IA em acionamentos: menos energia, mais produção

65% da eletricidade industrial é consumida por sistemas acionados por motores. Esse número, por si só, já explica por que “mexer nos acionamentos” (motores, inversores, redutores, controle e automação) é uma das formas mais rápidas de reduzir custo e emissões sem parar a fábrica.

O problema é que muita empresa ainda tenta atacar eficiência energética como uma lista de pequenas melhorias: trocar um motor aqui, ajustar um parâmetro ali, fazer uma manutenção corretiva quando algo falha. Funciona… até certo ponto. O salto real acontece quando você trata o acionamento como sistema e usa IA + gêmeo digital + monitoramento inteligente para decidir onde atuar, quando atuar e com que prioridade.

Este artigo faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade”. A tese aqui é direta: a IA vira uma ferramenta prática de gestão de energia quando ela está acoplada ao que consome energia de verdade — e, na indústria, isso significa acionamentos.

Por que otimizar acionamentos é a rota curta para descarbonizar

A forma mais eficiente de reduzir carbono na indústria é reduzir kWh por unidade produzida. E acionamentos são o “coração elétrico” do chão de fábrica: ventiladores, bombas, compressores, transportadores, extrusoras, misturadores, prensas.

Quando você otimiza um acionamento, normalmente melhora três coisas ao mesmo tempo:

• Energia: menos perdas, menos sobredimensionamento, menos tempo rodando fora do ponto ideal.
• Disponibilidade: menos falhas inesperadas, menos paradas e retrabalho.
• Qualidade: controle mais estável (velocidade/torque), menos variação de processo.

Frase para guardar: eficiência energética industrial não é só “equipamento eficiente”; é “equipamento eficiente operando do jeito certo”.

O erro comum: olhar só para o motor

Trocar um motor antigo por um de alto rendimento pode ajudar, mas muitas vezes o maior ganho está em:

• Ajustar o perfil de velocidade e torque ao processo real.
• Controlar melhor partidas e frenagens.
• Reduzir picos e ociosidade.
• Coordenar vários eixos/acionamentos como um conjunto.

É aí que entram digitalização e IA: elas enxergam padrões invisíveis no dia a dia e traduzem isso em decisões operacionais.

Gêmeo digital de acionamentos: eficiência começa antes de ligar a chave

Resposta direta: gêmeo digital reduz tempo e energia na comissionamento e diminui risco de “tentativa e erro” em campo.

Na prática, o gêmeo digital é um modelo do sistema (mecânica + elétrica + controle + lógica de operação) que permite testar cenários antes de colocar a máquina para rodar.

Há um dado que chama atenção: com gêmeo digital, o comissionamento pode reduzir até 50% em tempo e consumo de energia durante a fase de start-up. Isso tem um impacto enorme para projetos com ramp-up apertado (muito comum em fechamento de ano fiscal e paradas programadas).

Onde o gêmeo digital entrega valor real

• Validação de parâmetros do inversor e malhas de controle sem desperdiçar horas de produção.
• Testes de sequências (partida, troca de receita, paradas de emergência) com menos risco.
• Dimensionamento mais preciso: menos sobredimensionamento “por segurança”, que vira perda contínua.

Minha experiência é que o maior benefício não é “simular por simular”, mas usar o gêmeo digital como base única de engenharia e operação. Quando a equipe de manutenção, automação e produção trabalha em cima do mesmo modelo, as decisões param de ser “opinião” e viram “evidência”.

IA e manutenção preditiva: menos falha, menos desperdício

Resposta direta: IA aplicada ao monitoramento de acionamentos antecipa falhas e prolonga vida útil de ativos em 5% a 15%, reduzindo custos relacionados a paradas.

A manutenção preditiva em acionamentos combina três camadas:

1. Sensoriamento e dados (corrente, vibração, temperatura, harmônicos, ciclos de carga, eventos).
2. Diagnóstico avançado (regras e assinaturas típicas de falha).
3. Modelos de IA que aprendem o “normal” e detectam desvios relevantes.

O ganho de sustentabilidade aqui é menos óbvio, mas muito concreto: quando você evita falhas catastróficas, você também evita sucata, retrabalho, refugo, trocas prematuras e deslocamentos emergenciais. Tudo isso é energia e carbono embutidos.

“Preditiva” que funciona: comece pelo que dá retorno rápido

Se você quer tirar isso do papel em 90 dias, escolha ativos que atendam aos critérios abaixo:

• Alta criticidade (parada derruba a linha inteira).
• Alta variabilidade de carga (pior para desgaste e eficiência).
• Medição fácil (o inversor já oferece muitos sinais úteis).

Depois, foque em perguntas operacionais simples, que viram ação:

• O acionamento está operando fora do ponto de melhor eficiência?
• Há indícios de desalinhamento, rolamento degradando ou ventilação insuficiente?
• Existe excesso de partidas/frenagens que dá para suavizar via controle?

Otimização energética na prática: números que mudam a conversa

Resposta direta: quando acionamentos são tratados como sistema, os ganhos deixam de ser “2% ou 3%” e passam para dezenas de pontos percentuais em casos específicos.

Há exemplos reais que mostram o potencial:

• Uma fábrica de painéis de partículas (particle board) alcançou 71% de redução de energia ao otimizar o sistema de acionamentos.
• Uma unidade fabril em Erlangen reduziu a demanda de energia pela metade em dois anos.
• Uma companhia de saneamento implementou monitoramento inteligente em 1.800 sites, padronizando operação e detectando anomalias em escala.

