLM.AI permitirá avaliar essas consequências simultaneamente, ajudando os engenheiros a encontrar soluções que conciliem eficiência e proteção dos ocupantes.
Gêmeos digitais conectam projeto, simulação e produção
A iniciativa também utiliza o conceito de gêmeo digital (digital twin), representação virtual de um produto ou processo que pode ser utilizada para análises e simulações.
Na engenharia automotiva, essa tecnologia permite avaliar o comportamento de componentes, sistemas e processos industriais antes de sua implementação física.
A integração dos dados poderá facilitar a identificação de incompatibilidades e reduzir retrabalhos entre diferentes etapas do desenvolvimento.
Com informações padronizadas e compartilhadas, a fabricante pretende criar um fluxo digital contínuo, desde as primeiras decisões de projeto até a preparação para fabricação e suporte ao produto.
A estratégia também poderá contribuir para o pós-venda, utilizando informações técnicas de desenvolvimento e operação para apoiar diagnósticos e melhorias futuras.
Siemens e CONTACT software participam do projeto
A Mercedes-Benz contará com duas parceiras tecnológicas na implantação da plataforma.
A CONTACT software fornecerá recursos baseados no CONTACT Elements, ambiente modular destinado à integração de informações, aplicações e processos de engenharia.
Já a Siemens contribuirá com ferramentas de design, simulação e validação digital, incluindo soluções relacionadas aos gêmeos digitais.
A Mercedes-Benz será responsável por estabelecer arquitetura, padrões de dados e governança da plataforma, mantendo o controle sobre suas informações e aplicações de inteligência artificial.
A padronização é considerada essencial para que diferentes sistemas consigam compartilhar dados sem comprometer sua consistência.
Investimento faz parte dos 140 anos da Mercedes-Benz
O anúncio acontece em um ano simbólico para a fabricante alemã.
Em 1886, Carl Benz registrou a patente de seu automóvel, marco histórico associado ao início da indústria automobilística moderna.
Agora, 140 anos depois, a Mercedes-Benz procura ampliar a utilização de inteligência artificial nas atividades de engenharia e desenvolvimento.
A transformação também acompanha o crescimento da complexidade dos automóveis modernos, que precisam integrar sistemas de propulsão eletrificados, recursos de assistência à condução, conectividade e atualizações de software.
Mecânica Online® com Tarcisio Dias – O investimento da Mercedes-Benz mostra que a inteligência artificial está avançando para etapas fundamentais da engenharia automotiva, muito além dos assistentes de voz e dos sistemas multimídia.
O principal benefício potencial do PLM.AI está na integração das informações. Um automóvel funciona como um sistema completo, no qual alterações mecânicas, eletrônicas e estruturais podem provocar consequências em diversas áreas.
A otimização de peso é um bom exemplo. Reduzir a massa de determinado componente pode melhorar a eficiência, mas também exige avaliar resistência, vibrações, segurança e custos industriais. Analisar essas relações de maneira integrada pode reduzir retrabalhos e acelerar decisões.
A possibilidade de reduzir testes físicos merece atenção, mas deve ser interpretada corretamente. Modelos computacionais precisam ser validados por resultados experimentais confiáveis, especialmente quando envolvem proteção dos ocupantes e durabilidade.
Outro desafio está na qualidade dos dados. Uma inteligência artificial somente poderá produzir análises úteis se as informações utilizadas forem consistentes, atualizadas e tecnicamente verificadas. Dados incorretos podem comprometer as recomendações e aumentar riscos de desenvolvimento.
O avanço mais importante não será simplesmente fabricar automóveis mais rapidamente, mas melhorar a qualidade das decisões tomadas durante o projeto. Se a integração entre dados, simulações e equipes funcionar como planejado, a Mercedes-Benz poderá reduzir desperdícios, antecipar problemas e tornar o desenvolvimento de veículos mais eficiente, mantendo a responsabilidade técnica com seus engenheiros.
Para acompanhar Mercedes-Benz, inteligência artificial, engenharia automotiva, desenvolvimento de veículos e tecnologia industrial, siga @tarcisiomecanicaonline.
Retrovisor Mecânica Online® – Entenda o que está por trás da notícia
- € 500 milhões – Investimento aproximado anunciado pela Mercedes-Benz no PLM.AI.
- PLM.AI – Plataforma de integração de dados e processos de desenvolvimento apoiada por inteligência artificial.
- 50% – Meta de redução progressiva de determinados testes físicos.
- Agentes de IA – Sistemas utilizados para apoiar análises de engenharia, custos e desenvolvimento.
- Siemens – Parceira responsável por soluções de design, simulação e validação digital.
- CONTACT software – Empresa que fornece a base modular de integração de dados e processos.
- 140 anos – Marco histórico comemorado pela Mercedes-Benz em 2026.
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- PLM (Product Lifecycle Management) – Gestão de informações e processos relacionados ao desenvolvimento e ao ciclo de vida de um produto.
- Gêmeo digital – Representação virtual de um produto ou processo utilizada para análises, simulações e acompanhamento técnico.
- Simulação computacional – Método que utiliza modelos matemáticos e programas para prever o comportamento de componentes e sistemas.
- Agente de inteligência artificial – Sistema de software que utiliza IA para executar tarefas, analisar informações e apoiar decisões dentro de objetivos definidos.
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