IA e automação para fábricas de chips mais sustentáveis

Um único dia de paragem não planeada numa fábrica de semicondutores pode significar perdas milionárias — e, muitas vezes, o custo escondido não é só financeiro. É energia desperdiçada, químicos consumidos fora de especificação, água que não volta ao processo e lotes inteiros que viram sucata. Em 2025, com pressão regulatória a aumentar e clientes a exigir rastreabilidade ambiental, “produzir mais” já não chega. O que interessa é produzir melhor, com menos recursos e com previsibilidade.

É aqui que a conversa sobre sustentabilidade deixa de ser um “projeto paralelo” e passa a ser engenharia de produção. A minha opinião é direta: sem integração real entre software, dados e automação, não existe sustentabilidade consistente em fabs. Existem melhorias pontuais. Sustentabilidade de verdade exige que a fábrica “veja” o que está a acontecer, aprenda padrões e tome decisões operacionais — muitas vezes antes de alguém perceber que algo saiu do controlo.

Este artigo faz parte da série “IA na Indústria e Manufatura” e olha para a fabricação de semicondutores como um caso exemplar: processos complexos, tolerâncias extremas e consumo intensivo de recursos. A boa notícia: é precisamente por isso que IA industrial, manutenção preditiva e smart manufacturing tendem a gerar ganhos rápidos e mensuráveis.

Porque a sustentabilidade numa fab falha sem integração

A resposta curta: sustentabilidade é um problema de sistema, não de equipamentos isolados. Quando ERP, MES, historiadores, PLCs, SCADA, sensores IoT e ferramentas de qualidade funcionam como ilhas, a fábrica perde o que mais precisa: contexto.

Numa fab, o mesmo desvio de processo pode aparecer como:

• uma variação de temperatura num equipamento;
• um aumento de rejeições na inspeção;
• um consumo anómalo de energia no subfab;
• uma alteração numa receita executada “quase igual”.

Se esses sinais não se encontram (e rápido), a equipa atua tarde — e paga em yield, energia, água e tempo de ciclo.

O que “integração” significa na prática

Integração não é apenas “ter dashboards”. É criar um ecossistema coerente onde:

• o MES dita o fluxo e regista genealogia (lote, rota, parâmetros);
• o controlo e automação (PLCs/SCADA) executam com precisão e registam eventos;
• os sensores e IoT capturam sinais em alta frequência;
• os modelos de IA correlacionam variáveis, detetam desvios e recomendam ações;
• o ERP e planeamento ajustam capacidade e prioridades com base em realidade, não em suposições.

Quando isto acontece, a sustentabilidade deixa de depender do “heroísmo” de uma equipa. Vira rotina operacional.

Smart manufacturing: a base para IA que realmente funciona

Smart manufacturing, para ser útil, tem de fazer uma coisa muito bem: sincronizar software, conjuntos de dados e automação para decidir em tempo útil. O objetivo não é “digitalizar” por digitalizar; é transformar dados em ação.

Aqui vai uma frase que costumo usar internamente em projetos: “Se o modelo prevê, mas o chão de fábrica não executa, não há otimização — há apenas relatório.”

Da recolha de dados à inteligência acionável

Em fabs, dados não faltam. Falta é:

1. qualidade de dados (tag mal nomeada, sensor sem calibração, lacunas);
2. contexto (qual receita? qual lote? qual ferramenta? qual turno?);
3. latência (quando o alerta chega, o dano já ocorreu);
4. ciclo de decisão (quem faz o quê quando o desvio é detetado?).

Uma abordagem moderna combina:

• modelação de processos e restrições (o que é “normal” para cada receita);
• análise de séries temporais (padrões de drift);
• correlação multivariável (causas prováveis);
• automação de resposta (ajustes, alarmes, ordens de trabalho, replaneamento).

É aqui que IA industrial ganha sentido: ela reduz a distância entre sinal e ação.

Manutenção preditiva e otimização por IA: sustentabilidade com ROI

A resposta direta: manutenção preditiva e otimização por IA são, ao mesmo tempo, iniciativas de produtividade e de sustentabilidade. E isto muda a conversa com a direção, porque sustentabilidade passa a ter um business case claro.

Manutenção preditiva: menos paragens, menos desperdício

A lógica é simples:

• Paragens inesperadas causam perda de throughput.
• Recuperação de processo costuma exigir purga, requalificação, retrabalho.
• Tudo isso consome energia, água, químicos e tempo.

Uma maturidade típica evolui assim:

1. Reativo: “quebrou, conserta”.
2. Preventivo: calendário fixo (às vezes troca-se peça boa).
3. Preditivo: sinais reais indicam degradação.
4. Prescritivo: o sistema recomenda quando e como intervir, minimizando impacto na produção.

Para fabs, os melhores alvos para começar são ativos críticos com padrões claros de degradação (bombas, vácuo, chillers, filtros, componentes de movimentação e sistemas do subfab).

Yield e qualidade: o caminho mais curto para reduzir pegada ambiental

Cada wafer sucateada carrega um “rasto” de recursos: energia, gases, água ultrapura, tempo de equipamento e capacidade humana. Por isso, melhorar yield é uma das ações mais sustentáveis que uma fab pode tomar.

Com monitorização em tempo real e modelos de anomalia, dá para:

• detetar desvios de processo cedo (antes de virar defeito);
• ajustar parâmetros com base em janela de controlo por receita;
• evitar que um problema se espalhe por múltiplos lotes;
• estabilizar introdução de novos produtos (NPI) com menos iterações.