O ponto não é prometer 71% para todo mundo. É entender por que um caso chega a esse patamar: normalmente há uma combinação de controle inadequado, frenagem dissipativa, ociosidade, e falta de visibilidade.

Três alavancas técnicas que aparecem sempre

1) Recuperação de energia de frenagem

Sistemas de reciclagem de energia conseguem reaproveitar até 50% da energia que, em muitos setups, vira calor em resistores de frenagem.

Onde isso faz diferença:

• Pontes rolantes e elevadores industriais.
• Linhas com muitas paradas e acelerações.
• Centrífugas e bobinadeiras.

2) Tecnologia de DC link (barramento CC)

Ao compartilhar energia entre acionamentos e reduzir perdas, soluções com DC link podem cortar a necessidade de energia em até 80% em aplicações específicas (especialmente quando há eixos que freiam enquanto outros aceleram).

3) Buffer elétrico

O buffer reduz picos e melhora o uso de energia, entregando economias na ordem de 60% em cenários adequados. Além de economia, isso costuma estabilizar a planta: menos queda de tensão, menos disparos por eventos de rede.

Um bom teste de realidade: se você tem pico de demanda alto e muita energia “jogada fora” em frenagem, você provavelmente tem dinheiro parado no quadro elétrico.

Gestão inteligente de energia: acionamentos como “ativos energéticos”

Resposta direta: quando você mede e otimiza acionamentos continuamente, eles deixam de ser apenas “consumidores” e viram ativos gerenciáveis, com metas, KPIs e governança.

Muita iniciativa de eficiência morre porque fica presa a um projeto pontual. Funciona no piloto e some na rotina. Para evitar isso, trate energia como indicador de produção.

KPIs úteis (e fáceis de implantar)

• kWh por unidade (por SKU/receita, não só por mês).
• Horas em ociosidade com motor ligado.
• Energia recuperada (quando há regeneração).
• Taxa de falha evitada (paradas e custos associados).
• Distribuição de carga (quanto tempo o motor opera em faixas ineficientes).

O papel da IA aqui

A IA não serve apenas para “prever falha”. Ela também:

• Recomenda setpoints e perfis de operação com base em dados históricos.
• Detecta desvios de eficiência por turno, operador, receita ou matéria-prima.
• Prioriza ações: qual motor/inversor atacar primeiro para maior retorno.

Isso conecta diretamente com a proposta da série IA na Energia e Sustentabilidade: não é IA como moda; é IA como sistema de decisão energética.

Economia circular em acionamentos: sustentabilidade além do kWh

Resposta direta: reduzir impacto também é estender a vida do equipamento e evitar descarte desnecessário.

Eficiência energética é metade da história. A outra metade é circularidade: reparo, retrofit, remanufatura, reaproveitamento.

Quando um portfólio é projetado para circularidade, você ganha:

• Menos paradas por falta de peça (principalmente em fim de vida de modelos).
• Menor custo total de propriedade.
• Menor pegada de carbono incorporada (menos fabricação nova).

Há iniciativas em que 80% de produtos de motion control são desenhados para reparo, recondicionamento e remanufatura, com milhares de clientes já beneficiados. Para 2026, com cadeias globais ainda sujeitas a volatilidade, isso não é detalhe: é resiliência operacional.

Um plano de 30 dias para começar (sem “projeto infinito”)

Resposta direta: comece pequeno, com dados certos e um caso de uso claro, e escale por famílias de ativos.

Se você quer transformar isso em resultado ainda no primeiro trimestre do ano, aqui vai um roteiro realista:

1. Mapeie os 20 acionamentos que mais consomem energia (ou os 20 mais críticos). Se você não tem medição, use dados de potência nominal + horas de operação como estimativa inicial.
2. Escolha 3 casos de uso: (a) reduzir ociosidade, (b) suavizar partidas/frenagens, (c) detectar degradação de rolamentos/alinhamento.
3. Instrumente o mínimo viável: sinais do inversor + um sensor extra onde fizer sentido (vibração/temperatura).
4. Crie uma linha de base: kWh/turno, kWh/unidade e taxa de paradas por 4 semanas.
5. Implemente recomendações operacionais simples e valide em campo: novos ramp times, janelas de desligamento, limites de torque, controle por demanda.
6. Escalone com padrão: o segredo é repetir o que deu certo em “familias” (bombas, ventiladores, transportadores), não reinventar para cada máquina.

O que esperar para 2026: eficiência com IA vai virar requisito

A pressão por custo e carbono não vai aliviar. E dezembro costuma ser o mês em que diretoria pede plano de metas para o ano seguinte — energia e emissões entram cada vez mais no mesmo slide que OEE.

A aposta mais segura que vejo é esta: as fábricas que tratarem acionamentos como plataforma digital (dados + gêmeo digital + IA) vão capturar economias recorrentes, não só ganhos pontuais de retrofit.

Se você fosse escolher apenas um ponto de partida, eu começaria pelo mais pragmático: monitorar e otimizar 5 a 10 acionamentos críticos, provar redução de kWh e de paradas, e só então expandir. A pergunta que fica para o seu time é bem direta: quais acionamentos hoje estão consumindo energia “no automático”, sem ninguém realmente gerenciar?