IA que reduz custos e monetiza flexibilidade energética

Num chão de fábrica com fornos, compressores, secadores, caldeiras ou sistemas de refrigeração industrial, a energia costuma entrar na coluna de “custos inevitáveis”. Só que 2025 está a virar esse jogo: tarifas mais voláteis, mais renováveis intermitentes na rede e regras mais exigentes para eficiência e emissões estão a tornar flexibilidade numa moeda.

A tese deste artigo (e eu defendo-a sem rodeios) é simples: eficiência energética já não chega. A indústria que vai ganhar margem nos próximos anos é a que consegue operar com inteligência, mantendo qualidade e produtividade, e ainda ser paga por ajustar consumo quando a rede precisa.

Nesta edição da série IA na Energia e Sustentabilidade, vamos olhar para o que muda quando se combina controlo avançado de processos (APC) com IA e otimização, e como ativos intensivos em energia podem passar de “centros de custo” a ativos geradores de receita — sem pedir uma substituição total do sistema de controlo.

Flexibilidade energética: o novo “turno” da fábrica

Flexibilidade energética é a capacidade de aumentar, reduzir ou deslocar consumo (ou produção) de energia sem quebrar as regras do processo. Parece um detalhe, mas é aqui que nascem oportunidades reais de margem.

Quando os preços de eletricidade oscilam ao longo do dia (e os picos podem ser caros), uma fábrica com operação rígida paga a conta. Uma fábrica com flexibilidade controlada consegue:

• Evitar períodos de tarifa elevada (peak shaving)
• Deslocar consumo para horas mais baratas (load shifting)
• Responder a pedidos da rede (programas de resposta da procura)
• Aproveitar janelas de renováveis (quando há excesso de solar/eólica e o preço baixa)

O problema é que “ser flexível” não é uma decisão de Excel. Numa indústria de processo, qualquer ajuste afeta variáveis como temperatura, humidade, pressão, viscosidade, qualidade do produto, desgaste de equipamento e, claro, segurança.

A flexibilidade que dá dinheiro é a flexibilidade que não cria refugo nem instabilidade.

É aqui que entram APC + IA.

O que muda quando a IA passa do relatório para o controlo

A maioria das empresas já tem dashboards de energia. Algumas fazem previsões. Poucas deixam a IA mexer no “volante”. E é precisamente no controlo em tempo real que está o retorno.

A abordagem destacada no conteúdo de origem assenta numa combinação prática:

• Model Predictive Control (MPC): um controlador que antecipa o comportamento futuro do processo e decide ações de controlo que minimizam custo/erro respeitando limites.
• Otimização com base em IA: melhorar decisões com dados históricos, previsões e adaptação a mudanças.

A diferença entre um controlo clássico e um MPC bem implementado é quase filosófica:

• No controlo tradicional, corrige-se depois do desvio.
• No MPC, previne-se o desvio, porque o sistema “vê” o futuro próximo e ajusta antes.

Porquê isto interessa tanto em ativos intensivos em energia

Ativos como secadores, fornos e grandes motores têm inércia (demoram a aquecer/arrefecer, acelerar/desacelerar). Se esperar pelo pico de preço para reagir, já chegou tarde. O MPC consegue:

• Planear rampas (subidas/descidas) respeitando limites de segurança
• Compensar perturbações (matéria-prima, ambiente, carga)
• Minimizar energia por unidade produzida, mantendo especificações

E aqui entra a parte mais interessante: se você consegue controlar bem a estabilidade, consegue “negociar” flexibilidade sem medo.

Como o APC monetiza flexibilidade sem estragar o processo

A ideia central é esta: o processo passa a ser otimizado online considerando simultaneamente produção, qualidade, limites operacionais e um sinal económico (preço da eletricidade, tarifas de ponta, ou pedido do operador de rede).

No exemplo descrito, a solução é construída em torno de um Linear Model Predictive Control (LMPC) com capacidade adaptativa:

• O LMPC prevê o comportamento do processo e calcula ações ótimas.
• A função adaptativa atualiza o modelo quando o processo muda (ambiente, desgaste, sazonalidade, regime de produção).

O que eu gosto nesta abordagem é o realismo: em vez de assumir um processo “perfeito”, o controlador aceita que o mundo muda e ajusta-se.

Restrições explícitas: o que separa “otimização” de “aventura”

Para monetizar flexibilidade, é obrigatório levar a sério as restrições:

• Limites mínimos/máximos de variáveis críticas
• Taxas de rampa (não dá para “cortar” 30% instantaneamente)
• Margens de segurança
• Requisitos de qualidade e especificação

Um bom APC coloca isso no centro da otimização. Ou seja: o sistema procura o menor custo energético e a melhor resposta ao mercado sem violar as regras do processo.

Integração sem “parar a fábrica”: o valor de ser agnóstico ao DCS

Outro ponto com impacto direto em lead time e risco: a integração pode ser feita via OPC UA/OPC, com uma estratégia data-driven, sem reescrever o DCS.

Na prática, isto costuma significar:

• Menos alterações em sistemas críticos
• Menos janelas de paragem
• Implementação por camadas (piloto → expansão)

O projeto certo não começa com uma substituição; começa com uma melhoria mensurável num ativo específico.

