IA e cloud para eficiência energética sem grandes reformas

A fatura de energia raramente é o problema “principal” numa indústria — até ao dia em que passa a ser. Em 2025, com metas de descarbonização mais apertadas, energia mais volátil e pressão de clientes por cadeias de fornecimento sustentáveis, o desperdício energético deixou de ser só custo: virou risco operacional e comercial.

A boa notícia é que muita empresa ainda tem uma margem enorme para melhorar, especialmente em edifícios industriais, utilidades e infraestrutura de apoio (HVAC, ar comprimido, salas técnicas, escritórios, armazéns). O dado que costuma surpreender: as operações de edifícios representam quase 30% das emissões globais de carbono — e, como mais de 95% dos edifícios atuais ainda estarão em uso em 2050, esperar por “trocas completas” de sistemas é apostar num plano que chega tarde.

Nesta edição da série “IA na Energia e Sustentabilidade”, vou pegar no caso Siemens + AWS (apresentado na Hannover Messe) e traduzir para o que interessa à indústria e manufatura: como usar cloud, integração de dados e IA para reduzir consumo e emissões sem parar a operação nem iniciar um projeto interminável.

O atalho real: otimizar antes de substituir

O caminho mais rápido para eficiência energética é simples de dizer e difícil de executar: ver o que está a acontecer, em tempo quase real, e agir com consistência. Na prática, muitas organizações ainda operam com dados em silos:

• BMS/SCADA do edifício e utilidades num lado
• Medição elétrica e submetering noutro
• Faturas e contratos em planilhas
• Manutenção em sistema separado
• Produção (MES/ERP) sem ligação direta ao consumo

O resultado é previsível: decisões “às cegas”, auditorias demoradas e iniciativas que começam com entusiasmo e acabam em relatórios.

A abordagem que Siemens e AWS defenderam na Hannover Messe vai na direção certa: não começar por rasgar e substituir sistemas legados, mas integrar, automatizar e otimizar usando uma camada digital acima do existente. É aqui que plataformas como Building X (com infraestrutura cloud da AWS) fazem sentido como modelo mental: um ecossistema aberto, conectado e escalável.

Por que isto importa para fábricas (não só para prédios)

Em manufatura, a conversa costuma ser sobre máquinas, linhas e OEE. Só que uma parte relevante do consumo vem de “infraestrutura invisível”:

• climatização e ventilação de áreas críticas
• geração e distribuição de ar comprimido
• bombas, torres de arrefecimento, chillers
• iluminação e cargas de base
• perdas por horários, setpoints errados e equipamentos fora de curva

Se você não mede e correlaciona com contexto (ocupação, produção, turno, clima, qualidade), você não otimiza — você adivinha.

Cloud + IA: o que realmente muda na gestão de energia

Cloud não é um destino; é um meio para tratar dados operacionais na velocidade certa. Quando o consumo energético e as emissões passam a ser acompanhados com granularidade (por edifício, área, turno, linha, tipo de utilidade), começam a aparecer oportunidades que antes estavam escondidas.

1) Integração rápida de sistemas desconectados

O primeiro ganho é pragmático: parar de perder tempo “colando” dados manualmente. Em ambientes industriais, coexistem BACnet, Modbus, OPC UA, APIs proprietárias e bases históricas. Uma arquitetura cloud bem desenhada permite:

• ingestão contínua de dados (telemetria, contadores, sensores)
• normalização e modelo de dados comum
• governação (quem vê o quê, auditoria, rastreabilidade)
• integração com dados de negócio (produção, turnos, ordens)

A integração é onde nascem 80% dos ganhos — e onde 80% dos projetos emperram. Por isso, o “atalho” não é mágico: ele depende de uma camada de conectividade e padronização que não precisa destruir o legado.

2) Monitorização de emissões em tempo quase real

Para metas de sustentabilidade, há um salto importante entre “medir no fim do mês” e “acompanhar durante a semana”. Com dados mais frequentes, dá para:

• identificar picos e cargas de base anormais
• ligar consumo a eventos (paragens, arranques, mudanças de produto)
• estimar emissões por escopo com mais precisão operacional
• priorizar intervenções com ROI mais claro

Em termos de gestão, isto muda a conversa com a direção: sustentabilidade deixa de ser relatório e vira controlo operacional.

3) IA aplicada: previsões, detecção de anomalias e otimização

A IA começa a gerar valor quando os dados já são confiáveis e contextualizados. Na prática, três aplicações costumam pagar a conta:

• Detecção de anomalias: um chiller consumindo mais para entregar a mesma carga térmica; vazamentos de ar comprimido; ventilação fora de horário.
• Modelos de previsão: consumo esperado por turno e por nível de produção; previsão de picos de demanda (e custo) para evitar ultrapassagens.
• Otimização de setpoints: ajustes automáticos (com limites) para reduzir consumo mantendo conforto e requisitos de processo.

“A IA não ‘economiza energia’ sozinha. Ela reduz a incerteza e acelera decisões que a operação já precisava tomar.”

