Válvulas inteligentes: o ‘chão de fábrica’ dos edifícios

500 apartamentos num único empreendimento parecem “só” um projeto imobiliário. Na prática, é um sistema industrial em miniatura: centenas de zonas térmicas, redes hidráulicas complexas, medições contínuas e uma necessidade clara de eficiência energética. É por isso que a escolha de automação e controlo — especialmente em aquecimento e arrefecimento — deixa de ser detalhe técnico e vira estratégia.

No Léna Lakópark, em Paks (Hungria), a infraestrutura de climatização vai usar 1000 válvulas de controlo independentes da pressão (PICV), 500 válvulas de seis vias para alternar entre arrefecimento e aquecimento, e ainda 15 válvulas inteligentes comunicantes no centro térmico. Se este conjunto te lembra sensores, atuadores e redes de dados de uma fábrica inteligente, é porque a lógica é a mesma: medir, controlar, otimizar e antecipar.

Este artigo faz parte da série “IA na Indústria e Manufatura” e usa este caso residencial como um espelho útil para o que funciona (e o que falha) em ambientes industriais: quando o controlo é granular, os dados são confiáveis e a integração é pensada desde o início, a eficiência deixa de depender de “ajustes manuais” e passa a ser governada por regras, modelos e automação.

O que este projeto mostra sobre automação “a sério”

A principal lição é simples: não existe eficiência energética consistente sem controlo consistente. Em edifícios, isso aparece como conforto e conta de energia. Na indústria, aparece como OEE, desperdício, refugo e manutenção.

No Léna Lakópark, cada apartamento terá controlo individual por divisão (regulação por ambiente). Em termos de engenharia de controlo, isso equivale a sair de um comando “macro” (um setpoint para todos) e ir para uma arquitetura multi-zona, onde cada zona tem variáveis próprias e necessidades diferentes.

O paralelo com manufatura é direto:

• Um apartamento não é “igual” ao outro (orientação solar, ocupação, hábitos) — tal como duas linhas não se comportam igual.
• Um único setpoint global cria conflitos — tal como um único parâmetro de processo raramente otimiza qualidade e custo ao mesmo tempo.
• A solução é instrumentação + atuação distribuída + dados — base de qualquer automação industrial moderna.

Por que o controlo por zona reduz custo (sem sacrificar conforto)

Quando cada zona tem um atuador (válvula) e uma lógica de regulação, o sistema evita dois desperdícios comuns:

1. Sobreaquecimento/sobrearrefecimento: energia gasta para “passar do ponto”, e depois energia gasta para corrigir.
2. Desbalanceamento hidráulico: uns circuitos “roubam” caudal de outros, levando a que o sistema compense com bombas mais fortes e setpoints mais agressivos.

Em indústria, vemos o mesmo fenómeno em ar comprimido, vapor, refrigeração e água gelada: sem controlo fino, o desperdício aparece na conta e na instabilidade do processo.

PICV e válvulas de seis vias: o equivalente a “controle de processo”

A resposta curta: PICV e válvulas de seis vias reduzem variabilidade, e variabilidade é o inimigo nº 1 de eficiência.

No projeto:

• 1000 PICV (válvulas independentes da pressão) controlam o caudal para emissores térmicos (ex.: piso radiante, fan-coils).
• 500 válvulas de seis vias fazem a comutação entre arrefecimento e aquecimento.

PICV: o que resolve na prática

Uma PICV combina duas funções: limitação de caudal e controlo modulante. O ponto decisivo é “independente da pressão”: mesmo com variações na rede (mudanças de pressão diferencial ao longo do dia), a válvula mantém o caudal dentro do comportamento esperado.

Traduzindo para a linguagem de manufatura: é como colocar um controle robusto que não “se desregula” quando o resto do sistema muda. Em linhas de produção, isso equivale a manter consistência quando há variação de matéria-prima, temperatura ambiente, cargas, turnos ou lotes.

Benefícios típicos (também na indústria):

• Comissionamento mais previsível (menos tempo a “caçar” equilíbrio)
• Menos reclamações/instabilidade
• Menos energia em bombas (porque não é preciso compensar desequilíbrios crónicos)

Válvula de seis vias: flexibilidade operacional com uma lógica clara

A válvula de seis vias é muito usada em fan-coils e sistemas de quatro tubos “virtualizados”. O valor está em permitir que a zona alterne entre modo aquecimento e modo arrefecimento de forma controlada.

Na indústria, a analogia é a troca de receitas, modos de operação e setpoints por produto. O risco é sempre o mesmo: transições mal geridas geram picos, oscilação e consumo extra.

Uma regra prática que eu sigo: se o teu sistema muda de modo com frequência, investe mais em controle e medição do que em “capacidade”. Capacidade sem controle vira desperdício.

Dados e integração: o alicerce para IA (em edifícios e fábricas)

O artigo original destaca um ponto que vale ouro para quem trabalha com IA na indústria: estes dispositivos vão operar integrados com instrumentos de medição, independentemente do fabricante, permitindo que os residentes acompanhem dados e ajustem conforme a necessidade.

Isto é o “DNA” de projetos bem-sucedidos de IA:

1. Dados confiáveis (qualidade do dado > quantidade)
2. Interoperabilidade (evitar ilhas de automação)
3. Ações automatizáveis (atuadores que respondem a regras/modelos)

Sem isso, IA vira um dashboard bonito que não altera o mundo real.

