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Densidade de robôs e adoção digital por país (2026)
Quão automatizada é a indústria de cada país, e com que rapidez a camada digital a acompanha? Densidade de robôs IFR, parcela de fabricantes que usam IA ou outras tecnologias digitais, e a base industrial sobre a qual esses números se apoiam.
Densidade de robôs, adoção de IA e base industrial
Densidade de robôs: IFR World Robotics 2025 (instalações de 2024, metodologia revisada; não comparável com as edições anteriores a 2024). Adoção de IA: parcela das empresas industriais que usam pelo menos uma tecnologia de IA (Eurostat 2024 para os países da UE; pesquisas nacionais nos demais, indicadas). Peso da indústria e emprego segundo Eurostat, Banco Mundial e institutos nacionais de estatística.
| País | Robôs / 10.000 empregados | Fabricantes que usam IA | Peso da indústria | Emprego |
|---|---|---|---|---|
| Coreia do Sul T2 | 1.220 | – | 26,6 % PIB | – |
| Singapura T2 | 818 | – | 18,5 % PIB | – |
| Alemanha T1 | 449 | 24,4 % | 19,4 % valor agregado bruto | 7.262 mil pessoas |
| Japão T2 | 446 | – | 18,8 % PIB | 10.330 mil pessoas |
| Suécia T2 | 377 | 32,9 % | 13,4 % valor agregado bruto | 565,4 mil pessoas |
| Dinamarca T2 | 329 | 38,5 % | 20,2 % valor agregado bruto | 321 mil pessoas |
| Estados Unidos T1 | 307 | – | 9,7 % PIB | 12.652 mil pessoas |
| Suíça T1 | 294 | – | 19,6 % valor agregado bruto | 651,2 mil pessoas |
| Países Baixos T1 | 293 | 28,6 % | 11,7 % valor agregado bruto | 757 mil pessoas |
| Áustria T1 | 272 | 32,5 % | 17,1 % valor agregado bruto | 673,9 mil pessoas |
| Canadá T2 | 241 | – | 9,3 % PIB | 1.800 mil pessoas |
| Itália T1 | 237 | 14,7 % | 16,8 % valor agregado bruto | 3.923 mil pessoas |
| Bélgica T1 | 232 | 39,8 % | 12,3 % valor agregado bruto | 485,2 mil pessoas |
| Tchéquia T1 | 216 | 16,7 % | 20,8 % valor agregado bruto | 1.326 mil pessoas |
| Eslováquia T1 | 210 | 15,8 % | 18,1 % valor agregado bruto | 496,5 mil pessoas |
| França T1 | 195 | 7,4 % | 11,4 % valor agregado bruto | 2.800 mil pessoas |
| Espanha T1 | 183 | 17,1 % | 11,7 % valor agregado bruto | 2.279 mil pessoas |
| Finlândia T2 | 183 | – | 16,2 % valor agregado bruto | 342,9 mil pessoas |
| Hungria T1 | 172 | 7,8 % | 17,7 % valor agregado bruto | 856,2 mil pessoas |
| China T1 | 166 | – | 24,8 % PIB | 104.815 mil pessoas |
| Polônia T1 | 81 | 7,7 % | 16,3 % valor agregado bruto | 3.362 mil pessoas |
| México T1 | 62 | – | 20,1 % PIB | 4.812 mil pessoas |
| Romênia T1 | – | 3,2 % | 13,1 % valor agregado bruto | 1.400 mil pessoas |
| Reino Unido T1 | – | – | 8,0 % PIB | 2.460 mil pessoas |
| Argélia T2 | – | – | 9,4 % PIB | – |
| Argentina T2 | – | – | 15,2 % PIB | – |
| Brasil T2 | – | – | 12,1 % PIB | 8.440 mil pessoas |
| Chile T2 | – | – | 9,4 % PIB | – |
| Colômbia T2 | – | – | 10,2 % PIB | 730,8 mil pessoas |
| Índia T2 | – | – | 13,1 % PIB | 20.997 mil pessoas |
| Indonésia T2 | – | – | 19,0 % PIB | – |
| Irlanda T2 | – | 17,5 % | 30,7 % valor agregado bruto | 291,6 mil pessoas |
| Malásia T2 | – | – | 22,5 % PIB | – |
| Marrocos T2 | – | – | 15,3 % PIB | – |
| Noruega T2 | – | 14,7 % | 6,3 % valor agregado bruto | 230 mil pessoas |
| Peru T2 | – | – | 12,2 % PIB | – |
| Filipinas T2 | – | – | 15,7 % PIB | – |
| Portugal T2 | – | 9,9 % | 13,0 % valor agregado bruto | 736,1 mil pessoas |
| Arábia Saudita T2 | – | – | 16,1 % PIB | – |
| África do Sul T2 | – | – | 12,8 % PIB | 1.263 mil pessoas |
| Tailândia T2 | – | – | 24,2 % PIB | – |
| Tunísia T2 | – | – | 14,8 % PIB | 527,1 mil pessoas |
| Turquia T2 | – | – | 17,6 % valor agregado bruto | 5.999 mil pessoas |
| Emirados Árabes Unidos T2 | – | – | 9,4 % PIB | – |
| Vietnã T2 | – | – | 24,3 % PIB | – |
Lendo as duas colunas em conjunto
Densidade de robôs alta com adoção digital baixa é o padrão mais comum: as linhas são automatizadas, mas ainda rodam com registros em papel e OEE manual. Os países em que as duas colunas são altas (Coreia, Alemanha, países nórdicos) definem o benchmark de produtividade; os países com mão de obra barata e baixa densidade mantêm baixo o custo de parada por hora, mas perdem mais horas. Use as páginas de benchmark por país para ver a composição setorial por trás de cada número.
