Dados como base da transformação industrial: os casos de Eaton e Danieli Group na Eplan Next26

Dados como base da transformação industrial: os casos de Eaton e Danieli Group na Eplan Next261

Eaton: de fábrica em dificuldades a referência global1

Danieli Automation: padronização global para escalar a produção de painéis elétricos2

O fio condutor: dado confiável é o que sustenta a próxima onda de IA e robótica3

Em maio, a Eplan Next26 reuniu cerca de 1.500 visitantes de 36 países no Cavalluna Park, em Munique, para discutir o futuro da engenharia e da automação. O evento também marcou o lançamento do Eplan Copilot, do Eplan Smart Sourcing e uma prévia da futura da Plataforma Eplan 2026.

Mas, além dos lançamentos, dois cases de uso real chamaram atenção por mostrarem, na prática, como a continuidade de dados está redesenhando processos industriais inteiros: a fábrica da Eaton em Changzhou, na China, e a jornada de digitalização da Danieli Automation na siderurgia.

Eaton: de fábrica em dificuldades a referência global

Andy Lee, diretor de operações da Eaton ES PDSS APAC, apresentou a transformação da unidade de Changzhou — hoje reconhecida como fábrica Lighthouse pelo Fórum Econômico Mundial e base global do grupo para montagem de produtos de média e baixa tensão. Desde que assumiu o controle da planta em 2015, a Eaton conseguiu aumentar a capacidade produtiva em mais de 200%, reduzindo o lead time em 39% — sem aumentar o quadro de funcionários.

O ponto central da apresentação de Lee não foi tecnologia, e sim processo: a verdadeira transformação exige redesenhar toda a cadeia de valor de engenharia sob encomenda (ETO), e não apenas automatizar tarefas manuais isoladas.

Na prática, isso significou:

Criar uma base de conhecimento estruturada, usando ferramentas como a Eplan para padronizar e integrar dados desde a fase de proposta comercial;
Reduzir o tempo que engenheiros, planejadores e operadores passam esperando informação ou decisões — normalmente o maior gargalo de produtividade, algo que a automação de máquinas sozinha não resolve;
Migrar de uma cultura centrada em desenhos para uma cultura centrada em dados, tornando o dado de engenharia uma fonte única, confiável e reutilizável, que alimenta diretamente os sistemas de execução de manufatura (MES).

Um exemplo concreto: com painéis que chegam a ter mais de 500 fios, a inspeção visual manual é lenta e sujeita a erros. A Eaton passou a usar inspeção assistida por IA com robôs de câmera humanoides — mas a IA só funciona porque compara o que foi construído com a lógica de fiação e as regras de conexão definidas no projeto de engenharia. Sem dado de engenharia estruturado, não há contra o que comparar.

Danieli Automation: padronização global para escalar a produção de painéis elétricos

Já Stefano Martinis (CTO) e Jarno Calderini (VP de engenharia) da Danieli Automation contaram uma jornada mais longa, iniciada ainda antes da crise de liquidez de 2008, quando o alto custo das ferramentas de engenharia digital forçou o grupo a buscar uma solução mais estruturada e escalável — o que os levou à Eplan, então destacada pelo gerador de esquemáticos.

Alguns marcos dessa trajetória:

2009: abertura de um escritório na Romênia dedicado ao desenvolvimento de esquemas elétricos, com criação de macros e templates internos;
2010 em diante: pressão por prazos de entrega menores expõe a necessidade de pensar não só em funcionalidade, mas também em eficiência de manufatura e montagem;
Adoção do Eplan 2.3 integrado a sistemas de ERP, capacitação da equipe na China (2018) e expansão para novas unidades no Alabama e na Croácia, além da adoção do Eplan Pro Panel para automatizar a produção;
2021: início da centralização de todos os dados elétricos — antes espalhados em múltiplos arquivos e fontes — em uma base de dados sincronizada na nuvem, permitindo que qualquer técnico trabalhe sobre os mesmos dados com rastreabilidade total;
Centralização das licenças Eplan e lançamento do Danieli Eplan Unified System, unificando o que antes eram projetos isolados por painel em um único grande projeto por cliente.

Segundo os executivos, a pandemia acelerou essa necessidade: a colaboração remota deixou de ser exceção para se tornar condição de continuidade do negócio, em um cenário de maior complexidade (mais dispositivos inteligentes, mais CLPs, mais exigências de cibersegurança).

O fio condutor: dado confiável é o que sustenta a próxima onda de IA e robótica

Os dois casos convergem para uma mesma conclusão: IA e robótica só entregam valor real quando existe uma base de dados de engenharia consistente e confiável por trás delas. Sem isso, a inteligência artificial não tem contra o que comparar — e a escala global de operação em múltiplos países se torna inviável de manter com qualidade uniforme.

Como resumiu a apresentação da Danieli, a inovação industrial sustentável não se mede pela sofisticação da solução, mas pela consistência com que ela é implantada, operada e evoluída ao longo do tempo.

Baseado na cobertura da Eplan Next26 por Alix Paultre, publicada na Control Design em 6 de julho de 2026. Leia a reportagem original (em inglês).