Picos de energia em armazéns sem travar a produtividade

Um armazém automatizado pode estar a bater recordes de expedição… e, ainda assim, ser “travado” por um detalhe pouco glamoroso: picos de potência. Basta dois ou três stacker cranes (transtockers) acelerarem e elevarem carga ao mesmo tempo para a potência instantânea disparar. O resultado é conhecido por quem gere intralogística: quadros sobredimensionados, transformadores maiores do que gostaria, contratos de potência mais caros e, no limite, restrições operacionais.

A boa notícia é que já não faz sentido aceitar o dilema clássico “ou proteges a rede ou manténs o throughput”. Há uma abordagem mais inteligente: gestão dinâmica de potência em tempo real, ajustando a dinâmica dos equipamentos apenas quando o limite é atingido. É aqui que a conversa toca o tema da nossa série “IA no Transporte e Logística”: algoritmos de controlo, conectividade industrial e tomada de decisão rápida são a versão “no chão de fábrica” do que chamamos IA aplicada à eficiência.

Neste artigo, vou explicar porque os picos acontecem, o que muda com a gestão dinâmica (em comparação com soluções “a martelo”), como integrar isto num armazém com stacker cranes e quais são os ganhos práticos: custo, estabilidade, sustentabilidade e previsibilidade.

Porque é que os picos de potência viram um problema real

Resposta direta: picos de potência são caros porque obrigam a infraestrutura elétrica e o contrato de energia a serem desenhados para o pior segundo do mês — não para a média do dia.

Em armazéns com stacker cranes, os picos surgem sobretudo em três momentos:

1. Aceleração/arranque dos eixos de translação (movimento horizontal)
2. Elevação com carga (guincho/hoist) em simultâneo com deslocamento
3. Sobreposição aleatória de movimentos entre corredores (cross-aisle) quando o WMS/WCS manda executar várias missões ao mesmo tempo

O que torna isto traiçoeiro é a imprevisibilidade. Mesmo com regras operacionais bem desenhadas, a simultaneidade “calha” com o mix de pedidos, a ocupação das localizações e a fila de tarefas.

O erro clássico: reduzir picos reduzindo produtividade

A solução tradicional costuma ser uma destas:

• Arrancar os transtockers em sequência (um de cada vez)
• Limitar sempre a aceleração (perfis conservadores fixos)
• Criar janelas de operação por grupos

Funcionam? Sim, baixam picos.

Mas pagam-se com a moeda errada: tempo de ciclo. Num período como dezembro (pico de retalho, campanhas e devoluções), capar throughput é uma decisão que se sente no SLA e na faturação.

Gestão dinâmica de potência: limitar picos sem “capar” o armazém

Resposta direta: a gestão dinâmica mantém os equipamentos a operar no máximo possível e só reduz aceleração/velocidade quando a potência total se aproxima do limite definido.

A ideia é simples e eficaz: em vez de impor um limite fixo de dinâmica (sempre lento), o sistema:

• mede a potência em tempo real por corredor/equipamento
• agrega a potência total relevante (por zona, corredor, ou conjunto de corredores)
• aplica overrides apenas quando necessário
• e retira o override assim que o risco de pico passa

O ponto decisivo é que o controlo deixa de ser “on/off” e passa a seguir uma curva de limitação: o transtockers continuam a acelerar e a elevar, mas no máximo permitido sem exceder o teto configurado.

O que isto tem a ver com IA na logística (sem buzzwords)

Nem tudo precisa de um modelo de machine learning para ser “inteligente”. Na intralogística, a vantagem competitiva muitas vezes vem de:

• algoritmos de controlo que tomam decisões em milissegundos
• sistemas conectados (IoT/OT) que partilham dados com baixa latência
• otimização multiobjetivo (energia vs throughput vs segurança)

Na prática, isto é o mesmo princípio por trás de muitas aplicações de IA: decidir melhor, mais rápido e com base em dados.

Como funciona na prática (arquitetura e integração no armazém)

Resposta direta: cada stacker crane partilha dados de potência com um PLC central de gestão de energia, que calcula o consumo agregado e envia comandos de limitação quando necessário.

No caso descrito na fonte (Siemens), a solução destaca três pilares:

• Comunicação industrial rápida (troca de dados em milissegundos) usando PROFINET com lógica de I-Device
• PLC por equipamento (por exemplo, SIMATIC S7-1500) e drives (por exemplo, SINAMICS S120) capazes de aceitar overrides de dinâmica
• PLC central de Energy Management que atua como “orquestrador” dos limites

Biblioteca e função: “limitar” sem perder controlo

Uma implementação típica usa uma biblioteca (no exemplo, LPeakPowLim, integrável no TIA Portal V19) com blocos de função para:

• calcular potência por eixo (translação, elevação, etc.)
• prever/acompanhar subida de potência durante aceleração
• aplicar limitação (override) à aceleração e/ou velocidade do guincho

O detalhe importante: não se trata de desligar motores, mas de ajustar a rampa e a velocidade para “caber” no orçamento de potência.

