IA e automação reduzem emissões na indústria de chips

Uma fábrica de semicondutores não “desliga”. Quando a procura acelera, o ritmo vira 24/7 — e isso cobra um preço alto em energia, água e químicos. O resultado é um impacto ambiental real e mensurável: um relatório setorial (2023) indica que a indústria de semicondutores responde por cerca de 0,3% das emissões globais de carbono, e que 65% das emissões na manufatura vêm do consumo de eletricidade, enquanto ~30% estão ligadas ao uso de químicos de processo.

Para quem trabalha com IA na indústria e manufatura, esta é uma aula prática: sustentabilidade em ambiente industrial não se resolve com um “projeto verde” isolado. Resolve-se com integração de software + automação, dados confiáveis e decisões em tempo real. E, quando se adiciona IA (de verdade, ligada ao chão de fábrica), dá para sair do modo reativo e entrar no modo otimização contínua, onde eficiência e descarbonização caminham juntas.

Por que a sustentabilidade nas fabs é um problema de dados (não de intenção)

A resposta curta: sem uma base comum de dados, a fábrica não consegue ver — e, sem ver, não consegue melhorar.

Muitas plantas ainda operam com sistemas legados “em ilhas”. Equipamentos, utilidades, subfab (bombas de vácuo, abatimento de gases, chillers), manutenção, EHS e produção falam línguas diferentes. O resultado não é só ineficiência; é incapacidade de fechar o ciclo de causa e efeito.

Na prática, isso aparece em sintomas conhecidos:

• Desconexão entre fab, subfab e utilidades: o consumo real de energia/água por etapa de processo vira estimativa.
• Dados incompletos ou inconsistentes: sensores sem calibração, tags duplicadas, lacunas de histórico.
• Planeamento de sustentabilidade “no Excel”: metas existem, mas não se ligam ao que muda parâmetros de processo.
• Dificuldade de rastreabilidade: quando algo foge do padrão, demora-se a achar a origem.
• Colaboração fraca entre equipas: engenharia otimiza yield, utilities otimiza custo, EHS otimiza conformidade — e ninguém otimiza o sistema inteiro.

A minha opinião aqui é direta: a maior barreira para descarbonizar uma fab é a fragmentação operacional. Não é falta de tecnologia. É falta de integração.

Integração de software + automação: onde nasce o “efeito multiplicador”

A resposta curta: software otimiza decisões; automação executa decisões. Integrados, criam um ciclo de melhoria em tempo real.

Quando falamos em sustentabilidade industrial, é tentador pensar em “comprar energia verde” ou “trocar equipamentos”. Isso ajuda, mas o ganho consistente vem de outro lugar: controlo fino do processo e das utilidades, minuto a minuto.

Software: do relatório mensal ao controlo por minuto

Uma plataforma integrada (MES/MOM, historizador, analytics, gestão de energia, manutenção, qualidade) permite:

• Visibilidade ponta a ponta: do lote ao consumo de utilities.
• Comparação de receitas/rotas: o mesmo produto pode ter pegadas diferentes dependendo de setpoints.
• KPIs acionáveis: kWh/wafer, água/wafer, químicos por etapa, emissões estimadas por turno.

Automação: execução confiável e repetível

Automação (SCADA/DCS/PLC, APC, controlo avançado, integração com sistemas de utilities) traz:

• Estabilidade operacional: menos variação = menos reprocesso = menos energia e químicos.
• Respostas rápidas a desvios: ajusta setpoints, fluxos, temperatura e vácuo sem esperar por intervenção humana.
• Padronização: turnos diferentes com performance equivalente.

Onde a IA entra (e por que ela precisa da integração)

IA industrial funciona quando recebe dados certos e devolve ações executáveis. Numa fab integrada, IA pode:

• Prever picos de consumo e ajustar rampas de operação (evitando desperdício em transientes).
• Detetar anomalias em bombas, abatimento e chillers antes de falharem.
• Otimizar setpoints com foco simultâneo em yield, energia e emissões.

A frase que eu uso internamente para este tema é: “IA sem automação vira relatório; automação sem IA vira piloto automático.” O valor está no conjunto.

Quatro frentes onde a IA reduz emissões e consumo numa fab

A resposta curta: energia, químicos, água e desperdício são as alavancas principais — e todas respondem bem a controlo e previsão.

1) Energia: atacar os 65% com previsões e controlo de utilities

Se a maior parcela das emissões vem da eletricidade, a estratégia é clara: reduzir kWh e suavizar picos. Exemplos práticos:

• Gestão inteligente de chillers e torres: modelos preditivos ajustam cargas, evitando operar “no máximo por segurança”.
• Otimização de vácuo e ar comprimido: deteção de fugas e controlo por demanda (não por calendário).
• Programação de manutenção baseada em condição: um motor degradado consome mais energia antes de falhar.

O detalhe que muita gente ignora: picos custam caro e emitem mais, porque forçam operação fora do ponto ótimo e podem ativar equipamentos redundantes.

