Por Milena Verardo
O engenheiro brasileiro que
ensina robôs de marcas diferentes a trabalharem juntos
André Paccelli de Oliveira
construiu a carreira transitando entre cinco linguagens de programação de robôs
industriais que, na maioria das fábricas do mundo, nunca foram feitas para se
entender.
A maior parte das fábricas do
mundo não opera com uma única marca de robô. Segundo o relatório World
Robotics 2025, da International Federation of Robotics, 542 mil robôs
industriais foram instalados no mundo em 2024 – mais do que o dobro do volume
registrado dez anos antes -, elevando o estoque operacional global a 4,66
milhões de unidades em funcionamento. Esse crescimento não veio de um único
fabricante nem de uma única região: a Ásia respondeu por 74% das novas
instalações em 2024, a Europa por 16% e as Américas por 9%. O resultado é
previsível, e a maioria das plantas industriais de médio e grande porte
descobre isso na prática, com o tempo: cada aquisição, cada fusão e cada nova
linha pode acrescentar à fábrica um robô de uma marca diferente das já
instaladas.
O problema é que ABB, FANUC,
KUKA, Yaskawa e Universal Robots não falam a mesma língua – literalmente. Cada
fabricante desenvolveu seu próprio idioma de programação: RAPID na ABB, TP e
KAREL na FANUC, KRL na KUKA, INFORM III na Yaskawa e URScript na Universal
Robots. Uma trajetória escrita em RAPID para um controlador ABB não roda, sem
tradução, em um controlador FANUC — e até conceitos básicos, como o ponto de
referência da ferramenta, podem receber nomes e seguir lógicas diferentes de um
fabricante para outro. É nesse ponto que entra o trabalho do engenheiro
brasileiro André Paccelli de Oliveira: ele passou a carreira aprendendo a
transitar entre esses cinco idiomas, muitas vezes dentro da mesma célula
industrial, durante o mesmo turno e até para solucionar um único problema.
DE CURITIBA ÀS PLANTAS
AUTOMOTIVAS
A especialização começou de um
jeito comum: com a mão na massa e pouco material disponível em português. Ainda
na graduação em Engenharia Elétrica no Centro Universitário UniCuritiba,
Paccelli e o colega Marcel Barboza de Souza perceberam, no trabalho de
conclusão de curso orientado por Hellen Cristina Ancelmo, que uma das
principais barreiras para quem desejava entrar na robótica industrial não era a
tecnologia em si, mas a falta de um caminho didático para aprendê-la.
Os dois construíram uma apostila
baseada na própria experiência de campo, complementada por videoaulas gravadas
com o simulador RobotStudio e por aulas práticas no Process Simulate. O
material cobria, passo a passo, desde o desembalo do robô até a masterização
dos eixos, a declaração do ponto central da ferramenta e do objeto de trabalho,
além dos três tipos de movimento – MoveJ, MoveL e MoveC – na linguagem da ABB.
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O que começou como material de
ensino se transformou em prática profissional em escala industrial. Paccelli
acumulou experiência de programação em cinco das principais plataformas do
mercado – ABB, FANUC, Universal Robots, Motoman e KUKA – aplicadas à soldagem
MIG, à soldagem por pontos, à vedação, ao manuseio de peças e à movimentação
multieixo, utilizando softwares de simulação e programação offline de
diferentes fabricantes, como RobotStudio, Roboguide e Process Simulate, com
apoio de C++ e Python.
Entre os contextos em que essa
experiência foi aplicada estão linhas de montagem automotiva e processos de
fabricação de baterias – dois segmentos que, anos depois, reapareceriam como
pano de fundo em dois trabalhos publicados por ele em 2026: um capítulo de
livro sobre integração multimarca em sistemas robóticos e um artigo de revisão
sistemática sobre estratégias para aumentar a produtividade de células já
instaladas.
POR QUE UMA FROTA HETEROGÊNEA
TRAVA UM PROJETO DE PRODUTIVIDADE
O capítulo de livro assinado por
Paccelli, “Multi-Brand Integration in Robotic Systems”, organiza o
problema da convivência entre marcas em cinco camadas que raramente são
discutidas em conjunto: programação, comunicação industrial, manutenção,
regulação e segurança, e organização.
