IA na indústria: digitalização para descarbonizar

A meta do net zero não está a falhar por falta de ambição. Está a falhar porque a velocidade não chega. Um relatório da Siemens sobre infraestruturas inteligentes aponta um dado que devia assustar qualquer gestor industrial: para cumprir objetivos de emissões líquidas zero, o mundo precisa de descarbonizar a um ritmo cinco vezes mais rápido do que o atual.

Na indústria e na manufatura, isto não se resolve só com “trocar lâmpadas” ou comprar eletricidade verde. Resolve-se com decisões operacionais melhores, todos os dias, e com sistemas capazes de reagir a dados em tempo real. É aqui que entram IA, IoT, cloud e gémeos digitais — não como moda tecnológica, mas como ferramentas práticas para reduzir energia, materiais, água e paragens.

Este artigo faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade”. A proposta de hoje é simples: mostrar como a lógica das smart infrastructures se traduz numa fábrica inteligente e sustentável — e o que fazer para sair da teoria e chegar a resultados.

Porque é que a indústria está a ser empurrada para mudar agora

A resposta curta: energia cara, pressão regulatória, clientes mais exigentes e risco operacional. A resposta completa é mais desconfortável: muitas fábricas ainda funcionam com uma combinação de automação robusta (PLC/SCADA) e decisões baseadas em experiência, mas com pouca visibilidade integrada do consumo energético e das perdas.

O problema não é falta de dados. É excesso de dados desconectados.

Quando energia, produção, manutenção e qualidade trabalham em “ilhas”, a fábrica fica cega para oportunidades óbvias, como:

• identificar picos de consumo por turno, produto ou linha;
• reduzir rejeições por variação de processo (e a energia desperdiçada com isso);
• antecipar falhas que obrigam a produzir “à pressa” mais tarde (normalmente com pior eficiência);
• otimizar utilidades (ar comprimido, vapor, refrigeração industrial) que costumam ser grandes vilões.

Digitalização para sustentabilidade é, na prática, integração + inteligência + ação.

De “infraestrutura inteligente” para “fábrica inteligente”: o que muda na prática

Uma fábrica inteligente não é só uma fábrica com sensores. É uma fábrica em que os sistemas conseguem sentir, prever e agir.

Sensoriamento e contexto (IoT industrial)

A base é captar sinais do chão de fábrica e das utilidades, com contexto operacional:

• consumo elétrico por centro de custo e por equipamento crítico;
• caudal/pressão de ar comprimido e perdas por fugas;
• temperaturas e eficiência de chillers e torres;
• OEE, estados de máquina e microparagens;
• qualidade em linha (visão computacional, medições de processo).

Sem contexto (produto, receita, lote, turno), o dado energético vira ruído. Com contexto, vira gestão.

Inteligência operacional (IA aplicada)

Com dados integrados, a IA faz três coisas que interessam diretamente à sustentabilidade:

1. Prever (demanda, falhas, qualidade, consumo)
2. Otimizar (setpoints, sequenciamento, balanceamento de carga)
3. Detetar anomalias (desvios que indicam desperdício ou risco)

O ganho real costuma vir de decisões pequenas e repetidas: um ajuste de temperatura, uma troca de ordem de produção, uma manutenção feita antes de um pico de rejeição.

Simulação e decisão (gémeo digital)

O gémeo digital dá à gestão industrial uma capacidade rara: testar antes de mexer.

Em vez de experimentar na linha (com risco), é possível simular:

• impactos energéticos de uma nova receita;
• alterações de layout e logística interna;
• estratégias de arranque/paragem para reduzir picos;
• integração de renováveis e armazenamento.

“Sustentabilidade na indústria é engenharia de decisões. Quem decide melhor, desperdiça menos.”

Três áreas onde a digitalização acelera sustentabilidade na manufatura

O conteúdo de origem organiza o impacto em três domínios. Eu gosto dessa estrutura porque encaixa perfeitamente numa realidade industrial.

1) Resiliência: menos paragens, menos desperdício, mais continuidade

Resiliência é sustentabilidade porque paragens e recuperação “a quente” geram desperdício: energia, matéria-prima, horas extra e emissões.

Na prática, resiliência digital numa fábrica significa:

• monitorização em tempo real de utilidades e pontos críticos;
• alarmística baseada em anomalias (não só limites fixos);
• capacidade de reconfigurar produção e energia quando há falhas.

Um exemplo citado no artigo é um centro de convenções em Nova Iorque com solar na cobertura e baterias integradas, suportado por tecnologias de infraestrutura inteligente. No mundo industrial, o paralelo é óbvio: micro-redes industriais, peak shaving, e continuidade de processos críticos.

E há um ponto que muita gente ignora: data centers. Eles são intensivos em energia, mas estão a tornar-se parte do ecossistema industrial (MES, analytics, IA). Quando a empresa desenha “a fábrica do futuro”, tem de desenhar também a eficiência do stack digital: computação, refrigeração, automação e segurança.

Aplicação prática: checklist de resiliência energética

• Tens medição por linha e por utilidade, ou só na entrada da fábrica?
• Consegues ver consumo por produto/lote?
• Existe plano para operar em modo degradado (energia, OT, IT)?
• Há estratégia para picos de tarifa e gestão de carga?

2) Eficiência operacional: onde a IA paga a conta

Eficiência operacional é onde a sustentabilidade deixa de ser um “projeto” e vira rotina. E aqui a IA brilha porque encontra padrões que humanos não conseguem acompanhar.

O artigo traz um caso forte: uma unidade farmacêutica em Freiburg aumentou produtividade e reduziu energia em mais de 40% quando centralizou controlo, monitorização, análise e visualização.

