Eficiência Energética com IA: reduzir custos em edifícios

Em 2025, o preço da energia já não está no pico de 2021/2022 — mas a volatilidade continua a mandar no orçamento. Para quem gere edifícios industriais, centros logísticos, escritórios ou até áreas administrativas dentro de fábricas, isto traduz-se num problema concreto: custos operacionais imprevisíveis e metas de sustentabilidade cada vez mais exigentes.

Há um dado que devia pôr qualquer gestor a fazer contas: os edifícios consomem cerca de 40% da energia global. Quando juntamos a isso as exigências europeias para reduzir consumo e reportar com mais rigor, a conversa deixa de ser “otimizar quando der” e passa a ser “otimizar para continuar competitivo”.

Esta publicação faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade” e traz uma ideia prática: as estratégias de eficiência energética em edifícios (medição digital, controlo por zona e gestão de demanda) são um laboratório perfeito para aplicar automação e IA — e o mesmo raciocínio funciona na indústria e manufatura.

Porque a eficiência energética deixou de ser opcional

A resposta direta: porque eficiência energética virou requisito regulatório, financeiro e reputacional ao mesmo tempo.

Do lado regulatório, a Europa está a apertar o cerco à ineficiência. A Energy Performance of Buildings Directive (EPBD) empurra o mercado para edifícios mais bem geridos, e há um ponto que afeta muitas instalações industriais e grandes edifícios: até 2030, edifícios com potência acima de 70 kW devem incorporar sistemas avançados de automação para afinar o consumo.

Do lado corporativo, a Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) exige relatórios mais profundos sobre energia e desempenho — e isso muda o jogo, porque o que não é medido de forma confiável vira risco: risco de não conformidade, de greenwashing involuntário e de decisões baseadas em estimativas.

E há o lado mais “pé no chão”: quando a energia encarece numa semana e desce na outra, ganha quem consegue ajustar operação com rapidez, não quem faz um plano anual rígido.

Frase que resume bem: eficiência energética não é um projeto; é um sistema de gestão contínuo.

Os 3 pilares que mais geram retorno (e dados para IA)

A resposta direta: medir bem, controlar por ocupação/zonas e alinhar produção térmica com a necessidade real. Estes pilares reduzem desperdício e criam a base de dados que a IA precisa para ir além de “regras fixas”.

1) Medição energética digital (e conectada)

Trocar leituras manuais por contadores digitais ligados à cloud não é só comodidade. É a diferença entre:

• olhar para uma fatura mensal e “adivinhar” o que aconteceu;
• ou ver padrões horários, picos, carga base e desvios em tempo útil.

Na prática, a medição digital permite:

• detetar consumos fantasma (equipamentos a consumir fora de horas);
• comparar turnos, linhas, zonas e edifícios;
• criar alertas (ex.: “consumo noturno acima de X kWh”);
• alimentar modelos de previsão de consumo e deteção de anomalias com IA.

Ligação com a manufatura: isto é o equivalente energético ao OEE. Sem instrumentação, não existe melhoria sustentada.

2) Controlo individual por sala/zona (consumir só onde há gente)

A resposta direta: reduz-se energia ao parar de climatizar, iluminar e ventilar áreas vazias.

Edifícios e instalações “mistas” (produção + escritórios + armazém) têm uma dor comum: os horários reais não batem certo com os horários “de calendário”. Há reuniões fora de hora, turnos que mudam, áreas que ficam vazias semanas.

Controlo por zona (com sensores e atuadores) permite:

• ajustar temperatura e ventilação por ocupação;
• reduzir iluminação e AVAC em áreas inativas;
• criar perfis por tipologia (armazém vs laboratório vs open space).

Tecnologias sem fios ajudam muito em retrofit (modernização), porque evitam obra e paragens longas — algo crítico em ambientes industriais.

Ligação com IA: quando os dados de ocupação e conforto entram no sistema, dá para usar modelos simples (ou avançados) para antecipar necessidades, em vez de reagir tarde.

3) Relatórios de demanda térmica (produzir calor/frio na medida certa)

A resposta direta: produzir energia térmica sem correlação com demanda real é queimar dinheiro.

Aquecimento e arrefecimento são, muitas vezes, os grandes consumidores. Sem reporting fino, o edifício opera “por segurança”: setpoints conservadores, caldeiras a manter temperatura, chillers a trabalhar acima do necessário.

Com relatórios de demanda mais precisos:

• ajusta-se a produção térmica ao consumo real;
• reduz-se a operação em vazio;
• melhora-se a manutenção (padrões anormais sugerem falhas, válvulas presas, sensores degradados).

Na indústria, a analogia é clara: produzir utilidades (vapor, ar comprimido, água gelada) sem telemetria é aceitar perdas como inevitáveis.

Modernizar sem dor: automação “plug and play” e conectividade

A resposta direta: modernização rápida exige instalação simples, conectividade robusta e integração com uma plataforma de gestão.

Muita gente adia eficiência energética por um motivo: retrofit costuma ser sinónimo de obra, tempo e risco operacional. É aqui que soluções de automação “plug and play” entram como abordagem pragmática.

