SICAM 8: automação de energia para fábricas mais eficientes

A maioria das fábricas já digitalizou uma parte do chão de fábrica, mas ainda trata a energia como “infraestrutura invisível”. O resultado aparece nos momentos menos convenientes: paragens curtas que viram horas, picos de demanda que encarecem a fatura, e alarmes dispersos por sistemas diferentes que ninguém consegue correlacionar a tempo.

É aqui que plataformas de automação de energia como a SICAM 8 entram com força. A ideia é simples (e, honestamente, muita gente complica): unificar hardware, software, controlo e engenharia numa única plataforma para operar, monitorizar e evoluir sistemas elétricos com mais estabilidade e menos custo operacional. Para a nossa série “IA na Energia e Sustentabilidade”, isto é um ponto-chave: IA precisa de dados consistentes, eventos bem definidos e uma base de automação confiável para funcionar de forma útil.

Porque uma plataforma única de automação de energia muda o jogo na indústria

Resposta direta: quando a energia é gerida em silos (relés aqui, RTUs ali, HMI noutro fornecedor), perde-se tempo, qualidade de dados e previsibilidade. Uma plataforma única reduz complexidade e melhora a execução.

Em ambientes industriais, a rede elétrica interna já não é “apenas distribuição”: ela é parte do processo. Uma linha de embalagem, um forno, um compressor e um sistema de refrigeração competem por potência e qualidade de energia. Quando a automação do sistema elétrico não conversa com o resto, surgem três dores clássicas:

• Demasiados sistemas diferentes para manter (firmwares, peças, licenças, rotinas de backup, conhecimentos específicos).
• Treino e operação inconsistentes, com equipas a alternar interfaces e procedimentos.
• Diagnóstico lento, porque eventos e alarmes não estão normalizados nem correlacionados.

A proposta da SICAM 8 (conforme descrito no artigo de origem) é justamente atacar o “custo da diversidade”: uma plataforma universal, baseada em hard+software, escalável, para várias aplicações no campo do fornecimento de energia.

Da rede elétrica à fábrica inteligente: a ponte com IA

Resposta direta: IA na indústria funciona melhor quando existe uma camada de automação padronizada que entrega dados de qualidade, em tempo útil e com contexto.

Modelos de IA para previsão de demanda, otimização de consumo, deteção de anomalias e manutenção preditiva dependem de sinais coerentes: medições, estados, eventos e alarmes. Se cada subestação, quadro ou feeder “fala” de um jeito, a IA vira um projeto caro de integração.

Uma plataforma uniforme ajuda a:

• Normalizar eventos (o que é “falha”, “alarme”, “aviso”, “transiente”).
• Reduzir ruído (alarmes duplicados e mal classificados).
• Criar histórico confiável (base para treino de modelos e análises de causa).

O que a SICAM 8 entrega na prática (e por que isso interessa à operação)

Resposta direta: a SICAM 8 combina módulos de hardware e uma camada de software que podem padronizar engenharia, controlo e operação, reduzindo treino e manutenção.

O artigo descreve a SICAM 8 como uma solução “all-in-one” e altamente escalável, suportada por:

• Hardware baseado em Linux, com módulos da série SICAM A8000 e SICAM EGS.
• Software SICAM 8 que também pode rodar em PCs industriais de terceiros.

Na rotina industrial, isso tende a traduzir-se em duas vantagens concretas.

Menos treino, menos dependência de “especialistas raros”

Resposta direta: padronização de HMI/engenharia reduz tempo de capacitação e erros operacionais.

Quando o operador precisa alternar entre várias HMIs e lógicas de eventos, a probabilidade de erro aumenta — e o tempo de resposta também. Uma plataforma uniforme diminui a curva de aprendizagem e facilita a criação de procedimentos.

O próprio artigo enfatiza o valor para o cliente: plataforma uniforme para HW, SW, controlador e engenharia, com redução de necessidades de formação.

Menos manutenção e menos custos com diversidade de sistemas

Resposta direta: reduzir o número de sistemas distintos reduz a “fatura invisível” de manutenção: peças, contratos, incidentes e tempo parado.

O texto também aponta: redução significativa de diferentes sistemas na rede, com minimização de esforço e custos de manutenção.

Na prática, a conta costuma aparecer em:

• Menos inventário de sobressalentes diferentes
• Menos horas de diagnóstico por incidente
• Menos janelas de manutenção por incompatibilidades
• Melhor previsibilidade de atualizações (quando há uma linha tecnológica mais consistente)

Como ligar automação de energia a eficiência e sustentabilidade (com IA)

Resposta direta: automação centralizada cria a base para medir, prever e otimizar consumo — e isso é o que transforma eficiência energética em resultado financeiro.

