Formação "Inteligência Artificial no Chão de Fábrica" - 1ª edição
O INESC TEC lança a primeira edição da formação "Inteligência Artificial no Chão de Fábrica" para ajudar as empresas a integrarem a Inteligência Artifical nas suas operações de chão de fábrica e, assim, conseguirem responder a problemas desafiantes, que cobrem toda a cadeia de valor interna e que podem ir desde a receção de materiais até à sua transformação, montagem e acabamento.
A formação decorre entre 23 de setembro e 11 de novembro de 2026. Ao longo de 8 semanas, 36 horas de formação, uma equipa de 8 especialistas do INESC TEC, com experiência no ecossistema industrial, vai conduzir os participantes por temas como aquisição, integração e análise de dados, analítica preditiva e prescritiva, modelos de linguagem e agentes de IA no Chão de Fábrica. As vagas são limitadas. Saiba mais sobre este curso e inscreva-se já - até dia 15 de agosto beneficia de um desconto de 5%.
Porquê Inteligência Artificial no Chão de Fábrica?
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais presente na indústria, mas a sua aplicação no chão de fábrica continua a levantar desafios técnicos, organizacionais e operacionais. Com esta formação, queremos traduzir o potencial da IA em soluções concretas e aplicáveis ao chão de fábrica, em linha com a realidade dos processos produtivos e com as decisões do dia-a-dia industrial.
Qual é a nossa proposta?
Uma formação avançada, prática e focada na identificação, desenvolvimento e implementação de soluções de IA para responder a desafios concretos do chão de fábrica.
Esta formação vai:
- Capacitar engenheiros e gestores de produção para identificar, desenvolver e implementar soluções de IA no Chão de Fábrica.
- Explorar casos de uso industriais.
- Promover a digitalização orientada às operações e à melhoria da eficiência, qualidade e tomada de decisão em tempo real.
- Contribuir para a transformação digital do Chão de Fábrica e o aumento da competitividade das empresas.
Para quem?
Esta formação destina-se a profissionais que atuam diretamente no contexto industrial e que têm um papel ativo na melhoria dos processos produtivos:
- Gestores de produção e operações, com responsabilidade pelo desenvolvimento e implementação de ações no chão de fábrica, incluindo análise de dados e otimização de processos.
- Engenheiros de produção, manutenção e qualidade, com responsabilidade de execução.
- Profissionais interessados em análise de dados e transformação digital no sector industrial.
O que pode esperar desta formação?
- Uma maior capacidade de identificar oportunidades reais de aplicação de IA no Chão de Fábrica.
- Um maior conhecimento acerca da tomada de decisão baseada em dados.
- Uma visão prática sobre os limites e o potencial da IA no Chão de Fábrica.
- Um contacto direto com um ecossistema de inovação industrial.
- Uma equipa de especialistas do INESC TEC com experiência em projetos de transformação digital industrial realizados em colaboração com empresas nacionais e internacionais.
Como funciona?
- A formação decorre entre 23 de setembro e 11 de novembro de 2026.
- São 36 horas de formação, ao longo de 8 semanas - sete manhãs e um dia completo.
- A formação contempla 8 módulos e uma equipa de 8 formadores, com especialistas do INESC TEC com experiência em Investigação e Desenvolvimento para a Indústria.
- As inscrições são limitadas a 12 participantes.
- O investimento é de 1700 euros, mas quem se inscrever até dia 15 de agosto beneficia de um desconto de 5%.
- A formação apenas terá lugar se houver um número mínimo de inscrições.
Onde terá lugar?
A formação decorre no iilab – Laboratório de Indústria e Inovação do INESC TEC, uma infraestrutura de investigação e desenvolvimento, que reúne capacidades, competências e recursos, capazes de proporcionar um ambiente prático para explorar, experimentar e aplicar soluções digitais e analíticas ao longo da cadeia de valor no âmbito da transformação digital da indústria.
O iilab disponibiliza um ecossistema tecnológico único que aproxima a formação à realidade das empresas e permite abordar de forma prática e integrada a transformação digital da indústria.
O laboratório localiza-se no Portic, na cidade do Porto (ver localização aqui).
Conheça a equipa de formadores
Saiba o que esperar em cada um dos módulos
Módulo 1: Introdução à IA no Chão de Fábrica
Formadores: Américo Azevedo e Ana Costa Silva
Objetivos de Aprendizagem:
- Compreender os conceitos fundamentais da Indústria.0 e da Digitalização no Chão de Fábrica.
- Identificar os principais desafios e tendências da digitalização industrial, com foco na implementação de soluções de IA para otimização de processos.
Módulo 2: Aquisição e Integração de Dados Industriais
Formador: Rui Rebelo
Objetivos de Aprendizagem:
- Reconhecer a importância da recolha e análise de dados para fundamentar decisões estratégicas na era digital.
- Aplicar modelos de avaliação do nível de digitalização das empresas e identificar oportunidades de melhoria tecnológica.
