CSRD na indústria: dados, IA e resultados reais

A parte mais difícil da CSRD não é escrever o relatório. É produzir dados confiáveis, rastreáveis e comparáveis o suficiente para que o relatório “se escreva sozinho” — e isso muda tudo para quem está em manufatura, alimentos, bebidas, vidro, embalagem e até imobiliário.

No fim de 2025, com auditorias mais exigentes e cadeias de fornecimento sob pressão, a CSRD está a empurrar muitas empresas para um lugar desconfortável: ou digitalizam a medição e o controlo ambiental, ou ficam presas a folhas de cálculo, estimativas e retrabalho. É aqui que entram IA, automação e analytics industrial: não como “moda”, mas como infraestrutura para recolher, validar e otimizar energia, água, emissões e circularidade.

Esta publicação faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade”. E a tese é simples: conformidade com a CSRD é um problema de dados operacionais. Quando tratamos como tal, a empresa ganha duas vezes: cumpre a norma e melhora o desempenho.

CSRD e ESRS: a conformidade começa no chão de fábrica

A resposta direta: cumprir CSRD (com ESRS) exige uma linha contínua entre operação → dados → evidência → decisão.

Na prática, os ESRS (normas europeias de relato) pedem mais detalhe e transparência em temas como clima (E1), água (E3) e economia circular (E5). Para a indústria, isso significa lidar com três desafios recorrentes:

• Fragmentação de dados: energia num sistema, produção noutro, manutenção noutro, água medida “aos blocos”.
• Baixa qualidade e rastreabilidade: medições incompletas, fatores de emissão mal documentados, versões diferentes do mesmo indicador.
• Falta de granularidade: saber o consumo mensal é útil, mas o ESRS puxa para entender onde, quando e porquê — e, cada vez mais, por produto/lote.

A minha experiência é que muitas equipas tentam resolver isto com reporting primeiro. Quase sempre dá errado. O caminho mais curto é instrumentar, integrar e automatizar a medição, e só depois consolidar o relato.

Onde a IA entra (sem promessas vagas)

IA na indústria, aqui, é menos “chatbots” e mais:

• Deteção de anomalias (picos de consumo, fugas de água, perdas térmicas).
• Modelos de baseline para medir melhoria real (normalização por produção, mix, turno, clima).
• Otimização contínua (setpoints, horários, cargas, eficiência de motores e drives).
• Previsão (energia e utilidades), para reduzir custo e emissões ao mesmo tempo.

E o “combustível” da IA é o básico bem feito: contadores, telemetria, dados de processo e governação.

O que os casos reais mostram: ganhos concretos e mensuráveis

A resposta direta: as empresas que estão a avançar com a CSRD não começam no relatório — começam em energia, água, processo e dados em tempo real.

A seguir, trago exemplos reais (de vários setores) e, mais importante, o padrão por trás de cada resultado.

Fabrico de eletrónica: eficiência energética com retorno rápido

Num campus industrial de eletrónica (Turquia), uma intervenção estruturada de energia levou a:

• 4.806 toneladas de CO₂/ano evitadas
• 884 toneladas equivalentes de petróleo em poupança de energia
• ROI em 3,8 anos

O padrão aqui é claro: medir + automatizar + monitorizar continuamente. Em vez de ações pontuais, a empresa combinou avaliação energética com tecnologia de controlo (motores mais eficientes, conversores de frequência) e acompanhamento constante.

O que isto ensina para CSRD/ESRS E1: quando a energia é monitorizada ao nível certo, fica muito mais fácil justificar reduções de emissões com evidência e consistência.

Vidro: cortar gás e água e ainda medir carbono por lote

No setor do vidro, altamente intensivo em energia, houve:

• Redução de gás natural até 20%
• Redução de uso de água em 50%
• Capacidade de trocar dados de emissões com fornecedores e chegar a pegada de carbono por lote

Este último ponto é subestimado. Para muitas organizações, o salto de maturidade é sair do “CO₂ anual da fábrica” para CO₂ por produto, porque isso permite:

• Priorizar melhorias com impacto real (não só “as maiores linhas”)
• Comparar plantas/processos de forma justa
• Criar portfólio de produtos com melhor desempenho ambiental

Em termos de IA e analytics, este é o terreno onde modelos funcionam muito bem: correlação entre parâmetros de processo, consumo energético e emissões por unidade produzida.

Bebidas: 224 medidores e água como KPI de produção

Numa engarrafadora, a abordagem foi prática: instrumentação e transparência.

• 600.000 kWh/ano de poupança de energia
• 12.500 m³/ano de redução de água
• 224 medidores para acompanhar energia e água em tempo real

Aqui, a lição é que CSRD (E1 e E3) não se resolve só com intenções; resolve-se com observabilidade industrial. Quando se mede bem, dá para:

• Identificar perdas em CIP, lavagens, purgas e ar comprimido
• Ajustar horários de utilidades e cargas térmicas
• Criar alertas (IA/ML) para fugas ou consumos fora do padrão

E, para quem está a preparar relato, os medidores fazem outra coisa valiosa: reduzem discussões internas (“qual número é o certo?”) e aceleram fecho mensal.

Embalagem: circularidade precisa de planeamento e execução digitais

Num produtor de embalagens, a empresa chegou a:

• 90% de plástico reciclado em produção
• Menos desperdício de material e mais flexibilidade
• Monitorização em tempo real para ajustes rápidos

Economia circular (ESRS E5) é frequentemente tratada como “comprar matéria-prima reciclada”. Só que, na operação, isso mexe com variabilidade, qualidade, refugo e planeamento.