Nesta série “IA na Energia e Sustentabilidade”, falamos muito de tecnologia, mas o objetivo é sempre operacional: gastar menos energia por unidade produzida e evitar perdas por instabilidade.

Aqui vai um exemplo típico (e realista) de como este tipo de plataforma habilita casos de uso de IA sem prometer milagres.

Exemplo: gestão dinâmica de carga para reduzir picos de demanda

Resposta direta: com dados e controlo centralizados, dá para aplicar políticas automáticas (e depois IA) para “aparar picos” e deslocar cargas não críticas.

O portfólio citado inclui o SICAM DLM (Dynamic Load Management). Em termos de aplicação industrial:

1. Você mede cargas por área/linha (energia, potência, fator de potência, eventos).
2. Define prioridades: o que é crítico, o que é adiável, o que pode ser escalonado.
3. Executa ações automáticas quando a demanda se aproxima do limite.
4. Evolui para IA: previsão de picos com base em histórico de produção, turnos e sazonalidade.

Em dezembro (e isso é bem sazonal), muitas indústrias enfrentam picos de produção, mudanças de turno e paragens para manutenção anual. É o tipo de mês em que a energia “aparece” no orçamento. Um sistema de automação bem estruturado torna mais fácil ajustar estratégias sem improviso.

Exemplo: manutenção preditiva baseada em eventos e alarmes bem estruturados

Resposta direta: listas de eventos e alarmes padronizadas são matéria-prima para modelos de anomalias e para diagnóstico rápido.

O artigo menciona SICAM EVA (Event and Alarm List) e SICAM Web (diagnóstico, monitorização e simulação). Numa estratégia de IA, isso ajuda a:

• Identificar padrões recorrentes antes de falhas (ex.: sequência de alarmes que antecede disparos).
• Reduzir “tempestades de alarmes” com classificação e correlação.
• Construir indicadores: MTBF/MTTR por feeder, por quadro, por área.

A minha posição aqui é direta: antes de comprar “IA”, arrume os eventos. Uma plataforma única facilita esse arrumo.

Componentes citados: como pensar o stack sem complicar

Resposta direta: trate os componentes como camadas — comunicação e I/O, controlo/RTU, visualização, eventos e apps. Isso simplifica a arquitetura.

O artigo lista produtos e serviços associados. Uma forma prática de os organizar mentalmente:

• Camada de campo e comunicação:
  • SICAM A8000 (RTU, protocolos de comunicação, I/O cabeado)
  • SICAM S8000 (RTU, protocolos e Soft PLC)
• Camada de operação:
  • SICAM HMI (interface homem-máquina)
• Camada de eventos/observabilidade:
  • SICAM EVA (eventos e alarmes)
  • SICAM Web (diagnóstico, monitorização e simulação)
• Camada de aplicações:
  • SIAPP (aplicações SICAM)
  • SICAM DLM (gestão dinâmica de carga)

O ponto não é “ter tudo”. O ponto é ter uma base comum para crescer por etapas.

Checklist: como avaliar se a sua operação está pronta para uma plataforma única

Resposta direta: se você sofre com complexidade, pouca visibilidade e manutenção cara, a unificação paga-se mais cedo do que parece.

Use este checklist rápido (vale para energia em plantas, subestações internas e utilities industriais):

1. Quantos sistemas diferentes existem para monitorização/controlo elétrico?
2. Quanto tempo leva para treinar um operador novo (ou substituir alguém-chave)?
3. Alarmes são acionáveis ou viram “ruído” em momentos críticos?
4. Existe histórico confiável de eventos para análises (e futuros modelos de IA)?
5. Você consegue correlacionar produção vs. consumo por linha/turno?
6. A equipa de manutenção trabalha mais em reação do que em prevenção?

Se marcou “sim” em 3+ pontos, a conversa já não é só técnica — é de eficiência operacional.

Uma frase que costuma orientar bem projetos deste tipo: “Padronização primeiro, otimização depois.” IA entra com muito mais força quando a base é consistente.

Próximos passos: do controlo centralizado à IA aplicada

Plataformas como a SICAM 8 mostram um caminho pragmático: reduzir sistemas, simplificar engenharia e melhorar a observabilidade. Para fábricas que querem avançar com IA na energia e sustentabilidade, isto é a infraestrutura que evita projetos que começam “bonitos no piloto” e morrem na integração.

Se você está a planear 2026 com metas de custo e carbono mais apertadas, eu começaria com uma pergunta operacional: o seu sistema elétrico já entrega dados e eventos com qualidade suficiente para automatizar decisões — ou ainda depende de esforço manual e interfaces fragmentadas? A resposta costuma indicar o próximo investimento com mais clareza do que qualquer buzzword.