IA na indústria: menos CO₂ e energia, mais eficiência

Uma fábrica pode gastar milhões por ano só em energia — e, em muitos casos, uma fatia relevante desse custo vem de “ineficiências silenciosas”: setpoints desajustados, máquinas a operar fora da janela ideal, picos de demanda, ar comprimido com fugas, fornos com curvas mal afinadas. A boa notícia é que IA industrial já está a provar que consegue atacar estes desperdícios com números na mesa.

Um exemplo recente vem da Siemens e do seu quadro de sustentabilidade DEGREE, que reporta avanços consistentes em descarbonização, circularidade e impacto social. O dado que mais interessa a quem vive o chão de fábrica: IA aplicada a operações industriais pode gerar até 30% de poupança de energia em plataformas de infraestrutura e até 24% de redução de CO₂ na produção, quando combinada com dados e conhecimento de processo. Não é “futuro”. É prática.

Este artigo faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade” e foca-se no que realmente importa para a indústria e manufatura: como levar IA para a eficiência energética, reduzir emissões e tornar a fábrica mais resiliente, sem promessas vagas.

O que estes números dizem (e o que não dizem)

A mensagem central é simples: quando a IA tem dados de qualidade e objetivos operacionais claros, ela encontra margens de eficiência que passam despercebidas à gestão diária.

Os números divulgados no contexto do DEGREE apontam para dois impactos típicos de projetos bem executados:

• Até 30% de poupança de energia em plataformas de infraestrutura (pense em edifícios industriais, redes internas, utilities, climatização, gestão de carga, etc.).
• Até 24% de redução de CO₂ na produção, via otimização de processos, controlo avançado e melhoria contínua orientada por dados.

O que não dá para assumir automaticamente:

• Que basta “instalar um modelo” e obter o resultado.
• Que a redução vem apenas do algoritmo.

Na prática, os ganhos aparecem quando a IA é parte de um sistema: sensores + integração OT/IT + contexto de engenharia + gestão de mudanças + disciplina operacional. IA é o motor de otimização; o combustível é o dado e a governação.

Porque isto é relevante em dezembro de 2025

No fecho do ano, muitas empresas industriais entram em modo “planeamento e orçamento” para 2026. É exatamente o momento certo para tratar eficiência energética como programa — e não como iniciativa pontual.

Além disso, a pressão por custos previsíveis, metas ESG auditáveis e conformidade (incluindo requisitos de reporte em cadeias de valor) tornou-se mais dura. Energia e CO₂ passaram a ser KPI de produção, não apenas de sustentabilidade.

IA para descarbonização na manufatura: onde ela entrega valor

IA na manufatura reduz CO₂ principalmente por três alavancas: (1) reduzir consumo, (2) reduzir perdas e refugo, (3) deslocar consumo para horários/condições mais eficientes.

1) Otimização energética “em tempo real” (sem adivinhar)

A maior parte das fábricas já tem dados: SCADA, historiadores, PLCs, MES, ERP. O problema é que esses dados raramente se transformam em ação.

Com modelos preditivos e controlo inteligente, a IA consegue:

• Ajustar setpoints com base em carga, qualidade e restrições do processo.
• Antecipar picos de demanda e suavizar consumo (peak shaving).
• Identificar consumo anómalo (ex.: compressor a trabalhar demais por fugas).

Um padrão que vejo funcionar: começar com um “caso de uso utilitário” (ar comprimido, vapor, HVAC, bombas) porque o risco operacional é menor e o ROI tende a ser rápido.

2) Manutenção preditiva que reduz energia (não só avarias)

Muita gente associa manutenção preditiva apenas a evitar paragens. Mas há um efeito direto em sustentabilidade: equipamentos degradados consomem mais energia para entregar o mesmo resultado.

Exemplos típicos:

• Motores com desalinhamento elevam consumo.
• Rolamentos desgastados aumentam atrito.
• Trocadores de calor sujos exigem mais potência.

A IA ajuda a detetar a degradação cedo, antes que o desperdício vire “normal”. E isso reduz consumo e CO₂ sem mexer no throughput.

3) Qualidade preditiva e redução de refugo

Refugo é CO₂ incorporado que vai para o lixo: matéria-prima, energia, tempo de máquina e logística. Modelos de qualidade preditiva (com dados de processo e inspeção) reduzem a variabilidade e evitam produção fora de especificação.

Numa lógica simples: menos refugo = menos retrabalho = menos horas de máquina = menos energia.

Uma frase que dá para colar na parede: “Cada peça rejeitada é energia paga duas vezes: para fabricar e para descartar.”

Do DEGREE à prática: um “mapa” para a sua fábrica

O quadro DEGREE estrutura sustentabilidade em três áreas: descarbonização e eficiência energética, circularidade, e impacto humano e social, com ética e governação como base. Para a indústria, isto pode virar um mapa operacional.

