IA na engenharia offshore: de cabos a compliance

A aprovação “em princípio” (AiP) de um projeto naval pode parecer um detalhe burocrático. Na prática, é um carimbo de maturidade técnica que reduz risco, destrava investimento e acelera cronogramas. No dia 24/12/2025, a Mitsui O.S.K. Lines (MOL) anunciou a obtenção de AiP da ClassNK para o desenho básico de embarcações especializadas em jointing (junção) e enterro de cabos submarinos de energia — uma etapa crucial para levar eletricidade gerada no mar até centros de consumo.

Para Angola — onde petróleo & gás continuam a sustentar a economia e onde a infraestrutura offshore já é uma competência instalada — este tipo de notícia é mais do que “tecnologia lá fora”. É um lembrete direto: a próxima onda de vantagem competitiva offshore mistura engenharia, compliance e dados. E é aí que a inteligência artificial (IA) deixa de ser conversa de marketing e passa a ser ferramenta de execução.

Este artigo faz parte da série “Como a IA Está Transformando o Setor de Energia e Petróleo & Gás em Angola”. A ideia aqui é simples: usar o caso da MOL como referência para mostrar como empresas angolanas podem aplicar IA em desenho, operação e certificação de ativos offshore — com ganhos concretos em prazo, segurança e custo.

O que a AiP da ClassNK sinaliza (e porque importa)

A AiP (Approval in Principle) é um reconhecimento formal, em fase inicial, de que um conceito e o seu desenho básico atendem a requisitos técnicos e regulatórios de uma sociedade classificadora. Não é “o fim do caminho”, mas costuma ser o ponto em que um projeto deixa de ser apenas visão e passa a ser executável com menos incerteza.

No caso da MOL, o foco são embarcações para duas tarefas altamente especializadas na cadeia de energia offshore:

• Jointing vessels (navios de junção): dão suporte à junção de cabos que são instalados em múltiplas campanhas no mar.
• Cable burial vessels (navios de enterro de cabos): atuam como “mãe” de ROVs (veículos operados remotamente) para posicionar, operar e recuperar sistemas que enterram cabos no leito marinho.

Esta capacidade não é cosmética. Cabos submarinos, quando não protegidos, podem ser danificados por âncoras, artes de pesca e interação com o fundo. O enterro reduz incidentes e, por consequência, reduz paragens, reparações complexas e perda de receita.

Uma frase que devia ficar na parede de qualquer gestor offshore: “Compliance rápido é uma forma de produtividade.”

Por que cabos submarinos e embarcações especializadas estão no centro do novo offshore

A eletrificação do offshore está a avançar por dois motivos práticos: eficiência energética e integração de renováveis. O artigo destaca a relevância de transmissão DC submarina de longa distância, usada para levar grandes volumes de energia com perdas menores em trajetos longos.

Mesmo quando o foco é petróleo & gás, isto entra pela porta da frente:

• Campos offshore estão a adotar mais instrumentação e automação, elevando necessidades de energia e comunicação.
• Projetos híbridos (por exemplo, suporte a eólica offshore noutros mercados) aceleram o desenvolvimento de novas classes de embarcações e ROVs, que depois “contaminam” positivamente o restante setor.
• O mesmo ecossistema de fornecedores (engenharia naval, subsea, ROV, inspeção) serve O&G e energia elétrica submarina.

Para Angola, a leitura estratégica é: quem dominar engenharia submarina + gestão de risco + capacidade de prova documental vai captar mais contratos e operar com menos sustos.

Onde a IA entra: desenho, operação e “paperwork” sem dor

A resposta direta é: a IA entra onde há volume de dados, decisões repetitivas e custos altos de erro. Em embarcações e operações subsea, isto é praticamente tudo.

IA para acelerar desenho e engenharia (sem sacrificar segurança)

O desenho básico de uma embarcação que vai operar ROVs, lançar/recuperar sistemas e manter posicionamento exige milhares de decisões: layout, peso, potência, redundâncias, segurança, interfaces de convés, limitações operacionais.

Aplicações práticas de IA (já vi funcionar bem quando há disciplina de dados):

1. Otimização de layout e peso com modelos que avaliam milhares de combinações e apontam conflitos cedo (por exemplo, interferência de equipamentos, rotas de cabos, centros de gravidade).
2. Análise automática de requisitos: modelos de linguagem podem ler especificações, standards internos e checklists e criar uma matriz “requisito → evidência”.
3. Deteção de anomalias em CAD/PLM: identificar inconsistências de nomenclatura, versões erradas, peças duplicadas, materiais fora do padrão.

O ponto não é “substituir o engenheiro”. É evitar que engenheiros caros gastem tempo em tarefas baratas.

IA no ROV e no enterro de cabos: mais previsibilidade, menos surpresas

Operações de enterro de cabos dependem de variáveis difíceis: tipo de solo, correntes, visibilidade, obstáculos, comportamento do cabo e resposta do equipamento de enterro.

A IA ajuda especialmente em:

• Fusão de sensores e visão computacional para reconhecer objetos/obstáculos no fundo e classificar condições do leito marinho.
• Modelos preditivos para estimar profundidade de enterro e desempenho por tipo de solo, reduzindo retrabalho.
• Manutenção preditiva de guinchos, LARS (Launch and Recovery Systems) e sistemas hidráulicos — porque uma falha em mar aberto custa dias, não horas.

