IA e automação integradas reduzem água, energia e emissões em fabs. Veja como dados, sensores e digital twin melhoram sustentabilidade e produtividade.
IA e automação para sustentabilidade em fabs de chips
A conta de água e energia de uma fábrica de semicondutores não assusta só pelo custo — assusta pelo volume. Um único chip pode exigir milhares de galões de água ultra-pura ao longo da produção, com centenas de etapas de limpeza onde qualquer contaminação microscópica vira defeito. E quando uma fab consome milhões de galões por dia, sustentabilidade deixa de ser “iniciativa” e vira condição operacional.
É aqui que muita gente na indústria se engana: acredita que sustentabilidade em manufatura avançada é principalmente trocar insumos ou comprar equipamentos mais eficientes. Isso ajuda, claro. Mas, na prática, o salto acontece quando software, automação e dados passam a trabalhar como um único sistema — com IA para otimizar decisões em tempo real e um digital twin para testar mudanças sem parar a produção.
Este artigo faz parte da série “IA na Indústria e Manufatura” e usa o cenário das fabs (onde a complexidade é extrema) como modelo do que qualquer planta industrial pode aprender: integrar monitorização, controlo e analytics para reduzir desperdício, cumprir requisitos ambientais e ainda melhorar produtividade.
Sustentabilidade em fabs: o problema é sistémico (e mensurável)
A forma mais direta de avançar em sustentabilidade numa fab é tratar o tema como engenharia de processo, não como relatório. Isso significa: medir, comparar, agir, repetir. E fazer isso com granularidade suficiente para separar o que é “ruído” do que é causa.
Uma fab típica lida simultaneamente com:
- Energia (cargas elevadas e constantes, exigência de estabilidade e redundância)
- Água (uso intenso de água ultra-pura e grandes volumes de efluentes)
- Químicos e gases de processo (alguns tóxicos, corrosivos e/ou com impacto climático)
- Requisitos de qualidade (yield e confiabilidade não podem cair)
- Conformidade (limites de emissão, rastreabilidade e segurança)
A consequência é simples: iniciativas isoladas costumam gerar ganhos locais e perdas globais. Já vi acontecer em ambientes industriais: uma mudança reduz consumo de um recurso, mas aumenta paragens, refugo ou retrabalho — e o balanço ambiental piora.
A sustentabilidade que interessa é a que melhora o sistema todo. Para isso, o caminho mais curto é integrar dados e automação numa camada operacional comum (monitorização + controlo + otimização), com IA onde faz sentido.
O que uma plataforma integrada (FMCS) resolve na prática
Uma plataforma integrada de monitorização e controlo de instalações — como um FMCS (Facility Monitoring and Control System) — resolve um problema muito específico: tornar visível e acionável aquilo que antes ficava espalhado entre sub-sistemas, fornecedores e folhas de cálculo.
O ponto não é “ter dashboards bonitos”. O ponto é fechar o ciclo:
- Sensores capturam estado real (fluxos, pureza, pressões, consumo, alarmes)
- Software correlaciona eventos e tendências (o que mudou, quando, e porquê)
- Automação executa respostas padronizadas (setpoints, válvulas, sequências, interlocks)
- IA otimiza (prever demanda, detetar anomalias, recomendar ajustes)
Do “monitorizar” ao “controlar o desperdício”
Quando o controlo é integrado, dá para atacar desperdícios que passam despercebidos:
- Equipamentos superdimensionados a operar fora do ponto ideal
- Picos de consumo causados por sequências mal coordenadas
- Reprocessos por variação ambiental (temperatura, humidade, partículas)
- Consumos “invisíveis” em sistemas auxiliares (subfab)
Uma frase que orienta bem projetos desse tipo é: “não se otimiza o que não se consegue controlar com consistência.”
KPI certo: menos por unidade boa, não menos no total
Em fabs e em muitas indústrias discretas, o KPI mais honesto é:
- kWh por wafer bom (ou por lote conforme)
- litros de UPW por wafer bom
- emissões por unidade conforme
Reduzir consumo total pode ser só sinal de produção mais baixa. Já reduzir consumo por unidade boa indica melhoria real.
Água: o recurso que mais expõe ineficiências
A resposta direta: água é o maior “amplificador” de desperdício numa fab, porque ela aparece em todo o ciclo: limpeza, arrefecimento, ambiente ultralimpo e tratamento.
Cada etapa de limpeza usa água desionizada extremamente pura, muito mais pura do que água da torneira. Isso tem duas implicações:
- Produzir UPW é energeticamente caro.
- Qualquer perda de qualidade ou instabilidade gera refugo e retrabalho — que consomem ainda mais água.
Onde a IA ajuda de verdade na gestão hídrica
IA em ambiente industrial funciona melhor quando tem objetivo operacional claro. Em gestão de água e efluentes, três aplicações costumam pagar rapidamente:
- Deteção de anomalias: identificar desvios de fluxo/pressão/condutividade que sugerem fugas, entupimentos ou degradação de membranas.
- Otimização de setpoints: ajustar automaticamente parâmetros de produção e recirculação para reduzir consumo mantendo especificação.
- Previsão de demanda: antecipar picos (por turno, mix de produto, receitas) e preparar o sistema para operar no ponto eficiente.
