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. 

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. 

Por Milena Verardo