A terceira edição do Siemens Tech Day, realizada na NOVA SBE em Carcavelos, reuniu casos práticos de inteligência artificial aplicada ao contexto industrial, centrando atenções na integração de modelos preditivos e gémeos digitais. Entre as demonstrações esteve a linha de produção da Pringles, onde dados operacionais em tempo real alimentam modelos analíticos desenhados para ajustar parâmetros de fabrico. Os ganhos divulgados em capacidade, contenção de desperdício e eficiência energética refletem métricas operacionais reportadas pelas próprias marcas, sem validação independente externa.
O caso expõe a transição necessária da IA exploratória para o controlo direto de processos físicos. Em ambientes industriais contínuos, a viabilidade económica destes modelos não se afere apenas pela capacidade preditiva em simulação, mas pela sua tolerância à variabilidade da matéria-prima e do desgaste de equipamento. A exigência de manter supervisão humana em decisões críticas e irreversíveis estabelece uma fronteira clara: o software antecipa desvios e propõe regimes de operação, cabendo ao operador validar ações que possam comprometer a integridade da linha ou a segurança do produto final.
Para a indústria de processo, a questão imediata deixa de ser o potencial teórico dos gémeos digitais e passa pela arquitetura de controlo. Quando uma recomendação algorítmica falha ou diverge da experiência do operador de turno, o critério de paragem tem de estar formalmente desenhado antes de a linha arrancar.