Do sensor ao supercomputador: o AI Center da Tractian e o salto da manutenção preditiva no Brasil

Com R$ 60 milhões, 10 mil m² e uma base privada de supercomputação comparada a 20 mil PS5, a Tractian inaugurou em São Paulo um centro que une data center e chão de fábrica sob o mesmo teto. O recado é direto: a manutenção preditiva saiu do piloto, virou infraestrutura — e deve mexer em capex, talento e governança de IA na indústria brasileira nos próximos 24 meses.

O que o AI Center revela sobre a estratégia industrial de IA no Brasil

Inaugurado em novembro de 2025, o campus materializa um novo padrão de desenvolvimento: hardware, software e modelos de IA concebidos e validados em máquinas reais antes de escalar. Segundo a empresa, trata-se de seu projeto mais ambicioso na América Latina, prioridade após a Série C em 2024.

“É possível desenvolver tecnologia de ponta no Brasil”, disse o CEO, Igor Marinelli. “Criamos um ambiente onde engenheiros tenham autonomia, propósito e os melhores recursos para fazer história.”

A escala e a conta do projeto

Investimento

R$ 60 milhões, sendo R$ 45 milhões de caixa e R$ 15 milhões da FINEP, de acordo com a companhia.

Infraestrutura

10 mil m² e capacidade para equipes multidisciplinares distribuídas em hubs de IA, software, hardware, ciência de dados, robótica autônoma e monitoramento industrial.

Computação

Base privada dedicada ao treino de algoritmos industriais — a empresa compara sua capacidade a 20 mil PS5 (ou 8 mil MacBooks Pro).

Data center e chão de fábrica no mesmo endereço

O arranjo encurta o ciclo “modelo-linha”: treinar, validar em ambiente real, implantar. A proximidade entre supercomputação e laboratórios de máquinas, somada a parcerias acadêmicas no Brasil e no exterior, reduz o risco do “modelo que não generaliza” e acelera o time-to-value. Na prática, menos tentativa e erro. Mais disponibilidade.

A manutenção preditiva como beachhead de valor

Na indústria, disponibilidade é dinheiro. A preditiva ataca onde dói: evita paradas não programadas, eleva OEE e troca peça por condição, não por calendário. O AI Center funciona como lastro para transformar esse ROI em padrão de contrato e de governança, especialmente em linhas de alimentos, bebidas, papel e celulose e mineração — onde cada hora de downtime tem peso.

O tamanho do bolo e as curvas de adoção

Segundo a Data Bridge Market Research, o mercado global de manutenção preditiva foi estimado em US$ 8,89 bilhões em 2024 e pode chegar a US$ 83,45 bilhões em 2032, um CAGR de 32,3%. América do Norte lidera hoje; a Ásia-Pacífico acelera com programas nacionais de manufatura inteligente.

Gráfico (texto) — 2024 vs. 2032

• 2024: US$ 8,89 bi
• 2032: US$ 83,45 bi
• CAGR: 32,3%

Micro-história — quando “falta de lubrificação” vira insight em minutos

Caso de uso típico: sensores capturam vibração e temperatura, o software cruza com o datasheet do fabricante e recomenda a ação — trocar um componente, ajustar torque, escolher o lubrificante adequado. A intervenção vira tarefa planejada. A linha segue rodando.

“Sem dado vivo, IA vira palpite caro”, resume o gerente de manutenção de uma planta de alimentos no Nordeste.

Antes e depois (KPI de disponibilidade)

Antes

Inspeções por calendário e paradas não programadas.

Depois

Manutenção por condição, plano de intervenção e OEE como norte.

Termômetro do mercado

A adoção cresce, mas o gargalo continua no chão de fábrica: custo de implantação, carência de especialistas e integração OT/IT.

Adoção, custos e falta de especialistas

• Custo inicial e ROI por ativo seguem como filtro.
• Déficit de profissionais em dados, confiabilidade e cibersegurança OT.
• Integração com CMMS/ERP e gestão de redes industriais ainda é pedra no sapato.

Quem já faz

O novo campus foi desenhado para times grandes e multidisciplinares. Segundo a empresa, a combinação de laboratório com supercomputação dá base para rollouts multi-planta sem POCs intermináveis. A Tractian projeta, com o AI Center, ganhos anuais de disponibilidade industrial que podem somar R$ 120 bilhões em até cinco anos — se a adoção em escala vier.

