IA e automação integradas para tornar fabs mais sustentáveis

Uma fábrica de semicondutores não “para para respirar”. Em muitas operações, a produção já é 24/7 — e isso cobra um preço alto em energia, água ultrapura, gases e químicos. O problema é que a conta ambiental (e a conta financeira) cresce no mesmo ritmo da procura por chips. E, em dezembro de 2025, com cadeias globais mais tensas e exigência regulatória a apertar, sustentabilidade deixou de ser “projeto paralelo” e passou a ser critério de continuidade do negócio.

Most companies get this wrong: tentam reduzir consumo atacando um ponto de cada vez — um ajuste aqui no processo, um retrofit ali no utilitário — enquanto o core da operação continua preso a sistemas desconectados e dados que não conversam. O resultado é previsível: decisões lentas, optimizações locais que pioram o todo e uma equipa a apagar fogos em vez de gerir o desempenho.

A via mais consistente para baixar emissões e consumo sem sacrificar yield e qualidade passa por software integrado + automação + IA numa plataforma de dados comum. Na série “IA na Indústria e Manufatura”, este é um dos exemplos mais claros de como a IA cria valor quando está ligada ao chão de fábrica (e ao subfab) com contexto, rastreabilidade e controlo.

O ponto central: sustentabilidade em fabs é um problema de integração

A resposta curta é direta: sem integração, não há visibilidade; sem visibilidade, não há controlo; sem controlo, sustentabilidade vira tentativa e erro.

Fabs têm centenas (às vezes milhares) de equipamentos, múltiplos sistemas de operação e níveis de decisão diferentes: ERP e planeamento, MES, APC, manutenção, qualidade, manuseamento automatizado de materiais, utilidades do subfab (ar comprimido, vácuo, chillers, gases, tratamento de efluentes). Quando cada camada usa uma “linguagem” própria, a equipa perde tempo a reconciliar dados, e a melhoria contínua fica limitada a silos.

O ganho real aparece quando enterprise, operações e automação estão digitalizados e interligados. A integração cria um efeito dominó positivo:

• Produtividade sobe porque o fluxo de materiais e a sequência de processo deixam de depender de ajustes manuais.
• Qualidade melhora porque variações são detectadas cedo e tratadas com controlo avançado.
• Sustentabilidade vira métrica operacional (e não só relatório), com decisões em tempo real sobre energia, água e químicos.

Há uma frase que eu repito em projectos de dados industriais: “não é falta de dados; é falta de dados com contexto.” Em semicondutores, contexto significa saber qual receita, qual ferramenta, qual lote, qual estado do equipamento e qual condição de utilidades estavam ativos quando algo mudou.

O “combo” que funciona: MES + APC + automação + gémeo digital + IA

A resposta prática é montar um ambiente de manufatura inteligente em que cada componente faz o que faz melhor — e todos partilham o mesmo “mapa” do processo.

MES: o sistema nervoso da produção

O MES (Manufacturing Execution System) organiza a execução: rastreia lotes, receitas, tempos, desvios, rework, WIP e conformidade. Para sustentabilidade, o MES é crucial porque permite associar consumo e emissões a:

• famílias de produto
• etapas específicas do processo
• ferramentas e câmaras
• turnos, configurações e parâmetros

Sem isso, qualquer meta de “reduzir X% de energia” vira média grosseira e difícil de gerir.

APC: controlo avançado para reduzir variação (e desperdício)

O APC (Advanced Process Control) actua onde sustentabilidade e yield se encontram. Menos variação costuma significar:

• menos lotes fora de especificação
• menos retrabalho
• menos consumo por wafer bom

Em linguagem de fábrica: o wafer mais sustentável é o wafer que não vai para sucata. E, em semicondutores, sucata não é só material — é energia e água “incorporadas” em horas de processamento.

Automação e manuseamento de materiais: eficiência sem “atrito”

Automação não é só robô; é fluxo. Sistemas de manuseamento automatizado reduzem esperas, erros e exposições. Na prática, isto ajuda sustentabilidade ao:

• reduzir tempos de ciclo (equipamento menos tempo em standby improdutivo)
• diminuir perdas por manuseamento
• estabilizar sequências que impactam consumo (por exemplo, reprocessos por contaminação)

Gémeo digital: simular antes de gastar

O gémeo digital é a forma mais rápida de testar “e se…?” sem mexer na produção real. Em fábricas 24/7, isso vale ouro.

Usos típicos que ligam diretamente à sustentabilidade:

• simular alterações de scheduling para reduzir picos de energia
• testar receitas com menor consumo de gases/chemicals mantendo especificações
• optimizar ramp-up e ramp-down de utilidades (chillers, vácuo, exaustão)

IA/ML: previsibilidade e optimização contínua

A IA entra com força quando a base está integrada. Dois casos que costumam dar retorno rápido:

1. Manutenção preditiva: prever falhas reduz paragens não planeadas, sucata e ciclos de “recuperação” que gastam mais energia.
2. Optimização de yield: modelos que correlacionam dados de processo, metrologia e utilidades ajudam a encontrar as “alavancas” que reduzem defeitos.