Casos de uso que pagam a conta (e onde começar)

A monetização da flexibilidade não é só para “mega plantas”. Dá para começar por unidades onde energia é variável dominante do custo.

1) Secagem e aquecimento industrial

Secadores e fornos são candidatos clássicos: grandes cargas térmicas, muita energia e tolerâncias de qualidade.

O que funciona bem:

• Ajustar potência em função de preço, mantendo perfil térmico
• Compensar humidade de entrada com modelos preditivos
• Evitar sobreaquecimento “por segurança” (que vira desperdício)

2) Ar comprimido e utilidades

Sistemas de ar comprimido e utilidades (chillers, bombas) oferecem flexibilidade porque têm armazenamento (tanques, massa térmica) e redundância.

O que funciona bem:

• Otimização de setpoints com MPC para reduzir picos
• Sequenciamento inteligente de compressores (menos perdas)
• Resposta a eventos da rede sem cair pressão abaixo do mínimo

3) Química e processos contínuos

Aqui, a complexidade é maior, mas o retorno também pode ser.

O que funciona bem:

• MPC para estabilidade e qualidade
• Soft sensors e analisadores virtuais para reduzir atrasos de medição
• Otimização em tempo real (RTO) para alinhar energia e produção

Como calcular o valor: uma fórmula simples e honesta

Se você precisa justificar internamente, eu sugiro estruturar o business case em três blocos. É simples de explicar ao financeiro e ao operacional.

1. Redução de custo (€/ano)

   • Menos consumo específico (kWh/unidade)
   • Menos energia em horas caras
   • Menos penalizações por ponta

2. Receita de flexibilidade (€/ano)

   • Programas de resposta da procura
   • Serviços ao operador de rede (quando aplicável)
   • Contratos com agregadores (onde exista)

3. Benefícios operacionais (€/ano)

   • Menos paragens por instabilidade
   • Menos refugo/retrabalho
   • Menos desgaste por controlo “aos solavancos”

Um ponto importante: não prometa a receita de flexibilidade antes de provar estabilidade. Primeiro, controle e previsibilidade. Depois, monetização.

Perguntas comuns (e respostas diretas)

“Isto vai mexer no meu DCS?”

A implementação típica de APC moderno pode integrar via OPC UA/OPC, operando como camada de otimização. O objetivo é não reconfigurar o DCS no início, reduzindo risco.

“A IA vai colocar a qualidade do produto em risco?”

Não se o projeto for bem desenhado. MPC trabalha com restrições e metas de qualidade. Na prática, qualidade vira variável controlada, não uma consequência indireta.

“Funciona em processos que mudam com frequência?”

É exatamente para isso que o controlo preditivo com adaptação é valioso. O modelo pode ser atualizado online para acompanhar mudanças de regime.

“Qual é o primeiro passo mais seguro?”

Escolha um ativo intensivo em energia com:

• Medição confiável
• Variáveis críticas bem definidas
• Dor clara (picos, instabilidade, custo alto)

Depois, faça um piloto com objetivos mensuráveis em 8–12 semanas (por exemplo: reduzir picos, reduzir consumo específico, manter variância de qualidade).

Um roteiro prático para implementar em 90 dias

Se eu tivesse de desenhar um plano rápido (e realista) para uma fábrica média, seria assim:

1. Semana 1–2: Diagnóstico de flexibilidade

   • Mapear cargas e restrições
   • Identificar “janelas” possíveis sem impacto de qualidade

2. Semana 3–6: Modelação e instrumentação de dados

   • Garantir tags, amostragem, qualidade de dados
   • Definir KPIs: kWh/unidade, picos, estabilidade, refugo

3. Semana 7–10: Piloto de APC (MPC) em malha fechada

   • Começar com modo supervisório e evoluir
   • Validar restrições e limites

4. Semana 11–13: Otimização económica e regra de monetização

   • Introduzir sinal de preço/tarifa
   • Simular resposta a eventos da rede

5. Semana 14–: Escala

   • Replicar para utilidades e outras linhas
   • Criar “biblioteca” de modelos e boas práticas

A decisão mais inteligente aqui é tratar como programa de melhoria contínua, não como instalação única.

O ponto central da série “IA na Energia e Sustentabilidade”

A série tem insistido num tema: IA na energia não é só prever; é decidir e agir com segurança. Este caso reforça isso com clareza. Quando controlo avançado e IA entram no processo, a conversa deixa de ser “quanto vamos economizar” e passa a ser “quanto a nossa operação vale para o sistema elétrico”.

Se você opera ativos intensivos em energia, a pergunta prática para 2026 não é se vai investir em eficiência. Vai. A pergunta é se a sua fábrica vai ficar presa a tarifas e picos… ou se vai transformar flexibilidade em margem.

Energia é custo. Flexibilidade é receita. IA é o mecanismo que separa uma coisa da outra.

Se quiser avançar, comece pequeno: um ativo, um piloto, métricas claras. Depois, escale para utilidades e para o coração do processo. E quando a rede pedir ajuda numa hora crítica, a sua fábrica já vai saber responder — sem drama e sem refugo.