IA para resiliência energética no saneamento

Um apagão de minutos pode virar horas de transtorno quando falamos de água: bombas param, sensores deixam de reportar, estações de tratamento entram em modo de contingência e o risco de incumprimento regulatório sobe rápido. No setor de saneamento, energia não é “custo de operação”. É condição de serviço.

Agora junte a isso duas tendências que já são realidade em 2025: energia mais descentralizada (solar, eólica, baterias, contratos flexíveis) e infraestruturas envelhecidas com automação e telecomando espalhados por centenas de ativos. A boa notícia? O mesmo conjunto de práticas que está a tornar fábricas mais eficientes — IA, automação, gestão inteligente de energia e cibersegurança por desenho — também ajuda o saneamento a ganhar resiliência.

Esta publicação faz parte da série “IA na Energia e Sustentabilidade” e traz um ponto prático: como aplicar princípios de smart manufacturing ao ciclo da água para reduzir paragens, controlar picos de consumo e subir o nível de segurança operacional.

Resiliência energética no saneamento: o problema é operacional

Resiliência energética, no saneamento, significa manter o serviço mesmo com falhas, picos de preço e intermitência renovável. Não é só “ter gerador”. É garantir continuidade de processos críticos (captação, elevação, tratamento, distribuição e tratamento de efluentes) com decisões rápidas e coordenadas.

O setor enfrenta um conjunto de pressões típicas de infraestrutura crítica:

• Interrupções e escassez: uma falha de rede pode comprometer níveis de reservatório, pressão e qualidade.
• Modernização dos sistemas elétricos e de controlo: muitos operadores têm SCADA/EMS e quadros elétricos com idades diferentes, integrados “à força”.
• Conformidade ambiental e segurança: licenças, limites de descarga, rastreabilidade e auditorias exigem consistência.
• Ameaças de cibersegurança: a superfície de ataque cresce com conectividade e fornecedores.
• Integração de DERs (solar/eólica/baterias): energia local ajuda, mas adiciona variabilidade e complexidade.
• Ativos descentralizados e envelhecidos: milhares de equipamentos, muitas localizações, manutenção difícil.
• Gestão fragmentada sem plataforma multiutilidade: energia, água e (quando existe) gás/calor tratados como silos.
• Falta de gestão de carga (load management): picos de demanda elevam fatura e podem piorar estabilidade.

A minha opinião: a maioria das organizações começa pelo equipamento (bateria, gerador, painéis) e deixa a inteligência para depois. No saneamento, inverter a ordem costuma dar mais retorno: primeiro visibilidade, previsão e controlo; depois investimento físico melhor direcionado.

Da fábrica inteligente ao ciclo da água: onde a IA entra de verdade

IA no saneamento não é “um modelo bonito”. É um conjunto de decisões operacionais automatizadas e auditáveis. O salto vem quando a IA passa a orientar quando bombear, quanto armazenar, como reagir a falhas e que ativos priorizar.

Previsão de demanda e otimização de bombeamento (energia + processo)

Bombagem é, frequentemente, a maior parcela do consumo elétrico no saneamento. A abordagem mais eficaz é combinar:

1. Previsão de demanda hidráulica (consumo por zona, variação semanal, feriados, eventos).
2. Previsão de preço e carbono (tarifas horárias, intensidade carbónica da rede quando aplicável).
3. Estado de ativos (eficiência de bombas, vibração, temperatura, curva de operação).
4. Restrições de processo (pressão mínima, níveis de reservatório, qualidade de tratamento).

Com isso, um otimizador (IA + métodos clássicos) consegue sugerir agendas de operação que:

• reduzem consumo nos horários de pico;
• usam baterias/energia local quando faz sentido;
• protegem equipamentos evitando regimes desfavoráveis;
• mantêm os limites regulatórios.

Frase que eu repetiria numa sala de controlo: “Se você não prevê a demanda, você paga pela urgência.”

Manutenção preditiva: resiliência é evitar a falha, não só reagir

Manutenção preditiva é uma das aplicações mais maduras de IA industrial e encaixa perfeitamente no saneamento. Em vez de manutenção por calendário, usamos dados para antecipar falhas em:

• motores e variadores;
• bombas (cavitação, desgaste de rolamentos, desalinhamento);
• válvulas atuadas e instrumentação;
• UPS e sistemas de energia local.

Um programa prático começa com poucos ativos críticos (os “top 20” que derrubam o serviço quando falham) e evolui para uma cobertura maior.

O que funciona na prática:

• modelos simples primeiro (limiares dinâmicos, detecção de anomalias);
• labels de manutenção bem registados;
• integração direta com ordens de serviço.

IA para incidentes: deteção, diagnóstico e resposta guiada

Quando a energia falha ou oscila, o caos não vem só da falha — vem do tempo de decisão. Sistemas de operação com análise de rede e suporte ao operador ajudam a:

• identificar rapidamente o ponto de falha e o impacto em cascata;
• simular manobras (o que desligar, o que priorizar);
• recuperar o serviço com menor tempo de reabastecimento.

Isto é muito próximo do que já se faz em manufatura: detectar → diagnosticar → agir → aprender.

