Automotivo · Alemanha / Portugal · 2019–2025
Acesso a dados de semanas para minutos: a plataforma que destravou 1.200 aplicações de IA
A Volkswagen mostrou que, na indústria, o pré-projeto de IA é quase sempre um problema de dados e governança — não de algoritmo — e construiu uma plataforma única para destravar centenas de aplicações entre suas fábricas.
Empresa: Volkswagen Group / Autoeuropa
Desafio: Dados & Governança
Estágio: Plataforma
Contexto
Desde 2019 o Grupo Volkswagen e a AWS desenvolvem a Digital Production Platform (DPP). Em 2025: 43 plantas conectadas e 1.200+ aplicações de IA em produção.
O problema prioritário
Na Autoeuropa, casos digitais perdiam a maior parte do tempo tentando obter acesso aos dados certos. Acesso levava de dias a semanas, com bases duplicadas e governança insuficiente.
Objetivo do projeto
Criar a capacidade industrial de IA — não um modelo brilhante isolado, mas o sistema que permite centenas de modelos coexistirem com governança.
Passo a passo da jornada
- Diagnosticar o real gargalo — O problema era acesso e governança de dados, não falta de modelos.
- Definir domínios de dados — Produção, qualidade, logística, planejamento e finanças, alinhados ao negócio.
- Escolher casos pioneiros — Previsão de testes na montagem e KPIs do shop floor — valor mensurável e maturidade.
- Montar arquitetura data mesh — Amazon DataZone + S3 + Glue Data Quality; produtores publicam, consumidores assinam.
- Industrializar MLOps — Multiaccount: DATA, EXP, RES, DEV, INT, PROD com aprovações e guardrails.
- Multiplicar com governança — Pipeline já suportava 8 casos em 5 plantas com 16 cientistas de dados.
Dados necessários
- Dados de dispositivos e sistemas fabris de 43 plantas
- Catálogo com metadados de negócio (parcialmente gerados por GenAI com revisão humana)
- Datasets versionados e com scores de qualidade
Ferramentas e arquitetura
Amazon DataZone
AWS Glue Data Quality
Amazon S3
SageMaker Studio
Arquitetura multiaccount AWS
Barreiras enfrentadas
- Bases duplicadas e sem catálogo
- Dependência de explicações manuais dos donos do dado
- Cada planta criando soluções isoladas
Aprendizados-chave
- Em indústria, o 'pré-projeto de IA' costuma ser um problema de dados e governança.
- Padronização transforma 2 FTEs por 2 meses em implantações de dias.
- IA vira capacidade quando é repetível, governada e compartilhável entre plantas.
Resultados
Dias → Min
tempo de descoberta e acesso a dados
1.200+
aplicações de IA no Grupo Volkswagen
−12%
no custo de energia na planta de Poznań