IA e circularidade: transformar resíduos em lucro

A economia circular deixou de ser “agenda de sustentabilidade” e virou agenda de margem. A conta é simples: quanto mais cara e instável fica a matéria-prima, mais valioso se torna tudo o que a sua fábrica já tem — inclusive o que hoje é tratado como sucata, refugo, borras, aparas, lamas e devoluções.

Os números empurram a indústria para esta mudança. O consumo global de materiais deve mais do que duplicar até 2050, e a má gestão de resíduos tem potencial para custar centenas de milhares de milhões por ano às empresas até meados do século. Ao mesmo tempo, existe uma oportunidade económica estimada em triliões na próxima década para quem conseguir fechar ciclos. A diferença entre “custo inevitável” e “nova receita” chama-se circularidade — e a IA é o acelerador.

Este artigo faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade”. E o ponto aqui não é filosófico: é operacional. Circularidade só funciona quando a fábrica consegue medir, prever e decidir com rapidez. É exatamente isso que sistemas de IA na manufatura (com dados de chão de fábrica, qualidade, manutenção e logística) fazem bem.

Circularidade na indústria: começa antes do caixote

A circularidade que dá lucro começa no desenho do produto e do processo. Se um componente não foi pensado para ser desmontado, reparado e rastreado, a reciclagem vira um remendo caro. O ganho real aparece quando a empresa desenha para:

• Desmontagem rápida (menos tempo de mão de obra e menos perdas)
• Reparabilidade (mais ciclos de vida, menos substituição)
• Substituição modular (troca-se a parte, não o todo)
• Rastreabilidade de materiais (saber o que é, onde está e quanto vale)

Aqui, a IA entra cedo: não só para “otimizar” depois, mas para informar decisões de engenharia. Em projetos industriais, já vi equipas reduzirem refugo apenas por mudarem uma tolerância e o tipo de ligação entre peças — e essa decisão veio de análise de dados de falhas e devoluções.

Onde a IA muda o jogo (sem promessas vagas)

A IA torna a circularidade praticável porque reduz a incerteza. Exemplos concretos:

1. Previsão de refugo e causas de desperdício: modelos que relacionam parâmetros de processo (temperatura, pressão, vibração, lote de matéria-prima) com defeitos de qualidade.
2. Manutenção preditiva orientada a reutilização: se a empresa consegue prever falhas, consegue planear reparos e prolongar a vida de ativos e ferramentas — circularidade aplicada ao parque industrial.
3. Otimização energética ligada a materiais: desperdício de material é também desperdício de energia. IA para eficiência energética reduz consumo por unidade produzida e, por consequência, custo de produto recuperado.

Uma regra prática: circularidade sem dados vira “boa intenção”. Circularidade com IA vira controle de variáveis.

Do “take-make-waste” ao ciclo fechado: o que muda na operação

O modelo linear (extrair–produzir–descartar) é confortável porque a contabilidade é simples: compra-se matéria-prima, vende-se produto, joga-se fora o resto. O problema é que, em 2025, esse “resto” já não é pequeno nem barato.

O modelo circular exige três capacidades operacionais:

1) Medir materiais como se fossem dinheiro

Se o seu ERP só vê “resíduo” como um centro de custo, a fábrica está a perder valor. O primeiro passo é criar visibilidade:

• Mapear correntes de resíduos por linha e por turno
• Diferenciar resíduo inevitável vs. resíduo evitável
• Medir pureza/contaminação (isso define se há valor de recuperação)
• Atribuir custo total: matéria, energia, horas, paragens, transporte e tratamento

A IA ajuda a automatizar essa leitura a partir de sensores, dados de qualidade e apontamentos de produção, evitando que a equipa dependa de auditorias esporádicas.

2) Fechar o loop com logística reversa inteligente

A circularidade falha quando a devolução de peças, embalagens ou materiais é irregular. O que funciona é uma logística reversa com regras claras e previsão:

• Quando vale a pena recolher (custo vs. valor recuperado)
• Onde consolidar (hubs e rotas)
• Como classificar (triagem automatizada com visão computacional)
• Para onde enviar (reutilização, remanufatura, reciclagem mecânica/química)

Modelos de IA podem prever volumes de retorno, sugerir rotas e reduzir ociosiade na triagem. Na prática, isso diminui custos e aumenta taxa de aproveitamento.

3) Garantir qualidade do material recuperado

Material circular só vira receita se for confiável. A forma mais rápida de perder dinheiro é reintroduzir um material recuperado sem controle e aumentar defeitos.

Aplicações comuns de IA:

• Visão computacional para detetar contaminantes (plásticos mistos, borracha, metais)
• Modelos de classificação para separar por composição e grau
• Otimização de receitas (blend de reciclado + virgem para manter especificação)

Baterias e “passaporte digital”: por que este setor puxa a fila

Poucos segmentos mostram tão bem a urgência da circularidade quanto o de baterias. A cadeia de valor de iões de lítio tem previsão de crescimento anual superior a 30% até 2030. Isso pressiona mineração, logística, custo e — no fim — descarte.

O caminho mais eficiente é tratar a bateria como um ativo rastreável, não como uma “caixa preta”. Daí a ideia de passaporte de baterias: um registo digital com origem dos materiais, composição, histórico de uso e dados de ciclo de vida.