Na manufatura, os casos de uso com melhor relação esforço/benefício costumam ser:

Manutenção preditiva orientada a energia

Não é só evitar avaria. É evitar operar degradado.

• rolamentos a falhar aumentam consumo elétrico;
• fugas de ar comprimido “comem” energia 24/7;
• trocadores sujos pioram eficiência térmica.

Uma abordagem prática é treinar modelos para detetar assinaturas energéticas anómalas por equipamento. O ROI aparece rápido porque a poupança é contínua.

Otimização de setpoints e receitas

A IA pode sugerir setpoints que mantêm qualidade com menor energia:

• temperaturas de fornos e rampas de aquecimento;
• tempos de cura/secagem;
• pressão de ar e vácuo;
• refrigeração por carga real.

Aqui, o truque é governança: quem aprova, como valida, e como evita drift do modelo.

Planeamento e sequenciamento para reduzir picos

Picos de demanda custam caro (tarifa) e aumentam emissões quando a rede está mais “suja”. Com previsões de consumo por ordem de produção, dá para:

• evitar arrancar duas cargas pesadas ao mesmo tempo;
• agrupar produtos com perfis térmicos semelhantes;
• deslocar operações intensivas para janelas com menor carbono.

Isto conecta diretamente com a série “IA na Energia e Sustentabilidade”: previsão de demanda e otimização de consumo são o núcleo do tema.

3) Impacto transformacional: novos modelos operacionais e de negócio

O maior salto acontece quando a digitalização muda o “modelo mental” da fábrica.

Em vez de medir sucesso apenas por unidades produzidas, começa-se a medir por:

• kWh por unidade;
• água por unidade;
• kg CO₂e por lote;
• taxa de rejeição e retrabalho.

E mais: muitas empresas estão a caminhar para modelos baseados em resultado, onde o contrato exige eficiência, disponibilidade ou performance — o que força a digitalização e cria incentivos reais para reduzir desperdício.

O artigo cita saúde (diagnóstico por IA, monitorização remota) como exemplo de reduzir deslocações e recursos. Na indústria, o paralelo é:

• assistência remota para manutenção e comissionamento;
• auditorias energéticas digitais contínuas;
• “energia como serviço” para utilidades e micro-redes.

“Quando medes carbono por produto com a mesma disciplina com que medes custo, a fábrica muda de comportamento.”

Os 5 obstáculos que travam a sustentabilidade digital (e como destravar)

A digitalização para sustentabilidade falha raramente por tecnologia. Falha por execução.

1) Legado industrial (o problema não é ter máquinas antigas)

Máquinas antigas podem ser ótimas. O problema é não conseguir integrá-las.

O caminho pragmático:

• começar por retrofit de medição e gateways;
• integrar dados via camadas intermediárias, sem “mexer” no PLC;
• priorizar 20% dos ativos que causam 80% do consumo/perdas.

2) Modelos de investimento míopes

Se o ROI só aceita 12 meses, muitos projetos morrem.

Uma abordagem melhor é o que a Siemens chama de “valor total”: juntar benefício financeiro + ambiental + risco. Na prática, isso significa:

• contabilizar custo de paragem evitada;
• contabilizar redução de rejeição;
• incluir risco de compliance e auditorias;
• incluir volatilidade energética.

3) Falta de competências híbridas

O perfil mais raro hoje é quem entende processo industrial + dados + energia.

O que funciona:

• squads mistos (manutenção, processo, energia, dados);
• formação orientada a casos reais (não só cursos genéricos);
• criar “donos” de indicadores: kWh/unidade, água/unidade, CO₂e/lote.

4) Silos de dados (o assassino silencioso)

Se MES, ERP, SCADA e medição energética não conversam, a IA só vê parte da história.

A prioridade aqui é arquitetura de dados industrial:

• modelo de dados comum (ativos, linhas, produtos, turnos);
• governança (qualidade, cadência, ownership);
• integração com segurança OT/IT desde o início.

5) Privacidade, cibersegurança e confiança

Mais conectividade aumenta a superfície de ataque. E sustentabilidade não justifica fragilidade.

Boas práticas mínimas:

• segmentação de rede OT;
• gestão de identidades e acessos;
• logging e deteção de anomalias;
• políticas claras para uso de dados (incluindo ética em IA).

Um roteiro de 90 dias para começar (sem “projeto gigante”)

Se eu tivesse de orientar um início rápido, faria assim:

1. Escolhe um alvo concreto: ar comprimido, refrigeração, uma linha com alto consumo, ou uma dor de paragens.
2. Mede e dá contexto: energia + estado da linha + produto/turno.
3. Cria um indicador simples: kWh/unidade, custo por lote, CO₂e estimado.
4. Aplica IA leve: anomalias, previsões de consumo, manutenção baseada em condição.
5. Fecha o ciclo: ação operacional + validação + rotina semanal.

A regra de ouro: um piloto só conta se virar processo.

Próximos passos: sustentabilidade industrial exige decisão em tempo real

A indústria vai continuar a ser pressionada a reduzir emissões, água e desperdício — e, ao mesmo tempo, a entregar prazo, qualidade e margem. A boa notícia é que a combinação de IA na indústria, IoT e gémeos digitais já é suficiente para cortar perdas relevantes quando aplicada com foco.

Se esta série (“IA na Energia e Sustentabilidade”) tem um fio condutor, é este: energia e carbono são variáveis de controlo, não só métricas de relatório. Quem trata consumo como variável de processo consegue reduzir custos e emissões ao mesmo tempo.

O que é que, na tua fábrica, está a consumir energia “em silêncio” todos os dias — e ainda não entrou na lista de prioridades digitais?