2) Químicos de processo: reduzir emissões sem mexer no produto

Os ~30% ligados a químicos pedem rigor operacional. Aqui, IA e automação ajudam a:

• Minimizar “overuse” de gases e químicos via controlo de fluxo fechado.
• Detetar deriva de processo (ex.: deposição/etch) antes que gere retrabalho.
• Otimizar sistemas de abatimento: operar com eficiência, sem subperformance que aumente emissões.

Uma regra útil: cada lote reprocessado multiplica pegada (energia + químicos + tempo de equipamento). Melhorar estabilidade reduz emissões automaticamente.

3) Água: sair do consumo “invisível” para água por etapa

Água ultrapura é crítica e cara. A integração permite medir e agir:

• Water KPIs por ferramenta e por etapa (não só por edifício).
• Deteção de desvios em enxágues e purgas.
• Reuso onde fizer sentido com controlo de qualidade e rastreio.

O ganho não vem só de “gastar menos”, mas de gastar certo: enxágue insuficiente vira defeito; enxágue excessivo vira desperdício.

4) Yield e circularidade: a rota mais rápida para reduzir carbono

Se você produz mais wafers bons com os mesmos recursos, a pegada por unidade cai. É matemática simples.

• IA para controlo de qualidade: inspeção e detecção de padrões de defeito mais cedo.
• APC + analytics: reduzir variabilidade e manter o processo dentro da janela ótima.
• Rastreabilidade completa: ligar condição de utilities e subfab a defeitos — isso costuma revelar causas “escondidas”.

Aqui vai um ponto de vista: muita empresa separa sustentabilidade de performance. Numa fab, isso é um erro. Melhorar yield frequentemente é o maior projeto “verde” disponível.

O que muda na prática: da operação reativa para a fábrica preditiva

A resposta curta: a fábrica deixa de “apagar incêndios” e passa a ajustar o sistema antes do desvio virar custo — ou emissão.

Num cenário típico de sistemas desconectados, a sequência é:

1. Consumo sobe ou qualidade cai.
2. Alguém percebe horas depois.
3. Abre-se um ticket.
4. Descobre-se a causa tarde demais.

Com integração e IA, a sequência vira:

1. O modelo identifica tendência anormal (vibração, temperatura, drift de fluxo).
2. A automação compensa ou reconfigura setpoints dentro de limites seguros.
3. A manutenção recebe recomendação objetiva (o quê, quando e por quê).
4. Sustentabilidade ganha evidência (redução de kWh, menos químicos, menos retrabalho).

Isso é o coração da manutenção preditiva e das fábricas inteligentes: menos paragens inesperadas, menos desperdício, mais previsibilidade.

Roteiro rápido (e realista) para começar em 90 dias

A resposta curta: comece por um caso de uso com impacto mensurável, conecte dados críticos, feche o loop com automação.

Se você quer gerar resultados e também convencer internamente (produção, qualidade, EHS, finanças), eu seguiria este roteiro:

1. Escolha um “hotspot”: chiller plant, vácuo, ar comprimido, abatimento, ou uma etapa de processo com alto retrabalho.
2. Defina 3 métricas (exemplos): kWh/wafer, consumo de água por lote, taxa de retrabalho, uptime de equipamento crítico.
3. Garanta dados mínimos confiáveis: tags certas, taxa de amostragem adequada, histórico contínuo.
4. Implemente deteção de anomalias + alertas acionáveis: nada de dashboard bonito sem ação.
5. Feche o loop: recomendação que vira setpoint, ordem de manutenção ou ajuste de operação.
6. Documente ganhos por turno e por mês: sustentabilidade precisa de evidência, não de promessa.

Um detalhe importante para dezembro (e para o planeamento de 2026): muitas plantas definem orçamento agora. Projetos com payback claro (energia + paragens evitadas) tendem a passar mais rápido do que iniciativas “genéricas” de sustentabilidade.

Perguntas que as equipas fazem (e as respostas que funcionam)

“Dá para fazer isso sem trocar tudo?” Sim. O caminho mais comum é integrar por camadas: começar com coleta/historização e casos de uso em utilities, depois avançar para controlo avançado.

“A cloud é obrigatória?” Não. Dá para operar com arquiteturas híbridas e foco em governança. O ponto central é ter modelo de dados consistente e integração segura.

“Como medir emissões sem inventar números?” Use fatores de emissão do mix elétrico e métricas de consumo reais. O valor está na consistência e na granularidade por etapa.

Próximo passo: transformar sustentabilidade em rotina operacional

Sustentabilidade em semicondutores não é um relatório anual; é uma disciplina diária. E, honestamente, eu não vejo outro caminho que escale além de software integrado + automação + IA industrial. Quando esses três pilares estão alinhados, eficiência deixa de competir com ESG — ela vira o motor.

Se a sua operação já fala de fábrica inteligente, aqui está o teste: vocês conseguem ligar consumo de energia, água e químicos a decisões de processo em tempo real? Se a resposta for “mais ou menos”, o próximo ganho está escondido exatamente nessa integração.

O que você escolheria como primeiro “hotspot” para atacar em 2026: utilities, subfab, controlo de processo ou retrabalho?