Em Angola, onde logística offshore e janelas meteorológicas pesam no orçamento, previsibilidade vale dinheiro.

IA para compliance e classificação: o “fast track” que quase ninguém aproveita

Aqui está a parte contrária ao que muita gente imagina: o gargalo raramente é só técnico. Em muitos projetos, o gargalo é documental: procedimentos, evidências, rastreabilidade, revisões, gestão de mudanças.

Um fluxo de IA bem desenhado consegue:

• Indexar e pesquisar documentos técnicos com contexto (em vez de “control+F” em PDFs).
• Gerar minutas de relatórios (não o relatório final) a partir de logs de operação e inspeção.
• Criar um assistente de conformidade que responda: “onde está a evidência do requisito X?”

O ganho real: reduzir ciclos de revisão e evitar o típico “falta uma assinatura/um anexo” quando o navio já está com mobilização marcada.

O que Angola pode copiar do caso japonês (sem precisar do mesmo orçamento)

A notícia tem um detalhe que merece atenção: a MOL desenvolve tecnologia com parceiros industriais e com apoio público (um projeto subsidiado por uma agência de desenvolvimento). Isso revela três práticas replicáveis em Angola.

1) Consórcios práticos, não “parcerias de apresentação”

O modelo funciona porque cada parte tem um papel claro. Para Angola, uma estrutura simples e eficaz pode juntar:

• Operador/cliente (define o problema e dá dados)
• Empresa de engenharia naval/subsea (desenha e integra)
• Fornecedor de ROV/IMR (opera e instrumenta)
• Parceiro de IA (modelos, MLOps, segurança)

2) Dados operacionais como ativo (e não como “arquivo morto”)

Sem dados de qualidade, IA vira piloto eterno. O que costuma funcionar no offshore é começar por dados que já existem:

• Logs de falhas e manutenção
• Relatórios de inspeção e IMR
• Dados de sensores (vibração, temperatura, pressão)
• Registos de DP (posicionamento dinâmico) e condições meteoceanográficas

Depois, padronizar. Pouco a pouco. Mas padronizar.

3) Governança: quem aprova o quê, quando, e com que evidência

A AiP é um marco de governança. Em projetos offshore angolanos, vale instituir um “gate” parecido, mesmo que interno:

• Gate 1: requisitos e risco principal mapeados
• Gate 2: desenho básico com matriz requisito-evidência
• Gate 3: plano de testes e critérios de aceitação

A IA pode automatizar partes do Gate 2 (documentação e rastreabilidade) e acelerar o Gate 3 (planeamento e simulação).

Roteiro de 90 dias para aplicar IA em engenharia offshore em Angola

Se eu tivesse de desenhar um plano curto, orientado a resultado e com impacto em leads (sem “projeto infinito”), seria assim:

1. Semana 1-2: escolher um caso de uso com dono
   • Ex.: “reduzir em 20% o tempo de preparar dossiês de conformidade” ou “reduzir paragens por falha de guincho”.
2. Semana 3-4: mapear dados e qualidade
   • Onde estão? Quem acede? Em que formato? Que lacunas existem?
3. Semana 5-8: piloto com métrica clara
   • Um assistente de compliance para matrizes de requisitos, ou um modelo de manutenção preditiva para 1 subsistema.
4. Semana 9-12: industrializar o básico
   • Controlo de versões, permissões, logs, validação humana, e um manual de uso.

Regra prática: se não há métrica e dono, não é projeto — é “experimento”.

Perguntas que decisores em energia e O&G fazem (e respostas diretas)

“IA vai passar em auditoria e classificação?”

Sim, se a IA for usada como suporte e se houver rastreabilidade: fonte de dados, versão do modelo, revisão humana e evidências arquivadas. A IA não “assina” por ninguém; ela reduz o trabalho de quem assina.

“O que dá retorno mais rápido?”

Normalmente, documentação e compliance (porque consomem muitas horas) e manutenção preditiva (porque evita paragens caras). Em engenharia naval, automação de matrizes e revisão documental costuma entregar valor cedo.

“Preciso de uma equipa grande?”

Não. Precisa de um produto pequeno com gente certa: um dono do processo, um engenheiro experiente e um parceiro técnico de dados/IA. O resto vem depois.

O próximo passo: do “navio aprovado” ao “processo inteligente” em Angola

A aprovação da ClassNK ao desenho da MOL reforça uma realidade: o offshore está a ficar mais integrado com infraestrutura elétrica e operações subsea de alta precisão. E quando a complexidade sobe, vence quem consegue provar conformidade, reduzir risco operacional e aprender com dados.

Para empresas angolanas de energia e petróleo & gás, a oportunidade não é copiar o navio japonês. É copiar o método: engenharia disciplinada, marcos de aprovação e uso inteligente de tecnologia. A IA entra como acelerador — especialmente em compliance, planeamento e operações com ROV.

Se a sua equipa tivesse de escolher apenas um ponto para começar em janeiro, eu escolheria este: automatizar a rastreabilidade “requisito → evidência” nos projetos offshore. É menos glamoroso do que falar de robôs, mas costuma ser onde o dinheiro está escondido.

E fica a pergunta para fechar: que parte do seu processo offshore ainda depende de “heroísmo” humano — e já devia depender de dados?