O que muda quando o dado chega ao utilizador (ou ao operador)

Num prédio, o utilizador quer conforto e custo. Numa fábrica, o operador quer estabilidade, produtividade e qualidade. Em ambos, quando o dado é acessível e faz sentido, acontece:

• decisões mais rápidas (menos “achismo”)
• melhor detecção de anomalias (consumo fora do padrão, válvula presa, sensor drift)
• base para manutenção preditiva

E aqui está o salto para IA: com histórico suficiente, dá para treinar modelos que antecipem falhas e recomendem ajustes de setpoint/caudal antes da reclamação (ou antes da paragem).

Válvulas inteligentes comunicantes: do comissionamento à manutenção preditiva

No centro térmico do empreendimento, serão instaladas 15 válvulas inteligentes comunicantes. Elas conseguem integrar-se com sistemas de supervisão (BMS) e, segundo a descrição, permitem parametrização via app, facilitando instalação e colocação em serviço.

A resposta curta do porquê isto importa: o custo total de um sistema não está na compra — está em comissionamento, energia e manutenção.

Por que “comunicante” é mais do que conveniência

Quando um atuador comunica e reporta estados/diagnósticos, passas a ter:

• telemetria: posição, comando, resposta, alertas
• diagnóstico: comportamento fora do esperado (ex.: válvula abre, mas o caudal não muda)
• padronização: parametrização repetível (menos variação entre técnicos/turnos)

Em manufatura, isto é o equivalente a instrumentação com diagnóstico embutido (smart positioners, sensores com health index, drives com alarmística). Não é “luxo”. É o que permite manter a performance ao longo de anos.

3 casos de uso de IA que este tipo de infraestrutura permite

1. Detecção de anomalias energética

   • Modelo aprende o “consumo normal” por horário, ocupação e estação.
   • Alerta quando há desvios persistentes (p. ex., válvula a deixar passar caudal indevido).

2. Manutenção preditiva de atuadores

   • Aumento de tempo de resposta, ciclos excessivos, inconsistência entre comando e efeito.
   • Priorização de intervenções por impacto (energia + conforto).

3. Otimização multiobjetivo

   • Minimizar custo energético mantendo limites de conforto.
   • Em fábrica: minimizar energia mantendo qualidade e throughput.

Uma frase que dá para levar para o teu roadmap: IA sem atuador é só recomendação; automação com atuador é execução.

Como replicar a lógica do “edifício inteligente” na tua fábrica

A melhor ponte entre o Léna Lakópark e a indústria é tratar utilidades e processos como um ecossistema controlável por camadas. Se estás a perseguir fábrica inteligente, começa por onde há retorno rápido: energia, utilidades, climatização industrial, água gelada, vapor e ar comprimido.

Checklist prático (sem romantizar o assunto)

1. Instrumenta o que dói no orçamento

   • Mede caudais, pressões, temperaturas e consumos nos pontos certos.
   • Se não consegues fechar um balanço energético por área/linha, estás a trabalhar às cegas.

2. Padroniza atuadores e sinais críticos

   • Válvulas e drives “inteligentes” ajudam porque trazem diagnóstico.
   • Menos variações = modelos de IA mais confiáveis.

3. Garante interoperabilidade desde o início

   • Integração entre fabricantes é um requisito, não um “nice to have”.
   • Evita que dados fiquem presos em ilhas (e depois pagues duas vezes por integração).

4. Começa com casos de uso fechados (medir → decidir → agir)

   • Ex.: reduzir consumo de bombas mantendo setpoints.
   • Ex.: detetar válvula a falhar antes de perder qualidade.

5. Treina equipas para comissionamento digital

   • Apps, parametrização, registos de configuração e gestão de mudanças.
   • A “IA” do teu projeto muitas vezes falha por falta de disciplina operacional, não por algoritmo.

Perguntas que surgem sempre (e respostas diretas)

“Isto é IA ou só automação?”

É automação com base de dados. E isso é bom. IA entra quando usas histórico + modelos para prever, recomendar e otimizar, indo além do controlo clássico.

“Vale a pena começar por válvulas e utilidades?”

Sim, porque utilidades têm três características raras: alto consumo, medição viável e ganhos rápidos. É um caminho pragmático para financiar o resto da transformação digital.

“O que costuma dar errado?”

Três coisas: sensores mal posicionados, integração improvisada e comissionamento apressado. Em qualquer setor.

Próximos passos: trazer a mentalidade de controlo para a tua operação

O Léna Lakópark é um bom lembrete de que sistemas complexos funcionam quando o controlo é pensado como produto: instrumentos certos, atuadores confiáveis, integração e visibilidade. A diferença é que, numa fábrica, os ganhos aparecem em três linhas do P&L ao mesmo tempo: energia, paragens e qualidade.

Se estás a desenhar o teu roadmap de IA na Indústria e Manufatura, eu começaria por uma pergunta muito concreta: onde é que a tua operação sofre mais com variabilidade — e que variável de processo precisas de controlar melhor para reduzir essa variabilidade? A partir daí, a tecnologia deixa de ser tendência e vira decisão.