Caso prático: o que o exemplo da Coherent ensina

O caso citado na apresentação é direto e muito aplicável ao mundo industrial. A Coherent Corp. tinha uma meta ambiciosa (net zero até 2040), mas esbarrava num problema comum: dados dispersos e gestão operacional complexa. Só o volume já indica a dor: mais de 500 faturas de utilidades por mês em múltiplos locais.

Com Siemens e AWS, foi desenvolvido um sistema que:

• entrega visão de emissões em tempo real por site
• apoia decisões de investimento em eficiência (com base em dados)
• acompanha a evolução rumo às metas de net zero

O detalhe mais valioso não é o nome da empresa — é o prazo:

• protótipo funcional em 6 semanas
• solução pronta para produção em 8 meses

Para a indústria, isto é um recado claro: transformação digital não precisa ser um programa de vários anos para começar a gerar valor. O truque é recortar bem o escopo inicial e focar em casos de uso mensuráveis.

Como traduzir isso para uma fábrica (exemplo de escopo inicial)

Se eu tivesse de começar “pequeno e certeiro” numa planta, eu escolheria um destes recortes:

1. Ar comprimido (medição + IA para detecção de vazamentos e operação fora de horário)
2. Chillers/HVAC industrial (COP/eficiência, anomalias, setpoints por turnos)
3. Carga de base noturna (identificar consumos que “não deveriam existir”)
4. Emissões por unidade produzida (correlacionar kWh e produção para criar um indicador operacional)

A regra prática: comece onde há medição possível e ação clara. Medir sem capacidade de agir vira “dashboard bonito”.

Um roteiro de 90 dias para começar sem travar a operação

Você não precisa de uma obra para iniciar uma transformação energética com IA. Precisa de disciplina de dados e um piloto bem escolhido. Um roteiro realista para 90 dias, comum em empresas que avançam mais rápido:

Semana 1–2: diagnóstico e alinhamento

• Definir 1 objetivo principal (ex.: reduzir 8–12% do consumo de HVAC/utilidades)
• Mapear sistemas e fontes de dados (BMS, contadores, SCADA, faturas)
• Escolher KPIs: kWh, kW pico, fator de potência, consumo por m² e por unidade produzida

Semana 3–6: conectividade e modelo de dados

• Conectar fontes de maior impacto (top 20% que gera 80% do consumo)
• Normalizar tags e criar hierarquia (site → edifício/linha → equipamento)
• Estabelecer regras de qualidade de dados e alarmes de “dados faltando”

Semana 7–10: casos de uso de alto ROI

• Implementar detecção de anomalias (ex.: consumo fora de curva)
• Criar relatórios operacionais por turno (não só mensais)
• Definir playbooks: o que fazer quando o alarme dispara

Semana 11–13: automação controlada

• Ajustes automáticos com limites (setpoints, horários, sequenciamento)
• A/B tests: comparar antes/depois com controle por produção/clima
• Preparar expansão para outros sites/áreas

Frase que guia bem: “Sem playbook, alerta vira ruído.”

O que muitas empresas fazem errado (e como evitar)

A maioria dos projetos de energia e dados falha por razões previsíveis. Três armadilhas aparecem sempre:

1) Começar pela ferramenta, não pelo problema

Plataformas são importantes, mas o caso de uso manda. Defina primeiro onde está o desperdício e como a operação vai agir.

2) Subestimar a governação de dados

Sem dono do dado, padrões de naming e auditoria, a “verdade” vira disputa. Dados energéticos precisam ser tratáveis e confiáveis, porque viram base de investimento e meta.

3) Querer “integrar tudo” no primeiro ciclo

Integração total é um objetivo, não o ponto de partida. Conecte primeiro o que dá retorno rápido e use isso para financiar e justificar a expansão.

Onde edifícios inteligentes e fábricas convergem

O ponto mais interessante do anúncio Siemens + AWS é que ele não é “sobre prédios”. Ele é sobre um padrão: trazer operações físicas para um modelo digital, orientado a dados, com cloud e IA.

Em edifícios, isso significa conforto, consumo e emissões. Em fábricas, significa também:

• manutenção preditiva (energia como sinal de falha)
• qualidade e estabilidade do processo (temperatura, humidade, utilidades)
• resiliência (detectar desvios antes de virar paragem)

Quando energia vira dado operacional, a sustentabilidade deixa de ser um departamento e passa a ser um método de gestão.

Próximo passo: comece pelo “atalho” que dá para medir

Se você lidera operações, manutenção, utilidades ou sustentabilidade, o próximo passo é escolher um piloto que tenha três características: (1) consumo relevante, (2) dados acessíveis, (3) ação clara na rotina. É assim que a IA para eficiência energética sai do slide e entra no chão de fábrica.

Na série “IA na Energia e Sustentabilidade”, eu tenho visto um padrão consistente: quem avança mais rápido não é quem compra mais tecnologia — é quem conecta dados a decisões, com prazos curtos e metas objetivas.

O que você preferiria medir já em janeiro: consumo por turno, emissões por unidade produzida ou anomalias em utilidades críticas?