Depois de analisar os fundamentos necessários para ampliar o uso da inteligência artificial e os principais obstáculos à maturidade digital, a série chega à próxima etapa dessa transformação. O Software-Defined Manufacturing (SDM) é o tema central do Industry 4.0 Barometer 2026, realizado pela MHP em parceria com a LMU Munich. Nesse modelo, o software passa a desempenhar um papel central na coordenação e na adaptação dos processos produtivos.
O estudo defende que o SDM representa uma nova fronteira da indústria digital e tende a se tornar um dos principais fatores de competitividade para as fábricas nos próximos anos. O relatório define o SDM como um modelo em que o software passa a comandar e orquestrar a produção, em vez de a operação depender diretamente do hardware das máquinas.
Segundo o estudo, o SDM permite separar o controle da produção do hardware, criar uma camada central de software para coordenar toda a fábrica, tornar a manufatura mais flexível e escalável, e acelerar a implementação de inovações.
“O Software-Defined Manufacturing é mais do que um termo da moda — é uma ferramenta de sobrevivência. Ao desvincular o controle da produção do hardware, cria-se uma camada central de software que torna a manufatura flexível, escalável entre diferentes unidades e preparada para a inovação”, explica no prefácio do estudo Markus Wambach, COO da MHP.
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Mudança de paradigma
Para os autores do Industry 4.0 Barometer 2026, quando o software passa a ser tão estratégico quanto máquinas e equipamentos, ocorre uma mudança de paradigma na manufatura. A competitividade deixa de depender apenas da capacidade física instalada e passa a ser determinada pela capacidade de controlar, integrar e otimizar a produção por meio de software e dados.
O relatório pontua que a excelência industrial deixa de depender apenas da qualidade das máquinas e passa a ser construída sobre três pilares: software, dados e arquitetura integrada entre Tecnologia da Informação (IT) e Tecnologia Operacional (OT).
Para Christian Fiebig, da MHP, o SDM “representa um salto de paradigma para as fábricas em termos de eficiência e flexibilidade”. Ele acrescenta que “uma produção totalmente digitalizada, sem barreiras entre IT e OT, aliada ao uso de gêmeos digitais para produtos e processos e ao acesso a dados em tempo real, possibilita a otimização e a escalabilidade de todo o sistema produtivo, elevando a competitividade industrial a um novo patamar”.
Em entrevista ao portal Indústria 4.0, Eric Vieira, Software and Control Business Segment Manager da Rockwell Automation, avaliou que, hoje, “o controle industrial caminha para se tornar software-defined, com lógica desacoplada do hardware e capaz de ser projetada, versionada e validada em ambientes totalmente digitais”.
IA e gêmeos digitais
O relatório afirma que tecnologias como inteligência artificial, Internet Industrial das Coisas (IIoT), metaverso industrial e gêmeos digitais dependem da existência de uma arquitetura baseada em SDM. Sem essa base, aplicações de IA tendem a permanecer restritas a projetos-piloto.
Um dos cases apresentados na pesquisa é o da V4Smart, joint venture formada entre a Porsche e a Varta que pretende redefinir a produção de células de bateria na Alemanha por meio de processos controlados por software.
O CEO da empresa, Lutz Kramer, explicou como o Software-Defined Manufacturing e o uso de um gêmeo digital tornaram possível iniciar a produção em série em apenas alguns meses. "O que nos diferencia é a forma como fazemos do gêmeo digital a espinha dorsal da fábrica, sem concessões. Esse é um dos nossos principais diferenciais competitivos", afirmou Kramer na pesquisa.
O relatório mostra que empresas mais maduras digitalmente utilizam intensamente gêmeos digitais. Entre os exemplos citados, 84% das empresas chinesas utilizam gêmeos digitais na logística, enquanto na região DACH - Alemanha, Áustria e Suíça - esse percentual é de 42%.
Implementação pelo mundo
O estudo afirma que um ambiente SDM depende de dados contínuos, sensores, gêmeos digitais e integração de ponta a ponta. Esses elementos permitem simulações, otimização automática, manutenção preditiva, planejamento inteligente e decisões em tempo real.
