Realizado de 1º a 3 de setembro, em New Orleans, Louisiana (EUA), o YNOW2026 – Yokogawa Users Conference & Exhibition reuniu clientes, especialistas, parceiros e fornecedores para discutir os próximos passos da automação industrial, da transformação digital e da sustentabilidade. O evento ocorreu no Hilton New Orleans Riverside e teve como tema “In Tune with Tomorrow – Harmonizing People and Progress”.
O evento mostrou uma mudança importante na agenda tecnológica da indústria de processo: o foco deixou de ser apenas como automatizar melhor uma planta e passou a ser como manter a capacidade de decisão e geração de valor quando as condições da operação mudam.
Essa mudança apareceu de forma clara nas discussões sobre automação adaptativa. Em uma das apresentações destacadas durante o evento, Sundeep Saraf, da Yokogawa, colocou a questão em outros termos: depois de décadas de automação voltada à eficiência em condições conhecidas, o desafio seria determinar quão efetivamente uma planta consegue continuar operando e criando valor quando as condições mudam.
Da eficiência à capacidade de adaptação
A diferença parece semântica, mas tem implicações na arquitetura. Sistemas tradicionais de automação foram construídos para garantir estabilidade, repetibilidade, segurança e eficiência dentro de envelopes operacionais relativamente bem definidos. A transformação digital acrescentou camadas de historiadores, analytics, MES, gestão de ativos, digital twins e aplicações de otimização. Agora é preciso fazer com que essas camadas deixem de funcionar como ilhas – uma das mensagens centrais do YNOW2026: dados de processo precisam se transformar em contexto operacional e, posteriormente, em decisão.
A Yokogawa destacou seu ecossistema OpreX por meio de uma exposição organizada em nove zonas tecnológicas, com demonstrações interativas, dispositivos conectados, modelos, soluções integradas e aplicações digitais. O objetivo era mostrar não apenas tecnologias isoladas, mas como elas podem trabalhar conjuntamente ao longo da cadeia de operação.
IA industrial: o problema não é mais fazer um piloto
Outro tema que ganhou força foi a utilização de inteligência artificial em operações industriais. O diagnóstico apresentado no YNOW2026 é particularmente relevante para empresas de processo: o problema da IA industrial já não está na existência de algoritmos; o desafio é levar os projetos experimentais para o ambiente real da planta.
Uma discussão realizada durante o evento abordou justamente porque tantos projetos de IA industrial começam como pilotos promissores e não conseguem chegar à operação. Entre os obstáculos estão dados fragmentados, conhecimento operacional difícil de estruturar, integração com sistemas existentes, governança, confiança dos operadores e dificuldade de demonstrar valor econômico consistente. É uma questão importante porque diferencia IA aplicada à indústria de IA aplicada a ambientes digitais convencionais.
Uma planta não pode simplesmente “testar” um modelo da mesma maneira que uma empresa testa uma aplicação digital. O algoritmo precisa conviver com sistemas de controle, requisitos de segurança, procedimentos operacionais, qualidade dos dados, restrições de processo e responsabilidade humana. Por isso, a tendência é menos “IA substituindo o operador” e mais IA aumentando a capacidade de interpretação e decisão da equipe operacional.
O conhecimento do operador entra na arquitetura digital
Esse importante aspecto apareceu nas discussões sobre manutenção e confiabilidade, com aplicações voltadas à utilização de dados de planta e conhecimento de engenharia para acelerar diagnóstico e melhorar confiabilidade – relevante para instalações industriais maduras porque uma planta acumula décadas de conhecimento que frequentemente não está completamente documentado: comportamento anormal de equipamentos, respostas a determinadas condições de processo, correlações entre variáveis, causas recorrentes de falhas e decisões tomadas durante situações transientes.
Quando profissionais experientes deixam a operação, parte desse conhecimento pode desaparecer. E a IA industrial passa a desempenhar uma função diferente daquela normalmente associada aos grandes modelos de linguagem: capturar, organizar, correlacionar e disponibilizar conhecimento operacional para apoiar decisões.
Isso transforma a gestão do conhecimento em uma questão de engenharia de ativos.
Instrumentação inteligente ganha uma nova função
A Yokogawa apresentou seu novo transmissor de pressão OpreX EJX S, combinando tecnologia HART com integração de dispositivos baseada em FDI e recursos avançados de diagnóstico. Com ele, o transmissor deixa de ser apenas uma fonte de uma variável de processo – pressão, temperatura, vazão ou nível – e passa a fornecer também informação sobre sua própria condição operacional.
O conceito de NOA – NAMUR Open Architecture e iniciativas como PADIM ganharam importância nesse contexto porque procuram transformar dados de dispositivos em informação contextualizada e utilizável por aplicações de monitoramento, analytics e otimização.
O-PAS aparece como parte dessa transformação
O movimento também dialoga com o O-PAS, o padrão aberto de arquitetura de sistemas de automação da Open Process Automation Forum. Em abril de 2026, a Yokogawa anunciou ter obtido certificação para o perfil OPC UA do padrão O-PAS.
A combinação entre automação aberta, OPC UA, FDI, diagnósticos inteligentes, edge computing e aplicações analíticas aponta para uma arquitetura menos dependente de uma única camada tecnológica.
Energia: a automação também terá de operar fora dos silos
Em um painel sobre o futuro da energia, uma das conclusões foi que a transição energética não poderá ser resolvida dentro de silos empresariais ou tecnológicos. O aumento da demanda por energia, as limitações de infraestrutura e a crescente interdependência entre setores tornam necessária uma abordagem integrada.
Isso afeta diretamente a automação porque uma planta industrial futura poderá estar conectada simultaneamente a sistemas de energia, armazenamento, geração renovável, redes elétricas, mercado, infraestrutura de gás, sistemas de carbono e processos produtivos.
Nesse cenário, a variável de controle deixa de ser exclusivamente uma variável de processo.
Preço da energia, intensidade de carbono, disponibilidade de eletricidade, condição da rede, disponibilidade de matéria-prima e demanda do mercado podem entrar no conjunto de informações utilizado para definir a estratégia operacional. É uma mudança profunda na lógica tradicional de controle. O YNOW2026 deixou uma mensagem que vai além do portfólio da Yokogawa, a de que a próxima geração da automação industrial não será definida apenas pela capacidade de controlar um processo, mas pela capacidade de compreender o processo, antecipar mudanças e adaptar a operação sem perder segurança, confiabilidade e rastreabilidade. A diferença entre uma planta digital e uma planta verdadeiramente inteligente pode estar justamente aí.