Descarbonização e eficiência energética: priorize pelo impacto

O caminho mais curto para resultados é escolher casos de uso com três características: alto consumo, controlo possível e medição clara.

Uma forma objetiva de selecionar:

1. Liste os 10 maiores consumidores de energia (por linha, por utilidade, por turno).
2. Para cada um, identifique variáveis controláveis (setpoint, velocidade, temperatura, pressão).
3. Defina o indicador: kWh/unidade, kWh/ton, CO₂ por lote.

Depois, aplique IA onde a medição seja inequívoca.

Circularidade e “eco design”: IA também entra aqui

A Siemens reporta que 67% do portfólio relevante já segue uma abordagem de design mais robusta e ecológica. Para manufatura, a tradução prática é:

• Engenharia orientada a ciclo de vida: projetar para manutenção, remanufatura e reciclagem.
• Rastreabilidade: saber o que entrou, o que saiu e o que pode voltar ao processo.
• Otimização de materiais: reduzir excesso e variabilidade.

A IA ajuda principalmente em dois pontos:

• Planeamento e otimização: melhor sequenciamento reduz setups e perdas.
• Deteção de anomalias: identifica desvios que geram sucata e desperdício.

E há um detalhe com impacto real: circularidade exige dados confiáveis de produto e processo. Sem isso, o “círculo” vira um discurso.

Pessoas e competências: sem formação, a IA não escala

A Siemens reporta uma média de 36,6 horas de formação por colaborador em 2025 e mais de um milhão de pessoas alcançadas por iniciativas de capacitação em sustentabilidade e digitalização. Isto aponta para um facto que muita empresa evita encarar:

A limitação da IA industrial raramente é o algoritmo. É a capacidade interna de operar e melhorar o sistema.

O mínimo viável para escalar IA na fábrica:

• Operação: interpretar alertas e recomendações.
• Engenharia: validar causas raízes e limites de processo.
• TI/OT: garantir integrações e disponibilidade.
• Gestão: governar KPIs, priorização e retorno.

Governação, dados e cibersegurança: o lado “chato” que decide tudo

Se a sua IA não for confiável, ninguém segue as recomendações. É aqui que ética, compliance e cibersegurança deixam de ser conversa de auditoria e viram requisito de produção.

A Siemens destaca evolução em princípios de Zero Trust para aplicações relevantes. Para a indústria, a lição é direta: quanto mais conectada a operação, maior o risco — e maior a necessidade de regras claras.

Checklist prático para projetos de IA na indústria

• Dados: existe historiador? Qual a taxa de falhas? Há lacunas?
• Contexto: as tags têm descrição? Há “dicionário” de variáveis?
• MLOps: quem re-treina o modelo? Quando? Como versiona?
• Cyber: segmentação de rede OT? MFA? gestão de credenciais?
• Auditoria: é possível explicar porque o modelo recomendou X?

Quando este básico está resolvido, os projetos deixam de ser “pilotos eternos” e passam a ser capacidade contínua.

Perguntas que surgem sempre (e respostas diretas)

“Qual é o primeiro caso de uso de IA para reduzir energia numa fábrica?”

Comece por utilities (ar comprimido, bombas, HVAC, vapor) porque há grande consumo, medições já disponíveis e menor risco de afetar qualidade. Depois avance para otimização de processo.

“Preciso de substituir automação para usar IA?”

Não. Na maioria dos casos, IA complementa PLC/SCADA/MES: lê dados, prevê, recomenda e, em alguns cenários controlados, envia setpoints com limites e validações.

“Como provar ROI e CO₂ evitado sem discussão?”

Use uma abordagem simples:

• Baseline por período comparável (ex.: 8 semanas), normalizado por produção.
• Testes A/B por linha/turno quando possível.
• Medição de kWh/unidade e fator de emissão definido.

Se o método de medição é acordado antes, o projeto não vira debate político depois.

Próximos passos: um plano de 90 dias para sair do zero

Se a sua meta para 2026 inclui eficiência energética com IA e redução de CO₂ na manufatura, um plano realista de 90 dias costuma ser:

1. Semanas 1-2: mapear consumidores, dados disponíveis e KPIs.
2. Semanas 3-6: escolher 1 caso de uso (utilities), integrar dados e criar baseline.
3. Semanas 7-10: modelar, testar, validar limites operacionais.
4. Semanas 11-13: colocar em produção com governação (alertas, rotinas, responsáveis).

O objetivo não é “instalar IA”. É criar uma rotina de melhoria contínua baseada em dados, onde energia e CO₂ são tratados como variáveis de processo.

A série “IA na Energia e Sustentabilidade” existe por um motivo: eficiência energética deixou de ser um projeto paralelo. É parte da competitividade industrial. A pergunta que fica para 2026 é simples e desconfortável: na sua fábrica, energia é um custo inevitável — ou um sistema que pode ser otimizado todos os dias?