O ponto central do texto é que
essas camadas não funcionam de forma isolada. Uma decisão tomada na programação
– como não padronizar o nome das variáveis entre fabricantes diferentes – pode
reaparecer meses depois como um problema de manutenção, quando um técnico
generalista não consegue localizar rapidamente a lógica de uma célula que
utiliza uma plataforma diferente daquela com a qual está acostumado.
Na camada regulatória, o capítulo
aborda a revisão de 2025 das normas ISO 10218-1 e ISO 10218-2, que substituíram
as edições de 2011 e passaram a incorporar requisitos relacionados à
cibersegurança à segurança de robôs industriais – acrescentando mais uma
dimensão que equipes responsáveis por ambientes multimarca precisam acompanhar
de maneira integrada, e não fabricante por fabricante.
O segundo trabalho, publicado no Journal
of Interdisciplinary Debate, aborda um problema adjacente: mesmo dentro de
uma única marca, células industriais podem perder desempenho ao longo do tempo,
à medida que o mix de produtos muda e ajustes pontuais se acumulam sobre a
programação original.
A revisão sistemática conduzida
por Paccelli, com protocolo inspirado no PRISMA 2020 e baseada em 24 estudos
selecionados a partir de 96 registros iniciais, sustenta que ganhos de
produtividade entre 10% e 60% podem ser alcançados apenas com reprogramação —
sem a necessidade de adquirir um novo robô – e que a validação dessas mudanças
por meio de gêmeos digitais, antes de qualquer intervenção física, reduz o
risco de paradas não planejadas.
Um dos casos citados no artigo,
documentado pela International Federation of Robotics em 2024 na Schenck
Process, reduziu de até 120 minutos para nove ou dez minutos o tempo necessário
para reprogramar uma célula para um novo produto – sem substituir uma única
peça de hardware.
Juntos, os dois trabalhos
descrevem duas faces do mesmo obstáculo: uma fábrica pode apresentar capacidade
ociosa tanto porque diferentes marcas de robôs não se integram adequadamente
quanto porque a programação de uma única célula nunca foi revisada desde o
comissionamento.
A solução proposta por Paccelli
nos dois casos segue a mesma lógica: realizar um diagnóstico técnico antes de
qualquer decisão de compra e tratar a reprogramação como uma competência
permanente de engenharia, e não como um projeto pontual.
O MODELO ITINERANTE DA
PACCELLI ROBOTICS
Essa competência é o que sustenta
a Paccelli Robotics, operação de consultoria, programação e treinamento
conduzida por Paccelli sem se limitar a uma única planta ou a um único
fabricante.
O modelo é deliberadamente
itinerante: em vez de contratar um engenheiro diferente para cada fabricante, a
empresa vai até a fábrica que já possui uma frota mista instalada e resolve o
problema onde ele está. Isso pode significar programar um robô ABB, FANUC,
Motoman, Universal Robots ou KUKA para uma nova operação de soldagem ou
manuseio, simular um layout completo no Process Simulate ou no RobotStudio
antes de qualquer intervenção física ou diagnosticar por que determinada célula
está operando abaixo do tempo de ciclo esperado.
Cada fábrica com uma frota
mista precisa de alguém que transite entre RAPID, KRL, INFORM III, TP/KAREL e
URScript com a mesma naturalidade com que um intérprete transita entre idiomas.
Essa mobilidade entre marcas e
entre plantas é, na prática, a mesma competência discutida nos dois trabalhos
acadêmicos de 2026: a capacidade de entrar em uma célula que utiliza uma
linguagem de programação diferente da anterior, compreender o que a programação
original foi concebida para fazer e decidir – com dados, e não com intuição –
se o melhor caminho é reprogramar o que já existe ou substituir o equipamento. É um trabalho de tradutor tanto quanto de engenheiro, capaz de reconhecer quando vale a pena reescrever a frase e quando é melhor deixá-la como está.
