Como a Deloitte reduziu em 59% o tempo de análise de dados na indústria.

Por Julia do Nascimento Pereira Nogueira, Consultora Senior da Deloitte; Allan Mendes Dantas, Manager AI Program da Deloitte; Rogerio Xavier, Arquiteto de Soluções para Parceiros AWS e Lenilson Vilas Boas, Arquiteto de Soluções para Parceiros AWS.

A Deloitte

A Deloitte é uma das maiores empresas de serviços profissionais do mundo e líder em estratégia de transformação digital. Por meio de uma rede de mais de 330.000 profissionais, especialistas do setor e um ecossistema de alianças, a Deloitte auxilia seus clientes a transformar questões empresariais complexas em oportunidades de crescimento. Nossas equipes líderes de mercado auxiliam organizações a se transformarem na era digital.

Desafio

Na indústria e manufatura, a tomada de decisão eficiente depende da disponibilidade e interpretação rápida de grandes volumes de dados. Operadores, engenheiros e gestores precisam acessar e correlacionar informações de diversas fontes, como manuais técnicos, relatórios de produção, dados de processos e históricos de manutenção, a fim de otimizar a produção, garantir a qualidade e reduzir custos operacionais. No entanto, a fragmentação dessas informações e a dificuldade de acesso podem impactar diretamente a produtividade e a assertividade das decisões.

Com o objetivo de transformar esse cenário, surge o Engenheiro Virtual, uma solução baseada em Inteligência Artificial Generativa (GenAI) que permite interação intuitiva com bases de conhecimento técnico-operacionais. Com ele, é possível obter respostas precisas sobre manutenção, otimização da produção e rastreabilidade da qualidade, reduzindo significativamente o tempo gasto com buscas e análises.

Sobre o Engenheiro Virtual

O Engenheiro Virtual é uma ferramenta conversacional projetada para interagir com bases de dados industriais em tempo real. Utilizando modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG), a solução combina a capacidade preditiva dos LLMs com acesso dinâmico a dados específicos do ambiente operacional.

Exemplo real usando Engenheiro Virtual – Mobile e Desktop via Browser

A solução foi desenvolvida para aplicação em plantas industriais. Nesse sentido, alguns exemplos de informações que podem ser acessadas:

• Procedimentos de operação e manutenção de equipamentos industriais;
• Manuais de equipamentos específicos;
• Notas de manutenção;
• Dados em tempo real de sensores;
• Bancos de dados de processos;
• Checklists de Qualidade;

Arquitetura AWS

A solução é composta por uma arquitetura híbrida, combinando recursos em nuvem (AWS Cloud) e sistemas locais (on-premises ou cloud do cliente). Essa arquitetura fornece escalabilidade, segurança e flexibilidade, adaptando-se às necessidades específicas de cada cliente.

                                                  Arquitetura do Engenheiro Virtual

O núcleo da solução está hospedado na AWS, com três componentes principais:

• • HAQM OpenSearch como base vetorial (Vector Database), onde são armazenadas as informações já processadas (cold data), permitindo buscas semânticas e consultas eficientes.
  • HAQM DynamoDB, que armazena o histórico das interações do usuário (User Chat History), possibilitando rastreabilidade e personalização nas respostas.
  • HAQM Sage Maker (Model Inference Endpoint), responsável por realizar a inferência dos modelos de linguagem (LLMs), garantindo respostas contextuais e precisas.

A aplicação principal, chamada de Virtual Engineer Core Application, orquestra todas essas integrações e lógica de negócio. Já a interface com o usuário é feita através de uma aplicação web (Web Application – Front-End), acessível por navegadores e dispositivos.

A comunicação com sistemas industriais (dados “hot”) ocorre por meio de um Agente de borda (EDGE) instalado na infraestrutura do cliente. Esse agente atua como uma ponte segura entre os sistemas locais e a nuvem via VPN (Virtual Private Network), permitindo a troca de dados em tempo real de forma segura. O EDGE expõe APIs para consulta e envio de dados operacionais, integrando com sistemas industriais legados e modernos.

Essa arquitetura modular possibilita que o Engenheiro Virtual possa acessar tanto dados em tempo real quanto informações consolidadas, com segurança, controle e rastreabilidade de ponta a ponta. A separação entre os componentes permite também a possibilidade de customização conforme cada cenário industrial, incluindo o uso em ambientes desconectados ou com políticas de dados restritas.

Detalhes Técnicos

Atualmente a solução possui um framework “agnóstico” – independe da nuvem, do business, do caso de uso e das fontes de dados – estruturados e/ou não estruturados.

As mensagens dos usuários passam por um processo de segurança e moderação, que garante que o uso seja feito dentro de limites definidos. Em seguida, são enriquecidas (RAG) com informações relevantes, recuperadas a partir de bancos de dados em tempo real e bibliotecas técnicas previamente processadas.

As informações são buscadas em duas grandes categorias de dados: os dados “quentes”, que são informações operacionais em tempo real como notas de manutenção ou dados de sensores; e os dados “frios”, que são documentos técnicos como manuais, normas e descrições de processos.

