Da e-mobilidade à IA na fábrica: a lição Siemens

Em 2025, a mobilidade elétrica já não é “o futuro” — é o presente a ganhar escala. O que muitas equipas industriais subestimam é que a transição para o elétrico não é só uma troca de motor: é uma mudança no sistema energético, na forma como se fabrica e na maneira como se decide, em tempo real, o que produzir, quando e com que consumo.

Foi por isso que um detalhe do workshop #SiemensBewegtSchule ficou comigo. Uma criança, ao tentar reconhecer um veículo elétrico, disparou: “E‑carros não fazem barulho — soam como um secador de cabelo.” É engraçado, sim. Mas também é uma síntese perfeita: quando a tecnologia muda, mudam os sinais, as métricas e as expectativas. Na indústria, o “barulho” que deixa de existir é o desperdício energético, as paragens não planeadas e a produção às cegas. E o “secador” é a nova realidade: mais elétrica, mais digital, mais mensurável.

Este texto pega nessa iniciativa educativa (centrada em Werner von Siemens e nas raízes da e‑mobilidade) e faz a ponte para o que realmente interessa a quem lidera operações hoje: como a IA na indústria e manufatura está a tornar a produção mais eficiente, sustentável e preparada para um sistema energético cada vez mais complexo — tema central da nossa série “IA na Energia e Sustentabilidade”.

O que uma aula sobre Werner von Siemens ensina à indústria de 2025

A lição principal é simples: inovação industrial não nasce de “ideias soltas”; nasce de engenharia aplicada, repetível e com impacto no quotidiano. No workshop, as crianças conheceram um percurso que vai do ponteiro telegráfico (Zeigertelegraf) à eletrificação de soluções urbanas como o elevador elétrico e a automação do transporte (como a rua e a eletrificação de sistemas de tração).

Essa narrativa tem um paralelo direto com o momento atual: estamos a sair de uma fase em que a digitalização era “projeto” e a entrar numa fase em que ela é infraestrutura. Hoje, a IA é para a fábrica o que a eletrificação foi para as cidades no século XIX: um novo “sistema nervoso” que redefine produtividade e competitividade.

Da curiosidade ao método: por que a educação importa (mesmo para leads)

Programas como o #SiemensBewegtSchule parecem “apenas” outreach. Eu vejo como estratégia industrial de longo prazo. O motivo é prático: não há transformação energética e digital sem pessoas capazes de operar, manter e melhorar sistemas complexos.

E a complexidade aumentou:

• A fábrica deixou de ser só consumo; muitas vezes é também flexibilidade (ajusta cargas) e até geração (solar, cogeração).
• A mobilidade elétrica liga-se à planta via infraestrutura de carregamento e gestão de picos.
• A exigência de rastreabilidade de carbono e eficiência energética já está a entrar nos contratos.

Quando uma criança compara um elétrico a um secador, ela está a fazer o primeiro passo de qualquer transformação: observar, comparar, criar hipótese. A indústria precisa do mesmo — mas com dados.

Da e-mobilidade ao chão de fábrica: energia é o novo gargalo

A resposta direta: a e‑mobilidade puxa a discussão para dentro da fábrica porque eletrifica a cadeia e aumenta a pressão sobre energia, custo e estabilidade.

Carros elétricos, autocarros elétricos, empilhadores elétricos, AGVs… tudo isso desloca energia do combustível para a eletricidade. E eletricidade, na prática industrial, significa:

• picos de potência mais caros,
• penalizações por fator de potência e harmónicos,
• necessidade de planeamento de carga (especialmente com carregamento),
• mais valor em armazenar energia (baterias) e orquestrar consumo.

O “barulho” que a IA ajuda a eliminar

Se num motor a combustão o barulho é literal, numa fábrica o barulho é operacional:

• linhas a parar por falta de material,
• máquinas a consumir energia fora da janela ideal,
• qualidade a oscilar sem se perceber porquê,
• manutenção reativa (cara) e urgente.

IA aplicada à energia e produção reduz esse ruído ao transformar dados em decisões. E não é misticismo: é estatística, modelos de previsão e otimização.

Onde a IA entra: eficiência energética e manufatura inteligente, na prática

A resposta direta: a IA na manufatura traz ganhos reais quando está ligada a três alavancas — previsão, otimização e controlo. Abaixo estão aplicações comuns que vejo funcionar melhor em ambientes industriais.

Previsão de consumo e picos (energia como variável de produção)

Se a sua fábrica paga energia com tarifa horária (ou sofre com picos de potência), prever consumo é meio caminho andado.

Com IA, dá para prever:

• carga elétrica por linha/turno,
• impacto de novos lotes e mudanças de setup,
• efeito de temperatura ambiente em HVAC e processos térmicos.

Resultado esperado (quando há dados e disciplina): melhor planeamento de produção para reduzir picos, deslocar consumos e negociar contratos com mais segurança.