Um exemplo citado no ecossistema Siemens é o Desigo Plug and Play Automation, que aposta em:

• implementação facilitada (incluindo soluções wireless);
• integração com uma plataforma de gestão (como o Building X);
• adoção de padrões modernos para automação de salas, como KNX IoT over Thread, para ligar sensores, controlos e atuadores.

O ponto não é “ter mais tecnologia”. É reduzir o atrito entre intenção e execução: se instalar e comissionar for complexo, o projeto morre no PowerPoint.

O que procurar numa solução (mesmo que não seja esta)

Se está a avaliar automação para eficiência energética, eu costumo recomendar estes critérios objetivos:

1. Interoperabilidade real: integração com sistemas existentes e padrões reconhecidos.
2. Dados com granularidade: medir por zona, equipamento e período (minutos/horas, não só meses).
3. Operação remota e alarmística: alertas acionáveis, não dashboards bonitos.
4. Cibersegurança: gestão de acessos, segmentação e atualizações.
5. Time-to-value: quanto tempo até ver poupança mensurável (seis meses é melhor que dois anos).

Onde a IA entra de forma prática (e sem “mística”)

A resposta direta: IA funciona melhor quando há dados confiáveis + controlo automatizado para atuar. Caso contrário, vira “insight” que ninguém consegue executar.

Quando medição digital, controlo por zona e reporting de demanda estão no sítio, a IA passa a ter trabalho útil:

1) Previsão de consumo e orçamento energético

Com histórico horário e variáveis externas (temperatura, calendário de turnos, ocupação), modelos preditivos conseguem:

• prever consumo por semana/mês;
• simular cenários (ex.: “e se mudarmos o setpoint em 1°C?”);
• apoiar compras de energia e metas internas.

2) Deteção de anomalias (o “vazamento invisível”)

A maioria das perdas energéticas em edifícios não é dramática — é constante.

IA pode sinalizar padrões como:

• carga base a subir gradualmente (equipamento degradado);
• ciclos de aquecimento/arrefecimento em “luta” (controlos conflitantes);
• consumo noturno anormal em zonas que deveriam estar inativas.

3) Controlo preditivo (mais conforto com menos kWh)

Em vez de ligar o AVAC quando o espaço já está desconfortável, controlo preditivo antecipa o comportamento térmico do edifício. Resultado: menos picos, menos arranques, operação mais suave.

E aqui está a ponte com manufatura: é o mesmo conceito de controlo preditivo e otimização de processo aplicado à energia.

Mini-caso prático: um retrofit típico em ambiente industrial

A resposta direta: o maior ganho costuma vir do básico bem-feito, aplicado rápido e medido semanalmente.

Cenário (realista) de uma unidade com:

• armazém + escritórios + áreas técnicas;
• ocupação irregular (turnos e picos sazonais);
• AVAC central com controlo pouco granular.

Plano em 90 dias:

1. Semanas 1–3: instalar medição digital por zonas (carga base, AVAC, iluminação, utilidades).
2. Semanas 4–6: ativar controlo por ocupação em escritórios/salas e agendas por área no armazém.
3. Semanas 7–10: ajustar produção térmica (curvas, setpoints, horários), com reporting de demanda.
4. Semanas 11–13: configurar alarmes e primeiros modelos (anomalias + previsão simples).

O que medir para provar valor:

• kWh/m² por zona e por horário;
• carga base noturna (antes vs depois);
• número de alarmes relevantes por semana (e tempo de resposta);
• conforto (queixas, temperaturas fora de banda).

Se o projeto não entrega indicadores claros em 60–90 dias, normalmente o problema não é “a tecnologia”; é escopo difuso e falta de governança.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“Isto serve só para escritórios?”

Não. Em muitos sites industriais, os maiores ganhos estão em utilidades, armazéns, laboratórios, edifícios técnicos e áreas administrativas que operam com regras genéricas.

“Preciso de trocar tudo para cumprir requisitos?”

Nem sempre. Muitas organizações cumprem metas com modernização incremental: instrumentação primeiro, controlo por zonas depois, e IA por cima quando os dados já são confiáveis.

“Como evitar que a automação vire ‘mais um sistema’?”

Defina um dono do processo (energia), um ciclo semanal de revisão, e 5–10 alarmes que realmente importam. Menos dashboards, mais rotinas.

Próximos passos: um roteiro simples para 2026

A resposta direta: comece por medir, depois automatize, e só então escale IA de forma consistente.

Se a sua empresa está a trabalhar metas de ESG, CSRD, redução de custos ou descarbonização, eficiência energética em edifícios é um dos poucos temas que entregam retorno em três frentes: financeira, operacional e de compliance.

Para a série “IA na Energia e Sustentabilidade”, este é o ponto que eu quero reforçar: IA não é uma camada mágica por cima do caos. É uma consequência natural de ter dados bons e atuadores a funcionar — exatamente como na manufatura.

Se tivesse de deixar uma pergunta para orientar decisões em 2026, seria esta: a sua operação consegue explicar, com dados horários, por que consumiu mais energia ontem — e o que vai fazer diferente amanhã?