Automação industrial definida por software para projetos mais previsíveis

O mercado global de automação industrial e controle de fábricas deve crescer de USD 274,99 bilhões em 2025 para aproximadamente USD 435,24 bilhões até 2030, com taxa média anual de 9,6%, segundo o relatório “Industrial Control & Factory Automation Market — Global Forecast to 2030”, da MarketsandMarkets™. Esse crescimento reflete a modernização das operações industriais e a adoção crescente de soluções digitais voltadas à eficiência produtiva e à transformação da digital supply chain.

Evolução no desenvolvimento de sistemas de controle
À medida que os projetos industriais se tornam mais complexos, empresas buscam reduzir prazos de entrega, minimizar ajustes em campo e aumentar a previsibilidade do comissionamento. Nesse contexto, surgem abordagens baseadas em controle definido por software, colaboração em nuvem e validação antecipada por simulação.

Tradicionalmente, o desenvolvimento de sistemas de controle dependia de ferramentas locais e de forte integração com hardware específico, o que limitava a colaboração entre equipes e dificultava a replicação de soluções em diferentes plantas. Com a evolução para modelos software-defined, o desenvolvimento passa a ocorrer em ambientes colaborativos acessados via navegador, permitindo que múltiplos profissionais trabalhem simultaneamente em um mesmo projeto.

Padronização, versionamento e governança digital
Bibliotecas padronizadas permitem reutilizar lógicas de controle em diferentes aplicações, enquanto sistemas de controle de versão registram alterações e facilitam revisões técnicas, auditorias e manutenção futura. Esse modelo contribui para reduzir retrabalho e melhorar a gestão de mudanças em projetos complexos.

Segundo Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager da Rockwell Automation, o setor tem adotado práticas semelhantes ao desenvolvimento de software tradicional. A organização do histórico de alterações e a definição clara de permissões aumentam a transparência e reduzem a dependência de conhecimento concentrado em poucos profissionais.

Abordagem simulation-first e fluxos cloud-to-edge
Outro elemento central é a estratégia simulation-first, na qual a lógica de controle é validada por meio de simulações antes da implementação física. Essa prática permite identificar problemas ainda na fase de projeto, reduzindo o tempo de comissionamento e a necessidade de ajustes posteriores.

Os projetos passam a seguir fluxos cloud-to-edge, em que o desenvolvimento ocorre em plataformas centralizadas na nuvem, enquanto a implantação é controlada até o nível do chão de fábrica. Um hub em nuvem reúne projetos, usuários, permissões e histórico de alterações, garantindo que apenas versões aprovadas sejam implementadas.

DevOps industrial e segurança desde o início
Práticas inspiradas em DevOps vêm sendo aplicadas à automação industrial, trazendo maior visibilidade sobre mudanças, verificações automáticas e processos estruturados entre desenvolvimento, testes e implantação. A integração desses fluxos exige que a segurança seja considerada desde as fases iniciais, incluindo controle de acesso, rastreabilidade e conformidade ao longo de todo o ciclo do projeto.

Inteligência artificial como apoio à engenharia
A inteligência artificial começa a ser utilizada como ferramenta de suporte às equipes de engenharia, automatizando tarefas repetitivas como organização de código, documentação e comparação entre versões. Apesar disso, decisões críticas relacionadas à lógica de controle, segurança e desempenho permanecem sob responsabilidade dos engenheiros.

Essa combinação de automação definida por software, colaboração digital e uso de IA representa uma mudança estrutural no desenvolvimento de sistemas industriais, com foco em maior eficiência, previsibilidade e adaptação às demandas da Indústria 4.0.

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