Compliance e alertas

A governança da IA industrial não é tema só de TI; envolve engenharia, jurídico e segurança.

Políticas públicas e compliance no chão de fábrica

• Fomento: a FINEP ancorou R$ 15 milhões do projeto, segundo a companhia. Há iniciativas federais de incentivo a data centers, vistas como positivas pelo setor.
• Diretrizes: a Estratégia Brasileira de IA (EBIA) orienta princípios de robustez, transparência e accountability; o PL 2.338/2023 segue em discussão no Congresso.
• Dados: dados industriais raramente são pessoais, mas a integração com ERP/RH exige mapeamento, segregação de redes e segurança cibernética em OT.

Ecossistema e competição: OEMs, integradores e plataformas independentes

A disputa não é só por tecnologia — é por quem captura o uptime.

Quem vende disponibilidade, vence

De um lado, fabricantes de máquinas (OEMs) empacotam equipamento + manutenção. De outro, plataformas de IA puxam contratos com SLA de disponibilidade. Um centro com laboratório e compute de alto nível ajuda a oferecer “industrial-grade” e a reduzir o tempo de implantação entre plantas.

Riscos estratégicos para os players

• Técnicos: generalização entre ativos, drift de dados, ataques cibernéticos em OT.
• Comerciais: lock-in de dados; acesso a datasheets e APIs vira moeda de negociação.
• Talento: disputa por engenheiros de dados e confiabilidade aperta.

Playbook local: agenda prática de 90 dias para COOs e CFOs

Trate disponibilidade como linha de receita. Selecione casos que mexem no OEE e no custo de parada — com payback claro.

Passo 1 — Diagnóstico rápido e caso âncora

• Mapear ativos críticos e custo de downtime por linha.
• Escolher 1–2 casos de preditiva com payback inferior a 12 meses.
• Fórmula prática: Payback (meses) = Investimento / (Horas de parada evitadas x Custo/hora).

Passo 2 — Arquitetura e dados: borda, nuvem e cibersegurança OT

Definir padrão de sensores, processamento na borda vs. nuvem e integração com CMMS/ERP. Fechar política de redes industriais e acesso a dados.

Checklist técnico (essencial)

• Inventário de ativos e pontos de medição
• Padrão de coleta (amostragem, latência) e retenção
• Segmentação de rede OT, gestão de credenciais, backups

Passo 3 — Contrato e financiamento orientados a resultados

• Estruturar SLO/SLA de disponibilidade e KPIs (MTBF, MTTR, OEE).
• Avaliar fomento (FINEP e bancos regionais), conforme editais vigentes.

Passo 4 — Piloto em 90 dias e plano de escala

• Semanas 1–2: instalação e baseline dos ativos.
• Semanas 3–6: alertas, ajuste de modelos, aprovação de mudanças.
• Semanas 7–12: validação de KPIs e, se atingidos, cronograma de rollout multi-planta com orçamento e equipe.

Passo 5 — Talento e parceria acadêmica

Ative o polo de colaboração: visitas técnicas, hackathons, intercâmbio com universidades (Poli-USP, Unicamp, Unesp, entre outras). Metas trimestrais de capacitação e certificações.

Notas finais de execução

• Números que importam: R$ 60 mi (capex), 10 mil m² (escala), “20 mil PS5” (compute, segundo a empresa), R$ 120 bi/ano (ganhos potenciais em 5 anos, segundo a empresa), 32,3% (CAGR global até 2032).
• Recomenda-se uma visita técnica ao AI Center para validação e desenho do piloto, com COO, CTO, manutenção e TI/OT.

O que medir a partir de agora

• Disponibilidade e OEE por linha.
• MTBF e MTTR por classe de ativo.
• Percentual de manutenção por condição vs. calendário e horas de parada evitadas.

Quando não fazer

Se o ativo é de baixa criticidade e o custo/hora de parada é irrelevante, o CAPEX em sensores e integração pode não fechar a conta. Em ambientes com padrões de falha raros e estáveis, a manutenção programada continua sendo ótima engenharia. Nem toda graxa precisa de GPU.

Fontes

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