Planilha Densidade de Robôs e Adoção Digital 2026
Planilha Excel: densidade de robôs IFR, adoção de IA, peso da indústria e emprego para 45 países, cada número com fonte, com a nota metodológica da IFR.
- 45 países, série IFR 2024 com a mudança de metodologia explicada
- Parcelas de adoção de IA e digital com as definições das pesquisas
- Peso da indústria e base de emprego
- Atualizado em outubro de 2026
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Perguntas frequentes
Por que os números de densidade de robôs de 2024 são mais baixos que os de anos anteriores?
A IFR revisou a metodologia com o World Robotics 2025: as densidades de 2024 (mundo 132, China 166, Estados Unidos 307) não são comparáveis com a edição de 2023 (mundo 162, China 470, Estados Unidos 295). Publicamos apenas a série de 2024.
O que conta como "usar IA"?
Para os países da UE, a pesquisa de TIC do Eurostat: empresas com 10 ou mais empregados que usam pelo menos uma tecnologia de IA (mineração de texto, reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, aprendizado de máquina, automação de processos ou movimento autônomo). Os demais países usam a definição da pesquisa nacional, indicada na coluna de fonte.
Densidade de robôs maior significa OEE maior?
Não por si só. A automação elimina algumas perdas (velocidade, qualidade manual) e introduz outras (setup, pequenas paradas, manutenção). As faixas de OEE por setor nas páginas por país são a melhor referência.
Páginas de benchmark por país (oee-benchmark.org) →
Fontes e método
Dados verificados em outubro de 2026 · Publicado pela TEEPTRAK SAS, que comercializa software de monitoramento de produção e OEE.
- https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-surges-in-europe-asia-and-americas
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_ain2/default/table
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=FR&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
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- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10/default/table
- https://api.worldbank.org/v2/country/CHN;JPN;KOR/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=50
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=FR&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/MEX;BRA;COL;PER;CHL;ARG/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
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- https://fred.stlouisfed.org/data/VAPGDPMA
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- https://api.worldbank.org/v2/country/IND;VNM;IDN;THA;MYS;SGP;PHL/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2022:2024&per_page=100
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- https://www.singstat.gov.sg/files/1bbcd493-c935-4be2-96c8-7d9e3be630fa.pdf
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- https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202412/t20241226_1957897.html
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- https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2025/eaim/EAIM2024_RR.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=CH&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.ons.gov.uk/employmentandlabourmarket/peopleinwork/employmentandemployeetypes/timeseries/jwr7/lms
- https://www.bls.gov/iag/tgs/iag31-33.htm
- https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pia-empresa/quadros/brasil/2024
- https://www.investcanada.ca/industries/advanced-manufacturing
- https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/industria/encuesta-anual-manufacturera-enam
- https://www.mospi.gov.in/uploads/latestReleases/latest_release_1790768522303_b1ee6ba9-c9d3-481a-b30e-45a24c7f3729_PIB_Note_ASI_2024-25_English.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=IE&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/gaiyou.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=NO&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.statssa.gov.za/publications/P0277/P0277March2026.pdf
- https://www.tunisieindustrie.nat.tn/fr/tissu.asp
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/lfsa_egan2?geo=TR&nace_r2=C&sex=T&age=Y15-64&unit=THS_PER&sinceTimePeriod=2021&format=JSON