Plataforma multiutilidade e gestão de carga: o “cérebro” da operação

Uma plataforma multiutilidade resolve um problema básico: decisões boas exigem visão integrada. Quando a água depende de energia — e cada vez mais de energia local — operar em silos aumenta custo e risco.

Soluções de centro de controlo e operação de rede (como plataformas multiutilidade usadas em energia) trazem capacidades úteis ao saneamento:

• monitorização e controlo confiáveis do “sistema elétrico” que alimenta o ciclo da água;
• análise de rede para apoiar manobras em eventos críticos;
• dados padronizados com modelos consistentes (ex.: alinhados com padrões de informação);
• ferramentas para manutenção em massa e edição gráfica (menos trabalho manual, menos erro);
• suporte de ciclo de vida com atualizações e reforço de segurança.

Gestão de carga na prática (sem promessas vagas)

Load management é decidir o que consome, quando consome e por quanto tempo — sem quebrar o processo. No saneamento, isso costuma significar:

• escalonar bombas e sopradores;
• usar armazenamento (reservatórios e baterias) como “amortecedor”;
• reduzir demanda em janelas curtas de pico;
• coordenar DERs (solar/bateria) com restrições de qualidade.

Uma regra simples para começar: mapear cargas flexíveis (que podem ser deslocadas no tempo) e cargas inflexíveis (que não podem). A IA entra para otimizar o calendário de cargas flexíveis com base em previsões.

Cibersegurança: IA ajuda, mas disciplina ganha o jogo

Infraestruturas de água são alvos óbvios: impacto público alto, operação distribuída, e muitas vezes legado tecnológico. IA pode reforçar a defesa, mas não substitui fundamentos.

O que eu considero não negociável em saneamento e indústria:

• gestão de patches e vulnerabilidades com cadência definida;
• segmentação de rede (OT separada de IT com zonas e condutas);
• autenticação forte e gestão de identidades para operadores e fornecedores;
• registos e trilhas de auditoria para responder a incidentes;
• processos alinhados com boas práticas reconhecidas (ex.: gestão de segurança estruturada).

Onde a IA entra com vantagem:

• deteção de anomalias em tráfego OT (comportamentos fora do padrão);
• correlação de eventos (alarme elétrico + alteração de setpoint + acesso remoto);
• priorização de risco (o que corrigir primeiro com base em criticidade).

Uma frase útil para orientar orçamento: “Segurança não é um projeto; é uma rotina.”

Roteiro de implementação (90 dias para sair do PowerPoint)

O melhor caminho é iterativo: visibilidade, pilotos, escala. Um plano realista para começar ainda no 1º trimestre:

1. Inventário e criticidade (2 semanas)

   • liste ativos, dependências elétricas e pontos únicos de falha;
   • classifique “o que para o serviço” versus “o que incomoda”.

2. Casos de uso com métricas (2 semanas)

   • escolha 2 casos: otimização de bombagem e manutenção preditiva;
   • defina KPIs: kWh/m³, custo por m³, tempo médio de recuperação, disponibilidade.

3. Dados e integração (4–6 semanas)

   • conecte SCADA/telemetria, medição elétrica e histórico de manutenção;
   • padronize tags e modelos de dados para reduzir ambiguidade.

4. Piloto operacional (4 semanas)

   • implemente recomendações assistidas ao operador antes do controlo automático;
   • registre decisões e resultados para calibrar modelos.

5. Ciberhigiene paralela (contínuo)

   • patches, segmentação, acessos e monitorização desde o dia 1.

Se quiser um norte financeiro, use três baldes de benefício:

• energia (redução de picos e melhor uso de tarifas);
• confiabilidade (menos paragens e menos multas/impacto);
• manutenção (menos corretivas e maior vida útil).

O que o setor industrial pode aprender (e emprestar) ao saneamento

A ponte com a campanha “IA na Indústria e Manufatura” é direta: saneamento é manufatura contínua, só que com água e requisitos ambientais.

Três práticas industriais que eu recomendo copiar sem cerimônia:

• OEE adaptado para estações e elevatórias (disponibilidade, desempenho energético, qualidade do efluente).
• Gestão de mudanças (qualquer alteração de lógica/parametrização precisa ser rastreável e aprovada).
• “Segurança por desenho” em automação (padrões, interfaces endurecidas, teste e ciclo de vida).

Quando isso se junta a uma plataforma de operação integrada e a IA aplicada aos pontos certos, a resiliência deixa de ser discurso e vira rotina.

Próximos passos: resiliência energética com IA começa pequeno

A forma mais rápida de melhorar resiliência energética no saneamento é combinar gestão de carga, previsões e operação integrada — e só depois expandir o investimento em ativos físicos. Essa lógica é a mesma que já vemos em fábricas que reduziram custos energéticos sem sacrificar produção.

Se você opera água, efluentes ou utilidades industriais, o desafio é parecido: integrar renováveis, manter conformidade, reduzir downtime e aumentar segurança. A pergunta que fica para 2026 é objetiva: o seu centro de operação já consegue tomar decisões em minutos com base em dados confiáveis — ou ainda depende de “heróis” e planilhas em dias de crise?