Energia e água: otimização que paga duas vezes

O subfab é frequentemente onde “vive” boa parte do consumo energético (vácuo, ar comprimido, arrefecimento). E água ultrapura é um recurso caro e sensível.

A combinação de automação + analytics permite:

• detetar consumos anómalos por ferramenta, receita ou turno;
• ajustar setpoints com base em carga real e não em margens “históricas”;
• coordenar picos (evitar demanda máxima);
• identificar oportunidades de reutilização/recirculação onde aplicável.

Quando a fábrica consegue ligar consumo a contexto (qual produto, qual rota, qual equipamento), surgem decisões práticas: “esta receita está a gastar 8% mais energia por wafer desde a última alteração — porquê?”

Visibilidade ponta a ponta: do design ao subfab (e por que isso muda tudo)

A resposta direta: visibilidade ponta a ponta transforma troubleshooting em otimização contínua. Em semicondutores, a cadeia de causa e efeito atravessa áreas: processo, manutenção, qualidade, planeamento, facilities e automação.

Quando a informação flui de forma consistente — da engenharia ao chão de fábrica e ao subfab — as equipas conseguem:

• alinhar metas de qualidade e sustentabilidade com KPIs operacionais;
• comparar desempenho por equipamento e por receita com justiça (mesma base);
• acelerar decisões de produção com dados em tempo real;
• reduzir o “tempo até à causa raiz”.

Exemplo prático (realista): drift invisível que vira custo visível

Pense num cenário comum: um conjunto de ferramentas começa a apresentar drift térmico pequeno, ainda dentro do “aceitável” local. Isoladamente, ninguém para a produção. Mas, ao longo de dias:

• a taxa de defeitos cresce lentamente;
• inspeção aumenta rejeições;
• alguns lotes exigem retrabalho;
• o consumo energético sobe, porque a ferramenta compensa instabilidade;
• o subfab trabalha mais para manter condições.

Com smart manufacturing, esse padrão aparece cedo como correlação: drift térmico + aumento de rejeições + consumo incremental. A ação muda: manutenção planeada num intervalo de menor impacto, ajuste de setpoints, verificação de sensores, e correção antes de gerar sucata.

“Future proof” numa fab: flexibilidade operacional é o novo diferencial

A resposta direta: futuro à prova de mudanças significa reconfigurar linhas e receitas rapidamente sem perder qualidade nem previsibilidade ambiental. O mercado de semicondutores continua volátil: mixes de produto mudam, nós tecnológicos evoluem, e clientes exigem prazos mais curtos.

Sistemas de smart manufacturing com IA ajudam porque:

• absorvem novas receitas com menor tempo de estabilização;
• permitem planeamento e escalonamento com restrições reais (capacidade, manutenção, utilidades);
• suportam robótica e automação avançada com rastreabilidade e segurança;
• mantêm consistência entre turnos e equipas, reduzindo variabilidade humana.

E aqui vai um ponto pouco falado: flexibilidade sem dados integrados vira caos. Flexibilidade com dados integrados vira vantagem competitiva.

Como começar: um roteiro pragmático em 60–90 dias

A resposta direta: comece pequeno, mas com arquitetura certa. Projetos de IA industrial falham menos por algoritmo e mais por dados, integração e governança.

Passo 1 — Escolha um caso de uso com impacto e medição clara

Três boas portas de entrada numa fab:

1. Manutenção preditiva num ativo crítico do subfab (ROI rápido).
2. Deteção de anomalias numa etapa com alto custo de sucata.
3. Otimização energética por ferramenta/linha com baseline definido.

Defina desde o início métricas objetivas, por exemplo:

• redução de paragens não planeadas (horas/mês);
• redução de sucata (wafer/lote);
• energia por wafer (kWh/wafer);
• água por wafer (L/wafer);
• tempo de ciclo (horas por etapa).

Passo 2 — Arrume os dados antes de “treinar modelos”

O checklist mínimo:

• nomenclatura de tags e ativos consistente;
• sincronização temporal (timestamps confiáveis);
• qualidade de sensores (calibração, falhas);
• contexto do MES ligado ao sinal (lote/receita/equipamento);
• regras de acesso e auditoria.

Passo 3 — Feche o ciclo: alerta → ação → aprendizagem

O sistema tem de terminar com execução:

• criar ordem de trabalho automaticamente;
• sugerir janela de manutenção com menor impacto;
• ajustar parâmetros sob limites definidos;
• registar a ação e aprender com o resultado.

Sem esse ciclo fechado, a organização acumula “insights” e continua a operar de forma reativa.

O que fica desta história (e o próximo passo)

Fábricas de semicondutores são um stress test perfeito para a tese desta série: IA na indústria só entrega qualidade e sustentabilidade quando está apoiada por integração de software e automação. Dados isolados não reduzem consumo de água. Um relatório não melhora yield. O que muda o jogo é inteligência operacional a funcionar em tempo útil.

Se eu tivesse de resumir numa linha: sustentabilidade numa fab é consequência de controlo e decisão melhores — não de boas intenções. Quando manutenção preditiva, otimização de processo e gestão de energia trabalham com a mesma base de dados e o mesmo contexto, a fábrica ganha previsibilidade, reduz desperdício e melhora margens.

O próximo passo é escolher um caso de uso que combine impacto e viabilidade, medir bem e escalar com governança. E fica a pergunta para a sua operação: qual é o maior desperdício “normalizado” hoje — aquele que toda a gente aceita, mas que dados integrados e IA conseguem expor em poucas semanas?