Um dos dados mais relevantes é o nível de familiaridade com o conceito. Na China e na Índia, o percentual de entrevistados que afirmam conhecer muito bem o Software-Defined Manufacturing é de 30%; no México, de 18%; nos Estados Unidos, de 14%; no Reino Unido, 6%; e na região DACH, de 3%.
Segundo o estudo, China, Índia e Estados Unidos avançam mais rapidamente porque já investem em arquiteturas modernas de IT/OT, software como elemento central da produção, infraestrutura de dados integrada e automação baseada em software.
“Especialmente ao realizar investimentos de capital em mercados de alto crescimento, como os de defesa e produção de baterias, o SDM deve ser considerado desde o início. Isso permite uma industrialização mais rápida, escalabilidade flexível e competitividade de longo prazo”, defende na pesquisa Walter Heibey, do Grupo Porsche.
O relatório deixa claro que o SDM já é tecnicamente viável, mas enfrenta desafios. Os principais são os sistemas legados, os silos de dados, a falta de profissionais qualificados, o baixo conhecimento sobre SDM e as dificuldades para integrar sistemas históricos. Ou seja: o problema deixou de ser tecnológico e passou a ser organizacional e estrutural.
Segundo os autores, empresas que não integrarem estrategicamente produção, software e dados correm o risco de perder competitividade no mercado global.
SDM no Brasil
O managing director Marcelo Magdaloni alerta, em um artigo, que “boa parte da indústria brasileira ainda está discutindo máquina, enquanto isso, o mundo já decidiu: o jogo é software. Isso não é atraso. É perda de competitividade”.
Em abril de 2026, a Schneider Electric, líder global em tecnologia de energia, e a Stefanini IHM, anunciaram a assinatura de um Memorando de Entendimentos (MoU) com o objetivo de colaborar estrategicamente na disseminação da automação aberta e definida por software (Software-Defined Automation – SDA) no mercado brasileiro.
“Ao separar software e hardware, a automação definida por software rompe esse limite, permitindo que as indústrias evoluam seus sistemas de forma gradual, com menos risco, mais liberdade tecnológica e investimentos alinhados ao ritmo do negócio”, afirma Carlos Selestrin, diretor de Industrial Automation da Schneider Electric.
14 Recomendações do estudo para o Software-Defined Manufacturing
- Tratar o SDM como um princípio estratégico, e não apenas como uma nova tecnologia.
- Desacoplar o software do hardware, permitindo que o controle da produção seja feito por uma camada central de software.
- Integrar TI e TO para criar uma arquitetura de produção conectada.
- Adotar arquiteturas modulares, com interfaces padronizadas e sistemas preparados para futuras expansões.
- Implementar o SDM de forma gradual em fábricas existentes (brownfield), priorizando casos de uso específicos e reduzindo riscos.
- Aproveitar projetos de novas fábricas (greenfield) para implantar o SDM desde o início, sem as limitações de sistemas legados.
- Avaliar o nível de maturidade digital da empresa antes da implementação, identificando dependências e prioridades.
- Planejar a migração por etapas, equilibrando aspectos técnicos, organizacionais e econômicos.
- Implantar novas funcionalidades progressivamente, gerando benefícios desde as primeiras fases e evitando aumento excessivo da complexidade.
- Estabelecer uma governança clara para o SDM, definindo responsabilidades e processos de decisão.
- Promover a integração entre as áreas de TI, tecnologia e produção, evitando iniciativas isoladas.
- Envolver a alta liderança (como CIO, CTO e gestores da produção) para transformar o SDM em um objetivo estratégico compartilhado.
- Fortalecer a capacidade de gestão da mudança, especialmente em projetos de grande porte, para garantir adoção e escalabilidade.
- Construir uma infraestrutura digital sólida, com dados integrados, interoperabilidade e processos padronizados, criando a base para aplicações de inteligência artificial, gêmeos digitais e Internet Industrial das Coisas (IIoT).
*Imagem de capa: Depositphotos.com
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