Quase toda organização já viu apresentações sobre IA e Indústria 4.0. O problema não é falta de ideias, e sim transformar discurso em operação. O Diagnostic Sprint nasce justamente para fazer essa ponte: em poucas semanas, sair de dores difusas e chegar a um piloto enxuto com KPI claro e caminho de payback visível.
1) Ponto de partida: dor, não tecnologia
Antes de falar em modelos, dashboards ou sensores, o Sprint começa com uma pergunta simples: qual dor dói mais hoje?
- Perda de tempo com rondas manuais ou checklists em papel?
- Baixa visibilidade sobre disponibilidade de ativos críticos?
- Dificuldade em provar execução de campo ou cumprir SLAs?
- Muito dado disperso e pouca decisão objetiva?
Neste momento, o objetivo não é mapear tudo, e sim eleger 1–2 fluxos críticos, onde um piloto bem executado pode virar cartão de visitas interno.
2) Blueprint de dados: do campo à decisão
Com o fluxo escolhido, o próximo passo é desenhar um blueprint de dados enxuto:
- Fontes: PLCs, sensores, sistemas legados, checklists de campo.
- Conectividade: APIs, gateways, MQTT, integrações batch.
- Destino: data store analítico, dashboards, alertas, relatórios.
- Governança mínima: quem pode ver o quê, trilhas de auditoria, segregação por ambiente/cliente.
O objetivo é chegar em um desenho mínimo viável que conecte o campo à decisão: nada de datalakes genéricos, e sim um caminho claro do sinal à ação.
3) KPI que importa (e como medi-lo)
Cada Sprint deve nascer com no máximo 1–3 KPIs principais, por exemplo:
- % de tempo com ativo disponível ou nível adequado.
- Redução de tempo para detectar e reagir a eventos.
- Tempo médio entre falhas (MTBF) e tempo médio para atendimento.
- Produtividade de equipes de campo (tarefas/dia, SLA atendido).
O diagnóstico detalha não só o indicador, mas também a forma de cálculo, a fonte de verdade e a periodicidade de acompanhamento (diário, semanal, mensal).
4) Arquitetura enxuta: edge, cloud e IA plugável
O Sprint define a arquitetura mínima para o piloto, considerando:
- Edge: lógica crítica em PLC/gateway (histerese, intertravamentos, buffer offline).
- Cloud: histórico, dashboards, relatórios, modelos de IA.
- Telemetria: uso de MQTT ou APIs para conectar campo e nuvem com baixo acoplamento.
- IA: onde faz sentido aplicar modelos (previsão, classificação, copilotos operacionais).
A premissa é: menos slide, mais sistema. O desenho já considera o que será reaproveitado quando o piloto virar rotina.
5) ROI e payback: modelo simples, mas honesto
O Sprint fecha com um modelo de ROI objetivo, baseado em:
- Benefícios tangíveis: horas poupadas, multas evitadas, perdas reduzidas, disponibilidade aumentada.
- Custos de implantação: hardware, conectividade, desenvolvimento, operação.
- Custos recorrentes: licenças, cloud, NOC/SRE, treinamento.
Em vez de promessas genéricas, o resultado é um payback estimado amarrado a números conservadores — com hipóteses explícitas.
6) Entregáveis do Diagnostic Sprint
- Mapa de dor e fluxos priorizados.
- Blueprint de dados e arquitetura alvo do piloto.
- KPI(s) definidos com fórmula e fonte.
- Estimativa de ROI/payback e cenários.
- Backlog priorizado do piloto (MVP técnico e de UX).
- Plano de execução com responsáveis e horizonte de semanas.
7) E depois do Sprint?
Com o diagnóstico pronto, o próximo passo natural é o Pilot Build: em 4–8 semanas, um piloto funcional em produção limitada, com telemetria, dashboards e runbooks, comprova na prática o que o Sprint apontou no papel.
O ganho real do Diagnostic Sprint não é só o documento final, mas o alinhamento entre operação, TI, negócio e jurídico/regulatório em torno de um caso concreto de IA aplicada que move a operação.