Stellantis
Linhas, robôs, PCs e solda falando a mesma língua — a fundação de dado que sustenta análise e IA depois.
Uma planta automotiva gera dado em toda parte — e quase nunca no mesmo formato.
Linhas de montagem, robôs, PCs industriais, células de solda e PLCs, cada um falando um protocolo próprio, entregando dado num formato diferente do vizinho. Analytics e IA prometem valor, mas sem uma camada de dados unificada por trás, a promessa fica no slide.
A Stellantis já tinha maturidade de automação — o gargalo era outro: transformar dado disperso em dado confiável, acessível e no mesmo formato para quem precisa decidir.
Este trabalho acontece na planta de Goiana, em Pernambuco, e é construído em conjunto: a Stellantis, a Universidade de Pernambuco (UPE) e nós. Entramos com tecnologia, engenharia industrial e integração — a iniciativa é do ecossistema, não de um fornecedor.
Por que UNS, e não mais um dashboard
Um dashboard novo em cima de dado desorganizado só maquia o problema. O Unified Namespace organiza o dado na origem, uma vez, para que qualquer análise futura — hoje ou daqui a três anos — herde a mesma fundação confiável.
Integrar cinco famílias de fonte de dado — linhas, PCs, robôs, solda e PLCs — sem parar a produção para fazer isso.
Cada célula da planta já operava, cada uma com seu próprio histórico de configuração e protocolo. Substituir tudo do zero não era opção real numa planta automotiva em produção contínua. A integração precisava acontecer em cima do que já existia, sem risco à linha.
E havia uma segunda exigência, menos óbvia: a arquitetura precisava sustentar não só o dashboard de hoje, mas também a pesquisa aplicada que viria depois — o tipo de dado que sustenta publicação científica revisada por pares, não só relatório interno.
Um namespace único para toda fonte de dado da planta — antes de qualquer analytics em cima dele.
- Arquitetura de Unified Namespace. Junto com a equipe da planta e a UPE, desenhamos e implantamos o UNS conectando Lines, PCs, Robots e Welding via OPC UA ao Siemens Industrial Edge — cada fonte publicando no mesmo formato, sem precisar ser substituída. O escopo tinha duas metades: definir o stack de tecnologia e definir as diretrizes de modelagem de dado.
- Um Edge por linha, um hub no centro. Cada linha de produção recebeu um Siemens Industrial Edge Device rodando o HighByte ao lado de PostgreSQL, Jupyter e Grafana; todos publicam para um hub HighByte central. É essa topologia que faz o UNS crescer linha a linha, em vez de virar um projeto de integração novo a cada máquina.
- Modelagem por produtos de dado. O dado é normalizado uma vez, com definição e regra de KPI acordadas, e publicado como produto padronizado. Arquivo, SQL, OPC e outros drivers entram no mesmo modelo — o indicador passa a ser calculado num lugar só, e toda aplicação lê o mesmo número.
- Persistência em escala. Da borda, o dado segue integrado ao BigQuery, criando um histórico único e consultável para toda a planta, em vez de silos por célula ou por linha.
- Visibilidade de performance. Sobre essa base, o ResultMonitor entregou indicador de OEE e Pareto num único painel, alimentado pela mesma fundação de dado.
- Interface via Mendix. As aplicações operacionais foram construídas sobre Mendix on Edge, entregues em ciclo curto junto com a equipe da planta.
A fundação de dado da Stellantis passou de arquitetura interna a caso de pesquisa aplicada.
- Arquitetura UNS em produção — Lines, Robots, PCs, Welding e PLCs via OPC UA, do Industrial Edge ao BigQuery, operando de forma contínua.
- Base do paper publicado na Sensors (MDPI, Q1) em 2022, com a arquitetura da planta servindo como caso de estudo revisado por pares.
- Investimento recuperado dentro do primeiro ano — o retorno veio de redução de tempo de ciclo e de tempo de parada, sustentados pela análise que a fundação de dado passou a permitir.
- Em expansão: a solução avança para toda a planta de Goiana; na sequência, as demais plantas no Brasil, com conversas em curso sobre plantas em outras regiões.
"Antes, cada área via o próprio dado. Hoje, todo mundo olha para a mesma fonte — e discute solução, não discute número."
Diretoria de Tecnologia Industrial · Stellantis
Cada ferramenta resolveu um problema específico deste case — sem excesso, sem lacuna.
Seu dado industrial fala línguas diferentes?
Antes do próximo dashboard ou modelo de IA, vale a pena perguntar se a fundação de dado por baixo já é confiável. Conte como está hoje.
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