O que a IA faz com um passaporte digital

O passaporte, por si, é “um ficheiro”. A IA transforma-o em decisão:

• Estimativa de vida remanescente (State of Health) para decidir entre reutilização e reciclagem
• Seleção da rota de recuperação com base em composição e valor de metais
• Planeamento de recolha quando a probabilidade de falha sobe

Na série “IA na Energia e Sustentabilidade”, este ponto é central: baterias estão ligadas a mobilidade elétrica, armazenamento e integração de renováveis. Circularidade aqui significa resiliência energética e redução de dependência de matérias-primas críticas.

Três casos que provam: resíduo pode virar produto

Há uma narrativa repetida na indústria: “reciclar é caro”. O que estes exemplos mostram é outra coisa: reciclar mal é caro. Quando a tecnologia e a operação são desenhadas para circularidade, o resíduo vira insumo.

1) Plásticos difíceis: reciclagem química para criar matéria-prima

Milhões de toneladas de plástico acabam no oceano todos os anos. Uma parte grande do problema são plásticos mistos, sujos ou multicamada, que não se encaixam bem na reciclagem mecânica.

Empresas a fazer reciclagem química convertem estes plásticos em um óleo de processo (matéria-prima) que pode voltar à cadeia para produzir novos plásticos, reduzindo dependência de fósseis.

Onde a IA entra: estabilidade de processo é tudo. Modelos preditivos ajudam a:

• Antecipar variações na alimentação (feedstock)
• Ajustar parâmetros para manter rendimento
• Prever performance da planta e reduzir paragens

Resultado esperado: mais toneladas úteis por MWh consumido — circularidade e eficiência energética no mesmo pacote.

2) Pneus em fim de vida: termólise com energia do próprio processo

Resíduo de borracha costuma ser invisível até virar problema. A termólise (processo térmico) permite recuperar óleo, negro de fumo e aço, reduzindo emissões quando comparado à incineração.

Há operações que reutilizam gases recuperados para alimentar o próprio processo, criando um sistema mais autónomo e com menor pegada.

Onde a IA entra:

• Controle avançado para maximizar recuperação e reduzir variações
• Monitorização de segurança (temperatura, pressão, fugas)
• Otimização do consumo energético por tonelada processada

3) “Plástico” biodegradável a partir de resíduos agrícolas

Transformar resíduos agrícolas em resina biodegradável resolve dois pontos: reduz uso de petróleo e cria destino economicamente útil para subprodutos do agro.

Materiais que se degradam em cerca de 12 meses (sem microplásticos) atendem a mercados com exigências ambientais maiores e podem destravar linhas de produto.

Onde a IA entra:

• Previsão de qualidade da biomassa (variabilidade sazonal)
• Ajuste de processo conforme humidade e composição
• Planeamento de abastecimento com menor desperdício e menor custo logístico

Um plano prático: 90 dias para sair do “projeto-piloto”

Circularidade com IA não precisa começar com uma reinvenção da fábrica. Precisa começar com um alvo claro e dados suficientes.

Passo 1 — Escolha um fluxo de material “caro e frequente”

Procure um resíduo que tenha:

• volume alto ou custo alto de tratamento
• impacto na OEE (paragens, retrabalho)
• potencial de retorno (reuso, venda, remanufatura)

Exemplos comuns: aparas de plástico, rejeitos de qualidade, lamas de processo, embalagens retornáveis, peças substituídas por manutenção.

Passo 2 — Instrumente e padronize dados

Em 2 a 4 semanas, dá para:

• criar códigos de motivo de refugo simples
• ligar dados de qualidade a lotes e parâmetros de processo
• colocar medição básica em pontos críticos (peso, contagem, composição)

Passo 3 — Aplique IA para decidir, não só para “ver”

Comece com três modelos que costumam dar retorno rápido:

1. Previsão de refugo por linha/turno (para atacar causas)
2. Deteção de anomalias (para parar antes de produzir lixo)
3. Classificação automatizada (para melhorar pureza do recuperado)

Passo 4 — Defina métricas que a direção respeita

Sustentabilidade sem KPI financeiro raramente ganha escala. Use indicadores como:

• € por tonelada recuperada (margem líquida)
• kWh por tonelada reaproveitada
• taxa de pureza do material reciclado
• redução de paragens e retrabalho
• CO₂ evitado (quando houver cálculo interno)

O futuro “sem desperdício” é uma questão de gestão

Circularidade não é romantismo industrial. É uma estratégia para manter competitividade quando energia, materiais e compliance apertam ao mesmo tempo. E a IA é a ferramenta que torna o sistema controlável: prevê, classifica, otimiza e fecha o loop.

Se você lidera operações, qualidade, manutenção ou sustentabilidade, eu apostaria nisto: o próximo salto de margem não virá apenas de vender mais, mas de perder menos — e de vender o que hoje vai para o contentor.

O próximo passo é escolher um fluxo de resíduo, ligar dados do chão de fábrica e transformar visibilidade em decisão. Daqui a um ano, a pergunta muda: a sua empresa ainda vai chamar isso de “lixo”… ou vai tratar como inventário?