E aqui entra o digital twin: em vez de “testar na planta” (com risco e custo), a equipa modela cenários — por exemplo, uma mudança no tratamento de efluentes ou na recirculação — e avalia impacto em consumo, throughput e qualidade antes de mexer no mundo real.
Frase que dá para colar na parede: “Reciclagem de água sem dados é aposta; com dados, é engenharia.”
Gases e emissões: segurança, conformidade e custo no mesmo pacote
A resposta direta: monitorização contínua de gases é inseparável de sustentabilidade, porque grande parte das emissões e riscos está nos insumos invisíveis (gases e químicos) e nas perdas pequenas que se repetem todos os dias.
O próprio processo de fabricação usa gases em deposição, gravação, dopagem e limpeza. Muitos precisam de altíssima pureza; alguns são perigosos para pessoas e ambiente; e há emissões que são rigidamente reguladas.
Um dado relevante do contexto: cerca de 30% das emissões em fabricação de semicondutores estão associadas ao uso de químicos de processo que podem entrar na atmosfera durante a manufatura. Isso muda o foco: não basta comprar “gás melhor”. É preciso medir, conter e otimizar.
O papel dos sensores (e por que dashboards não são “extra”)
Num sistema integrado, sensores bem posicionados e dashboards específicos permitem:
- Detetar fugas em áreas críticas (fab e subfab)
- Garantir níveis de pureza e condições de armazenamento
- Rastrear consumo por ferramenta/linha/receita
- Minimizar descarga e perdas durante trocas e purgas
Quando esses dados alimentam MES e rotinas de análise, o time sai do modo “apagar incêndio” e entra no modo “melhoria contínua”.
Testar mudanças sem parar a produção
A prática que mais acelera resultados é simular alterações de processo e de infraestrutura no digital twin. Exemplos típicos:
- Ajuste de sequências de purga para reduzir perdas
- Mudança de gases em etapas específicas (impacto em qualidade e emissões)
- Estratégias de recaptura e reutilização em pontos de alto desperdício
Isso reduz risco e custo, e aumenta a velocidade de implementação.
Alternativas mais sustentáveis: quando “substituir” é melhor que “compensar”
A resposta direta: a melhor redução de impacto é a que elimina o problema na origem, e não a que tenta “corrigir depois”. Em fabs, isso aparece em duas frentes: substituição de químicos/gases e circularidade.
Fluorine e redução de gases com impacto climático
Há um movimento crescente para reduzir emissões de gases com alto potencial de aquecimento global, incluindo substituições em processos de limpeza de câmaras (por exemplo, em CVD) quando tecnicamente viável. O ponto importante para a manufatura é este: substituição precisa ser validada em qualidade, rendimento e segurança — e a validação fica muito mais rápida quando você integra dados + simulação.
Reciclagem de gases (ex.: neon) e resiliência da cadeia
Sistemas de reciclagem capturam e purificam gases para reutilização. Além do benefício ambiental, existe um benefício operacional que, em 2025, pesa muito: resiliência da cadeia de suprimentos. Quem depende de gases especiais sabe que disponibilidade e preço variam — e variam rápido.
Circularidade bem feita tem um efeito colateral positivo: o que era “resíduo” vira estoque estratégico.
Como aplicar as lições das fabs noutras indústrias (sem complexidade impossível)
A resposta direta: você não precisa ser uma fab para usar o mesmo modelo. O padrão é replicável em setores como automotivo, farmacêutico, química, alimentos e bebidas, metalurgia e papel e celulose.
Aqui está um roteiro prático (e realista) para projetos de IA e automação com foco em sustentabilidade:
- Escolha um KPI por linha (energia/água/emissões por unidade conforme)
- Instrumente 5 a 15 pontos críticos (onde há maior variação ou custo)
- Integre dados operacionais e de produção (contexto do MES/ordens/receitas)
- Implemente alertas de anomalia antes de tentar “otimização avançada”
- Use simulação para validar mudanças de setpoint, sequências e capacidades
- Feche o ciclo: recomendação → aprovação → execução automática → auditoria
Perguntas que o seu time vai fazer (e respostas diretas)
“IA substitui engenheiro de processo?” Não. IA reduz tempo de análise e encontra padrões que a equipa não vê a olho. A decisão final continua a ser de engenharia e operação.
“O que dá resultado mais rápido: energia ou água?” Depende do seu custo e do seu gargalo. Em ambientes com UPW e tratamento intensivo, água costuma ter retorno rápido porque desperdício se multiplica.
“Como evitar que vire só mais um projeto de dados?” Comece com controlo e operação. Se o output da análise não vira ação no chão de fábrica, o projeto morre.
Próximos passos: sustentabilidade como função do sistema
Sustentabilidade em manufatura avançada não é um “módulo” separado. É o resultado natural de um sistema bem integrado: sensores confiáveis, software conectado, automação consistente e IA aplicada onde há decisão repetitiva e impacto mensurável.
Se eu tivesse de resumir em uma linha, seria esta: integração é o que transforma metas ESG em melhorias de processo — e melhorias de processo em margem.
Na série “IA na Indústria e Manufatura”, a mensagem é simples: fábricas inteligentes não são sobre futurismo; são sobre fazer mais, com menos recursos, sem sacrificar qualidade. A pergunta que fica para 2026 é direta: na sua planta, o que ainda está “monitorizado” mas não está realmente “controlado”?