Otimização de scheduling: produzir com menos energia sem perder OEE

Um mito frequente: “eficiência energética reduz produtividade”. Nem sempre. Muitas vezes, o que reduz produtividade é a falta de coordenação entre energia, manutenção e planeamento.

Modelos de otimização (frequentemente com IA + regras de negócio) podem:

• agrupar ordens com perfis energéticos semelhantes,
• evitar arrancadas simultâneas de equipamentos de grande potência,
• sincronizar carregamento de frotas internas com janelas de menor custo.

Frase para guardar: energia barata sem produto é desperdício; produto sem energia planeada é risco.

Manutenção preditiva: menos falhas, menos desperdício energético

Equipamentos degradados consomem mais energia. Um rolamento com atrito, uma bomba cavitar, um compressor com fuga… tudo isso vira custo silencioso.

A manutenção preditiva com IA cruza sinais como:

• vibração e temperatura,
• consumo elétrico (assinatura energética),
• pressão/caudal (em fluidos),
• alarmes e histórico de intervenções.

A diferença é que o consumo de energia passa a ser também um “sensor” indireto de saúde do ativo.

Integração de renováveis e armazenamento: IA como maestro

No contexto “IA na Energia e Sustentabilidade”, esta é a ponte mais direta: quanto mais renováveis e baterias entram, mais valiosa fica a orquestração.

A IA ajuda a decidir:

• quando carregar/descarregar baterias,
• quando autoconsumir vs. injetar/compensar,
• como adaptar produção quando há variação (por exemplo, nuvens em solar).

Isto torna-se ainda mais relevante no inverno europeu (dezembro), quando a sazonalidade afeta geração solar e o preço da energia pode ser mais volátil.

Um roteiro simples para começar (sem “projeto de 2 anos”)

A resposta direta: o melhor caminho é começar por um caso de uso com ROI claro e dados acessíveis, e só depois escalar. Eis um roteiro que costuma funcionar.

1) Escolha um KPI que una energia e produção

Sugestões objetivas:

• kWh por unidade produzida (por família de produto),
• custo energético por lote/turno,
• picos de potência por semana,
• emissões (escopo 2) por unidade.

2) Garanta dados mínimos (e confie menos em “médias”)

O que normalmente é suficiente para um primeiro piloto:

• leituras elétricas por quadro/linha (idealmente 15 min),
• dados de produção (ordens, volumes, rejeições),
• estados de máquina (parado/produção/setup).

Sem isto, a IA vira “adivinhação bonita”.

3) Comece com um piloto de 8–12 semanas

Um bom piloto tem:

• hipótese clara (ex.: reduzir picos em 10–15%),
• responsáveis definidos (produção + manutenção + energia),
• mudança operacional possível (não basta “ver dashboard”).

4) Escale com governança: quem decide quando o modelo recomenda?

O passo que separa demonstração de resultado é governança:

• Quem aprova alterações no plano?
• Que limites de segurança existem?
• Como se trata exceções (urgências, qualidade, prazos)?

IA sem processo é só um alerta a mais.

Perguntas que aparecem sempre (e respostas diretas)

“IA na indústria é só para grandes fábricas?”

Não. O que define viabilidade é a disponibilidade de dados e a clareza do caso de uso, não o tamanho. Muitas PME conseguem bons resultados com monitorização energética básica e um piloto de previsão/otimização.

“Preciso trocar máquinas para usar IA?”

Geralmente, não. Começa-se com o que existe: contadores, PLCs, SCADA/MES, ERP. Depois, adicionam-se sensores apenas onde houver lacunas.

“Como a e-mobilidade entra na minha operação se eu não fabrico automóveis?”

Entra pela energia e pela logística: frotas internas eletrificadas, carregamento no site, exigências de carbono na cadeia e pressão por eficiência. Mesmo setores tradicionais estão a sentir isso.

A linha que liga um ponteiro telegráfico à fábrica inteligente

A visita das turmas ao universo de Werner von Siemens mostra algo raro: tecnologia contada como história de pessoas, curiosidade e impacto real. E isso é exatamente o que falta em muitas iniciativas industriais de IA — começam pelo software e esquecem o “porquê”.

Se a sua prioridade para 2026 é energia (custos, emissões, resiliência) e produtividade (OEE, qualidade, prazos), a combinação IA + manufatura inteligente é um caminho pragmático. Não para “ter IA”, mas para tomar decisões melhores com o que já acontece na sua planta.

Se uma criança percebe que um elétrico “soa como um secador”, um gestor industrial pode (e deve) perceber o equivalente na fábrica: quando o ruído operacional baixa, sobra espaço para inovar.

O próximo passo é simples: qual é o processo na sua operação em que energia e produção entram em conflito todos os dias — e que já tem dados suficientes para um piloto em 2026?