                                         Fluxo interno do Engenheiro Virtual: da pergunta à resposta com dados confiáveis

A depender da pergunta do usuário, a resposta poderá ser uma análise do problema, uma prescrição ou uma recomendação, conforme exemplo a seguir:

1.         Foi algo pontual ou é persistente?
2.         A vibração veio em uma tendência de aumento? Se sim, desde quando?
3.         Existem eventos similares registrados? Foram feitos RCAs para eles?
4.         Como estão as temperaturas de mancal? Altas? Alguma tendência? Desde quando?
5.         Alguma variação recente na carga do motor?
6.         Inspeções visuais indicam algum problema de fixação?
7.         Quais e quando foram as últimas manutenções efetuadas no equipamento?
8.         Alguma atividade de manutenção planejada? Alguma atrasada?
9.         Existe algum componente que esteja próximo do fim da vida útil (rolamentos, por exemplo)?
10.       Alguma mudança considerável do perfil estatístico das variáveis de processo relacionadas ao equipamento?
11.       Existe alguma parada planejada ou manutenção agendada em algum outro equipamento do mesmo processo?
12.      Alguma indicação de probabilidade de falha de um modelo de Manutenção Preditiva?

A imagem ilustra uma possível evolução de abordagem: à esquerda, o usuário consulta dados e recebe apoio técnico (fluxo passivo); à direita, a própria solução detecta desvios, interpreta os dados e provoca uma resposta do usuário (fluxo ativo), promovendo agilidade e inteligência operacional.

                                                                                          Exemplos de fluxo passivo e ativo

Casos de Uso

Caso I – Manufatura de materiais

Problema: A empresa no ramo de manufatura enfrentava dificuldades na gestão da qualidade e rastreabilidade de seus produtos, devido à ausência de processos padronizados e à dispersão de dados críticos. O tempo médio para recuperar informações necessárias em casos de reclamações de clientes variava de 2 a 5 dias, comprometendo a agilidade na resposta e a confiabilidade do processo decisório.

Solução: O Engenheiro Virtual foi implementado integrando modelos de linguagem (LLMs) com os bancos de dados de processo e modelo analíticos já utilizados pela empresa.

Resultados:

• • Redução do tempo de resposta a reclamações de qualidade: de até 5 dias para menos de 3 minutos.
  • Busca automática de informações relevantes sobre variáveis de processo e características do produto.
  • Capacidade de análise detalhada com base em lotes específicos, aumentando a precisão na identificação de causas e ações corretivas.
  • Ganho expressivo em eficiência operacional e na satisfação do cliente final.

Caso II – Máquinas Colheitadeiras

Problema: Uma empresa da indústria de Agro coletava dados de telemetria de suas máquinas agrícolas e gerava relatórios de performance, manutenção e produtividade. No entanto, a análise desses dados exigia esforço manual dos funcionários e dificultava o acesso rápido a informações sobre a eficiência operacional das colheitadeiras — especialmente diante de grandes volumes de dados.

Solução: O Engenheiro Virtual foi implementado como ferramenta conversacional integrada a dashboards e relatórios automáticos, proporcionando uma experiência moderna e fluida para a equipe técnica e para os clientes finais.

Resultados:

• • Melhoria na organização e acesso aos dados, com visualizações centralizadas.
  • Aumento de agilidade e proatividade na entrega de insights operacionais.
  • Comparações com benchmarks táticos e gerenciais, ou seja, análises de desempenho por operação específica (tático) e por área de negócio ou resultado agregado (gerencial).
  • Melhora significativa da experiência dos clientes, que passaram a ter acesso rápido e claro à performance dos seus equipamentos.
  • Aumento de 30% na produtividade da equipe interna, graças à redução do tempo gasto com a compilação manual de relatórios.

Conclusão

O Engenheiro Virtual transforma o acesso a informações críticas na indústria e manufatura, promovendo ganhos consistentes em produtividade, rastreabilidade e eficiência operacional.

Com a rápida evolução da Inteligência Artificial Generativa, a solução tem sido continuamente aprimorada. Em sua versão mais recente, adota uma arquitetura orientada a agentes modulares, que operam de forma independente e são acionados conforme o contexto da pergunta e os dados necessários para compor a resposta — uma abordagem mais flexível e escalável para ambientes complexos.

A Deloitte aplica sua experiência em dados, nuvem e inteligência artificial para desenvolver soluções alinhadas aos desafios reais do setor industrial. A cada nova implementação do Engenheiro Virtual, novas aplicações surgem, ampliando o valor entregue ao negócio, reduzindo custos e acelerando a tomada de decisão com base em dados confiáveis.

Para conhecer mais sobre as soluções da Deloitte e Engenheiro Virtual acesse o portfólio da Deloitte na AWS.

Partner Spotlight

Executivos Responsáveis pela solução na Deloitte:

Luiz Eduardo Rubiao – Lead Partner Industry 4.0 in: http://br.linkedin.com/in/luiz-eduardo-ganem-rubiao-a5b75815a

Julia do Nascimento Pereira Nogueira – Consultora Senior in: http://www.linkedin.com/in/j%C3%BAlia-nogueira-6b072616b

Revisores

	Rogerio Xavier é Arquiteto de Soluções Sênior para parceiros da AWS, atua ajudando parceiros na jornada de parceria com a AWS e a entregar a melhor solução aos clientes. Com mais de 15 anos de experiência em infraestrutura de TI, arquitetura e administração de sistemas. Nos ultimos 7 anos ele se dedicou em Redes, Storage (Block e Object), Sistemas Operacionais, Messaging, Migração de dados, Serverless, além de modernização de aplicações. Ele adora passar o tempo livre com a família e jogar video-game.
	Ricardo Tasso é Arquiteto de Soluções para parceiros na AWS, atua ajudando na jornada de parceria com a AWS e a entregar a melhor solução aos clientes. Trabalha com Administração de Sistemas e Soluções de TI há mais de 15 anos, com experiência em redes, storage, Sistemas Operacionais, filas e messaging, com foco nos últimos 7 anos em DevOps, Serverless, Containers, Infra como Código, CI/CD, IA para DevOps, além de arquitetura e modernização de aplicações.
	Lenilson Vilas Boas é Arquiteto de soluções AWS