Stellantis avança em digitalização em Goiana
Inovação baseada em dados antecipa falhas, reduz perdas e posiciona o Polo de Goiana como referência em digitalização industrial na América do Sul
A Stellantis iniciou a expansão de um projeto de digitalização industrial no Polo Automotivo de Goiana (PE), que já permite ampliar a produtividade sem novos investimentos em máquinas, equipamentos ou infraestrutura, reduzindo a quantidade de paradas não planejadas. Na prática, a tecnologia permite identificar padrões, antecipar falhas e reduzir perdas antes que impactem os processos produtivos, além de aumentar a previsibilidade e a continuidade da operação.
O projeto foi desenvolvido em parceria com a Universidade de Pernambuco (UPE), a startup americana HighByte e a Siemens. A iniciativa utiliza uma arquitetura integrada de dados baseada no conceito de Unified Namespace (UNS), com aplicação de tecnologias como IIoT, integração entre sistemas industriais e corporativos, computação em nuvem e analytics avançado.
A solução foi implementada na área de funilaria, conectando em tempo real dados de equipamentos, robôs e sistemas industriais a plataformas analíticas. Isso permite uma visão integrada da operação, monitoramento contínuo e maior capacidade de antecipação de falhas. O principal avanço tecnológico está na utilização de uma nova abordagem de coleta e análise de dados aplicada sobre a infraestrutura pré-existente na Planta de Goiana, sem necessidade de novos dispositivos ou grandes investimentos em infraestrutura.
Com os resultados positivos da fase piloto, o projeto avança agora para outras áreas da planta, com apoio do SENAI - Departamento Regional de Pernambuco (SENAI-PE), ampliando a integração entre indústria, formação técnica e pesquisa aplicada. A nova etapa permitirá mensurar os impactos em maior escala, reforçando o Polo de Goiana como um dos principais laboratórios de inovação industrial da Stellantis na América do Sul.
Digitalização aplicada à operação
Na primeira fase, o projeto trouxe ganhos relevantes no monitoramento contínuo de equipamentos críticos, com impacto direto na produtividade e na manutenção das linhas de funilaria. Um dos exemplos está nas pinças de solda: com a abordagem preditiva, ao menos 14 equipamentos tiveram falhas evitadas nos últimos 6 meses, reduzindo interrupções e aumentando a estabilidade da produção.
Outro avanço importante está na velocidade e na qualidade da informação. Processos que antes levavam meses para integrar os dados passaram a ser realizados em semanas, com maior confiabilidade e acesso ampliado para especialistas de diferentes áreas, a partir de uma base única e estruturada.
Na prática, a operação passa a ser orientada por dados em tempo real, e não apenas por análises posteriores. Esse modelo abre caminho para o uso de tecnologias como inteligência artificial, gêmeos digitais e manutenção preditiva. Com a nova fase anunciada hoje, os avanços devem ampliar a eficiência na gestão dos ativos industriais e estabelecer bases consistentes para ganhos futuros de produtividade e redução de custos.
Ecossistema de inovação em Pernambuco
Mais do que um avanço tecnológico, o projeto fortalece o ecossistema de inovação em Pernambuco ao consolidar um modelo de colaboração entre indústria e academia. A iniciativa gera oportunidades para formação de talentos, transferência de conhecimento e desenvolvimento de soluções aplicadas à Indústria 4.0.
O projeto integra pesquisa aplicada, incluindo iniciativas de mestrado e doutorado, ao desenvolvimento de soluções industriais e à qualificação contínua de profissionais das áreas de engenharia e dados da Stellantis.
Expansão para outras unidades
A tecnologia desenvolvida representa um avanço na transformação digital da Stellantis na América do Sul ao estabelecer uma arquitetura padronizada de dados como base para a operação industrial. O modelo apresenta alta aderência para aplicação em outras unidades produtivas da companhia na região e no mundo. Com base nos resultados obtidos, a Stellantis avalia a expansão do projeto para outras plantas, ampliando o uso da digitalização industrial em escala global e ao longo da cadeia automotiva.
