Algoritmos de sequenciamento no APS: como funcionam e onde entra a IA?

Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), o uso de novos algoritmos para o sequenciamento da produção vem ganhando cada vez mais espaço. Mas como funcionam as decisões por trás desses algoritmos? Seja em modelos de otimização (como algoritmos genéticos ou redes neuronais), seja em heurísticas com passos definidos, a lógica por trás do APS está a mudar — e rápido. Para descobrir todas essas mudanças, leia o artigo escrito por Victor Todeschini, COO da NEO.

Publicado em:
June 18, 2025
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Algoritmos de sequenciamento no APS: como funcionam e onde entra a IA?

Com o avanço da Inteligência Artificial (IA), o uso de novos algoritmos para o sequenciamento da produção vem ganhando cada vez mais espaço. Mas como funcionam as decisões por trás desses algoritmos? Seja em modelos de otimização (como algoritmos genéticos ou redes neuronais), seja em heurísticas com passos definidos, a lógica por trás do APS está a mudar — e rápido.

No NEO Summit 2024, promovemos a mesa redonda “AI: Hype ou Realidade?”, onde o nosso COO, Victor Todeschini, e Lucas Lauck, líder do NEO Labs, discutiram com clientes os impactos reais da IA no dia a dia do PPCP.

Já no NEO Summit 2025, a mensagem foi direta: IA não é hype, é realidade. A questão agora é outra — como fugir das armadilhas do modismo e aplicar essa tecnologia do jeito certo?

O que são algoritmos de otimização e heurísticas?

O conceito padrão de um sequenciamento de produção é por heurísticas, que têm decisões pré-definidas a serem tomadas. Uma forma simples de compreender: independentemente de quantas vezes executemos a heurística, teremos sempre o mesmo resultado, pois efetua o mesmo passo a passo para a tomada de decisão.

Já os algoritmos de otimização entram quando o objetivo não é apenas seguir um passo fixo, mas sim procurar a melhor solução possível dentro de um conjunto de restrições e variáveis. Diferentemente das heurísticas, que são rápidas e determinísticas, os algoritmos de otimização percorrem múltiplas possibilidades, muitas vezes utilizando estratégias como busca local, algoritmos genéticos ou programação matemática para minimizar ou maximizar uma função-objetivo — como tempo total de produção, atraso ou setup.

O Opcenter APS sempre foi baseado no conceito de heurísticas clássicas, como Sequenciamento por Menor Tempo de Processamento, Menor Data de Entrega, Setup Similar, entre outras. São regras simples, mas que funcionam bem para uma ampla gama de cenários.

Contudo, em 2023, a NEO lançou a sua própria heurística turbinada, chamada de n-SBR (NEO Smart Balancing Rule). A n-SBR combina múltiplos critérios simultaneamente — como datas, prioridades, setups, estrangulamentos e comportamento histórico — entregando resultados mais aderentes à realidade fabril, com lógica personalizada para os desafios da indústria brasileira.

Mas… e se essa heurística pudesse aprender com o tempo? E se se adaptasse sozinha a contextos diferentes, otimizando decisões com base em dados reais e não apenas em regras fixas?

É exatamente isso que estamos a começar a explorar: como turbinar a n-SBR com Inteligência Artificial.

Vamos mergulhar nesta fronteira — onde a lógica estruturada encontra a aprendizagem dinâmica — e descobrir o que acontece quando unimos o melhor dos dois mundos.

IA, sim. Mas do jeito certo.

Na NEO, a IA não vem para substituir a heurística — vem para potencializar. O nosso foco está em criar um sistema onde a IA:

  • Aprende com os dados históricos para sugerir ajustes na lógica da n-SBR

  • Simula cenários e avalia impactos antes da execução

  • Recomenda sequenciamentos alternativos com base em padrões ocultos

  • Monitoriza resultados reais e retroalimenta o processo de decisão

Isto não é futuro distante. Já estamos a desenvolver este ecossistema, unindo a robustez da heurística com a adaptabilidade da IA.

IA é parte da solução. Mas nunca deve ser uma caixa-preta indecifrável.
Continuamos a acreditar em lógica clara, decisões auditáveis e controlo total por parte da equipa de produção. Por isso, mesmo com IA em jogo, mantemos:

  • Transparência nas regras

  • Velocidade nas decisões

  • Flexibilidade para personalizar e simular

Conclusão: Tecnologia ao serviço da indústria

O segredo para o sucesso no APS está em combinar o melhor das heurísticas — simplicidade, velocidade e eficiência — com o poder da IA aplicada nos pontos certos. Na NEO, o nosso compromisso é com soluções que realmente funcionam para a indústria, fugindo do modismo e focando em resultados concretos.

“Sequenciar a produção no curto, médio e longo prazo — com facilidade, agilidade, velocidade e assertividade — está entre os diferenciais que o Opcenter APS nos proporciona hoje.”

— Anderson Petter, Coordenador de PPCP na America Tampas

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