A boa notícia: quando planeamento avançado e execução estão integrados, fica possível:

• Reduzir setup e perdas de arranque
• Ajustar receitas e parâmetros em função do lote de reciclado
• Medir taxa de reaproveitamento e desperdício com granularidade

Para IA na manufatura, este é um caso clássico de otimização de scheduling e controle estatístico com modelos para manter qualidade com insumo mais variável.

Cerveja: gémeo digital para energia, calor e refrigeração

Uma grande cervejeira conseguiu:

• reduzir emissões em 50%
• poupar 15–20% de energia por site
• usar gémeos digitais para decisões melhores em aquecimento/arrefecimento

Gémeo digital não é só visualização bonita. Quando ligado a dados reais, torna-se um “simulador operacional” para:

• testar cenários (setpoints, cargas, recuperação de calor)
• prever consumo e impacto antes de mexer na produção
• explicar variações (por exemplo, porque uma linha gastou mais energia em determinado mês)

E isto conversa diretamente com CSRD: explicabilidade e rastreabilidade são tão importantes quanto o número final.

Imobiliário (smart buildings): energia em tempo real e saúde do edifício

No portfólio de edifícios, o foco foi:

• gestão de energia em tempo real
• conforto e saúde do edifício
• redução de custo total de propriedade

Para indústria, isto importa por dois motivos: (1) muitas empresas têm sede, armazéns e laboratórios com consumo relevante; (2) o ESRS empurra para consistência de dados em diferentes ativos.

Onde a IA ajuda: controle preditivo de AVAC, detecção de falhas e otimização por ocupação — sem sacrificar conforto.

Laticínios: gestão energética unificada e menos 300 t CO₂/ano

Num produtor de lacticínios, houve redução de quase:

• 300 toneladas de CO₂ por ano

O padrão repete-se: unificar estratégia e dados para ter planeamento e tracking de emissões. Para quem está a lutar com CSRD, este caso mostra que “compliance” não é um departamento — é uma disciplina operacional.

Um roteiro prático (e realista) para cumprir CSRD com IA

A resposta direta: comece por dados e governança, depois automação, e só então modelos avançados.

Se eu tivesse de transformar estes exemplos num roteiro aplicável a uma fábrica “normal”, faria assim:

1) Defina o “mínimo auditável” de dados

Antes de pensar em dashboards, defina o que precisa de ficar sólido:

• limites organizacionais (sites, linhas, utilidades)
• fontes de dados (contadores, SCADA, MES, ERP)
• periodicidade (tempo real, horário, diário, mensal)
• regras de qualidade (validação, tratamento de falhas, versionamento)

Regra de ouro: se o dado não aguenta uma auditoria interna, não aguenta CSRD.

2) Instrumente onde dói mais (energia, água e utilidades)

As vitórias mais rápidas costumam vir de:

• motores, bombas, compressores, caldeiras e chillers
• ar comprimido e vapor
• pontos de água de limpeza e processo

É aqui que contadores e telemetria entregam valor em semanas, não em anos.

3) Use analytics para transformar consumo em decisão

Dois métodos que funcionam bem na prática:

• Baselines normalizados: consumo por unidade produzida, por turno, por produto.
• Anomalias e alertas: deteção automática de desvios (fugas, desgaste, operação fora de setpoint).

Com isso, a equipa para de “apagar fogos” e começa a gerir por exceção.

4) Suba a maturidade: gémeo digital e otimização

Quando os dados estão estáveis, faz sentido:

• simular mudanças (cenários de energia e emissões)
• otimizar setpoints e estratégias de controle
• integrar fornecedores e calcular pegada por lote/produto

Este é o passo que transforma CSRD de custo para vantagem operacional.

Perguntas que aparecem sempre (e as respostas objetivas)

“Preciso de IA para cumprir CSRD?”

Não. Precisa de dados confiáveis e processos de controlo. A IA acelera a detecção de perdas, a previsão e a otimização — e reduz custo de manter a conformidade.

“O que priorizar: carbono, água ou circularidade?”

Na indústria, eu priorizo por impacto e facilidade de medir:

1. Energia/CO₂ (E1), porque quase sempre é o maior custo e a maior fonte de emissões.
2. Água (E3) onde há stress hídrico, custo alto ou risco operacional.
3. Circularidade (E5) quando materiais e refugo são relevantes no P&L.

“Como evitar virar um projeto eterno?”

Defina entregáveis em 90 dias:

• mapa de medição
• primeiros medidores integrados
• baseline por linha
• 3–5 alertas de anomalia
• um indicador auditável por ESRS prioritário

O ponto de viragem: da conformidade para performance

A CSRD obriga transparência. Mas quem fizer isto bem não fica só “em dia com a norma”. Fica com uma operação mais previsível, com menos desperdício e com decisões melhores — e isso vale em qualquer ciclo económico.

Na série “IA na Energia e Sustentabilidade”, eu gosto de insistir numa ideia: sustentabilidade industrial não se gere por slogans; gere-se por dados e controlo. Os casos acima mostram que é possível reduzir CO₂, água e desperdício com números concretos — e com retorno.

Se a sua organização está a preparar CSRD, a pergunta útil para fechar 2025 não é “como escrevemos o relatório?”. É esta: quais dados operacionais ainda não confiamos o suficiente para tomar decisão automática?