- Descrever os padrões de interoperabilidade OPC e explicar como garantir comunicação eficiente e segura entre sistemas industriais.
- Explicar como modernizar equipamentos existentes através da integração de sensores, conectividade e retrofit.
- Reconhecer a importância da rastreabilidade e eficiência no fluxo de dados.
Módulo 3: Análise de Dados
Formador: Gonçalo Figueira
Objetivos de Aprendizagem:
- Explicar o propósito da análise exploratória de dados.
- Identificar e descrever as escalas de dados.
- Caracterizar amostras de dados qualitativos e quantitativos.
- Caracterizar amostras de dados qualitativos e quantitativos multivariados.
- Aplicar técnicas de tratamento de dados ausentes.
- Identificar e tratar outliers nos dados.
Módulo 4: Visualização de Dados e Integração Tecnológica
Formadora: Ana Costa e Silva
Objetivos de Aprendizagem:
- Compreender a importância crítica da visualização de dados para a análise e a tomada de decisões no contexto industrial.
- Aplicar técnicas adequadas para carregar dados, considerando o tamanho dos dados e escolhendo a abordagem de carregamento correta (ex.: em banco de dados para grandes volumes de dados).
- Escolher e aplicar técnicas de visualização apropriadas, como histogramas, box plots, tabelas, séries temporais, gráficos Sankey, etc., dependendo do tipo de dado e objetivo.
- Compreender de que forma os KPIs enquanto indicador de objetivo da atividade.
- Criar e interpretar KPIs (ex.: OEE, OIE) para monitorar e otimizar processos produtivos.
- Enumerar KPIs dos quatros tipos: Lagging, Leading, Effectiveness e Efficiency
- Aplicar técnicas de drill down para explorar dados em detalhes e obter insights mais profundos.
- Compreender as limitações da visualização de dados e entender por que ela não é suficiente por si só para decisões complexas, sem uma análise aprofundada.
Módulo 5: Analítica Preditiva
Formadora: Vera Miguéis
Objetivos de Aprendizagem:
- Aplicar técnicas de análise de dados supervisionada para estruturar e preparar dados para modelagem preditiva.
- Compreender e implementar algoritmos preditivos chave, selecionando a abordagem mais adequada para diferentes problemas de negócios.
- Avaliar e comparar modelos preditivos utilizando métricas relevantes para garantir sua confiabilidade e precisão.
- Traduzir a analítica preditiva em insights acionáveis, apoiando a tomada de decisões informadas e baseadas em dados em cenários reais.
- Utilizar o RapidMiner para modelagem preditiva prática, adquirindo experiência por meio de exercícios e casos de negócios aplicados.
Módulo 6: Analítica Prescritiva
Formador: Thiago Andrade Silva
Objetivos de Aprendizagem:
- Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas de forma prescritiva no chão de fábrica:
- Diferenciar treinamento e predição de modelos, compreendendo conceitos de deploy de modelos e decisão de limites (decision boundaries).
- Aplicar modelos supervisionados, não supervisionados e semi-supervisionados para detecção de anomalias, incluindo defeitos em produção e falhas em máquinas em tempo real.
- Compreender os efeitos de rede e técnicas de Process Mining para análise de processos industriais.
- Interpretar e aplicar explicabilidade de modelos (Model Explainability) em modelos de caixa-preta, utilizando técnicas como Shapley Values e LIME.
- Compreender e aplicar modelos causais (PC, FCI, PC MCI, TCDF) e requisitos de dados para causal AI, permitindo explicabilidade ante hoc (“antes do evento”).
Módulo 7: Modelos de Linguagem e Agentes no Chão de Fábrica
Formador: Davide Carneiro
Objetivos de Aprendizagem:
- Compreender o funcionamento básico de LLMs e como eles diferem de modelos clássicos de ML, sabendo utilizá-los de maneira apropriada à tarefa e/ou ao modelo.
- Perceber o conceito de agentes baseados em IA (Agentic AI) e sua aplicação no contexto de operações industriais.
- Identificar casos de uso concretos no Chão de Fábrica onde LLMs e agentes podem ser aplicados (ex. geração de relatórios, manutenção assistida, integração com ERP/MES).
- Utilizar ferramentas práticas como NotebookLM, Claude, ChatGPT, AutoGPT ou LangChain para desenvolver soluções baseadas em linguagem natural.
- Configurar e testar um agente simples com capacidade para executar tarefas automatizadas com base em linguagem natural.
Módulo 8: Workshop VSA (View&Share&Act)
Formador: António Almeida
Objetivo de Aprendizagem:
Aplicar soluções de Inteligência Artificial em problemas reais do Chão de Fábrica, utilizando os conhecimentos adquiridos ao longo do curso para resolver desafios estratégicos nas operações industriais. Os participantes serão desafiados a explorar casos práticos em equipa, discutir experiências, e construir soluções aplicáveis, considerando o impacto nos processos e nos resultados da empresa.
Ficou com dúvidas? Entre em contacto connosco:
iilab-formacao@inesctec.pt