Uma regra de ouro: IA boa em indústria é IA que fecha o ciclo — deteta, recomenda e (quando faz sentido) actua no controlo.

Do fab ao subfab: onde estão os maiores “vazamentos” de sustentabilidade

A resposta que muita equipa não quer ouvir: boa parte do impacto ambiental não está na ferramenta em si, mas no ecossistema de utilidades que a sustenta. O subfab é onde energia, água e químicos se materializam.

Monitorização e controlo de instalações: eficiência que dá para medir

Quando sistemas de monitorização e controlo de instalações estão integrados aos dados de produção, fica possível fazer algo que muda o jogo operacional: consumo por contexto de produção.

Exemplos práticos:

• Ajustar fornecimento de gases e químicos conforme mix de produtos e etapas do dia.
• Detectar anomalias (fugas, válvulas presas, bombas degradadas) antes de virarem desperdício constante.
• Priorizar intervenções com base em impacto (€/dia e kgCO₂e/dia), não por sensação.

Edge computing: decisões rápidas perto do equipamento

Outro ponto forte é o uso de computação na borda (edge) para processar dados localmente. Em fabs, a velocidade importa: quanto mais cedo você detecta uma deriva, menos wafers você perde.

A lógica é simples:

• Processar perto da fonte reduz latência.
• Com menor latência, você fecha ciclos de controlo mais rápidos.
• Com controlo mais rápido, você reduz variação e desperdício.

Esse é um daqueles casos em que eficiência e sustentabilidade andam juntas sem discussão.

Como começar: um roteiro de 90 dias para sair do “silo”

A pergunta que sempre aparece é: “por onde eu começo sem paralisar a fábrica?” A abordagem mais segura é incremental, com entregas curtas.

1) Defina 3 métricas operacionais de sustentabilidade (e torne-as acionáveis)

Escolha métricas que a operação consegue influenciar diariamente. Três boas opções:

• kWh por wafer bom (não por wafer processado)
• litros de água ultrapura por wafer bom
• taxa de retrabalho/sucata por etapa crítica

O detalhe “por wafer bom” muda o comportamento — e impede que a fábrica “ganhe” reduzindo produção.

2) Faça um mapa de dados com dono, frequência e qualidade

Liste as fontes (MES, APC, historian, SCADA/utilidades, manutenção, metrologia) e responda:

• Quem é o dono do dado?
• Qual a frequência (ms, s, min, por lote)?
• Qual o nível de confiança?
• O dado tem chave para cruzar com lote/receita/ferramenta?

Se você não consegue fazer join de dados, você não tem “plataforma”; tem arquivos.

3) Escolha 1 caso de uso “fechável” com automação

Boas apostas iniciais em fabs:

• detecção de anomalia em utilidades com alerta e ordem de serviço automática
• modelo de previsão de drift com recomendação de ajuste de parâmetros
• optimização de receita em uma etapa específica com validação de qualidade

A condição é clara: tem de haver ação operacional no final, não só dashboard.

4) Use gémeo digital para negociar com segurança

Antes de mexer em setpoints e lógica de controlo, simule. O gémeo digital ajuda a convencer:

• operação (medo de parar)
• qualidade (medo de desvio)
• EHS (medo de risco)
• finanças (medo de investimento sem retorno)

Se dá para mostrar impacto em cenários, a conversa muda.

Perguntas que equipas fazem (e respostas directas)

“IA sozinha resolve sustentabilidade?”

Não. IA sem integração vira piloto eterno. O que resolve é o conjunto: dados confiáveis + contexto + controlo + governança.

“Integração não aumenta risco de cibersegurança?”

Aumenta a superfície, sim. Por isso, a regra é: integrar com arquitetura e segmentação, não com “acesso livre”. Segurança tem de ser requisito de projecto, não remendo.

“O retorno vem de energia ou de yield?”

Na maioria das fabs, o retorno mais rápido costuma vir de yield e redução de sucata, porque cada wafer perdido carrega um custo alto. Energia e água entram logo a seguir — e ganham peso quando metas de ESG e custos de utilidades apertam.

Onde isto se encaixa na série “IA na Indústria e Manufatura”

O padrão repete-se em quase todos os sectores: IA dá resultado quando está conectada ao processo real, com automação e decisão operacional. Semicondutores só amplificam essa verdade, porque a complexidade é enorme e a margem de erro é pequena.

Se você está a planear 2026 com metas de descarbonização e eficiência, eu seria firme numa ideia: sustentabilidade em fabs não é um departamento — é uma propriedade do sistema de produção. E sistemas modernos são integrados, automatizados e orientados a dados.

O próximo passo é avaliar onde a sua fábrica está mais “cega”: na execução (MES), no controlo (APC), no subfab (utilidades) ou na camada de dados (integração/edge). Qual dessas áreas, se ganhasse visibilidade amanhã, faria você reduzir consumo já na próxima semana?