Cross-aisle: por que a coordenação entre corredores muda tudo

Armazéns com múltiplos corredores sofrem com um padrão típico: picos por coincidência. Um corredor está a elevar, outro a acelerar e um terceiro está a travar com regeneração. Se cada um otimiza “para si”, a soma pode explodir.

A coordenação cross-aisle resolve isso porque o sistema olha para o todo e evita sobreposições destrutivas. É o equivalente energético de um bom WCS: orquestrar para evitar congestionamento, só que aqui o congestionamento é elétrico.

Ganhos reais: custo elétrico, CAPEX e resiliência

Resposta direta: ao reduzir picos, consegue-se dimensionar infraestrutura menor, pagar menos pela potência contratada e integrar mais facilmente renováveis e armazenamento.

A fonte menciona um dado que merece atenção: simulações indicam que mesmo com redução de 60% do pico de potência, as perdas de throughput podem ser negligenciáveis. Se esse comportamento se confirmar no seu perfil de missões, é um argumento forte para justificar investimento.

Onde o dinheiro aparece (e não é só na conta da luz)

Quando o pico cai, normalmente abre-se espaço para:

• transformadores menores
• cabos e proteções menos exigentes
• menor custo de instalação elétrica (CAPEX)
• redução do custo associado à potência contratada (OPEX)

Em muitos projetos, o CAPEX elétrico é subestimado no início e “rebenta” na fase de engenharia detalhada. A gestão de picos muda o jogo porque permite desenhar a infraestrutura para um limite controlado, não para o caos do pior caso.

Armazenamento de energia: pico para cima, pico para baixo

O armazenamento (baterias ou outros) entra aqui com dois papéis práticos:

• fornecer potência nos picos (shaving)
• absorver energia regenerativa quando os eixos travam (em vez de a devolver à rede interna de forma descoordenada)

Num armazém com múltiplos movimentos e travagens frequentes, capturar regeneração pode melhorar eficiência e estabilidade do barramento DC (dependendo da arquitetura dos drives).

Renováveis e geradores: adaptar consumo à oferta

Há outro ganho que pouca gente explora bem: quando se consegue “moldar” a potência do armazém, fica mais simples operar com:

• produção fotovoltaica no local
• micro-redes internas
• geradores de emergência com limites claros de potência

A lógica é direta: se a instalação sabe respeitar um teto de potência, consegue operar de forma mais previsível quando a energia disponível varia.

Como implementar sem dor: um roteiro em 5 passos

Resposta direta: começa-se com medição e simulação, define-se um limite de potência, integra-se o controlo em PLC/drives e valida-se impacto no throughput por fase.

Aqui está um caminho que tenho visto funcionar bem em projetos de automação intralogística:

1. Instrumentar e medir (2–4 semanas)

   • medir potência por corredor e por tipo de missão
   • identificar horários e sequências que geram picos

2. Definir objetivo e limite (workshop técnico)

   • escolher o teto (kW) por zona/corredor
   • alinhar restrições com operações (SLA, janelas de expedição)

3. Simular cenários antes de mexer no chão

   • simular mix de tarefas e simultaneidade
   • estimar impacto em tempo de ciclo e filas

4. Integrar a gestão dinâmica (piloto por corredor)

   • comunicação rápida entre PLC do equipamento e PLC central
   • ajustes de aceleração e velocidade do hoist conforme limite

5. Escalar com KPIs claros

   • pico máximo (kW)
   • energia por missão (kWh/ordem)
   • throughput (paletes/hora ou caixas/hora)
   • taxa de exceções/atrasos

Uma regra prática: se não medires pico e throughput lado a lado, vais discutir “sensações” com a operação. Quando os dois aparecem no mesmo gráfico, as decisões ficam fáceis.

Perguntas que aparecem sempre (e as respostas que evitam surpresas)

“Isto vai fazer o armazém ficar mais lento?” A ideia é o contrário: ficar lento só quando é inevitável. Na maior parte do tempo, os equipamentos operam a 100%.

“Funciona com qualquer WMS/WCS?” Sim, porque atua no nível de automação (PLC/drives). Mas o melhor resultado vem quando o WCS também ajuda a evitar picos, por exemplo, distribuindo missões.

“E se eu tiver picos por outras cargas (transportadores, sorters, carregadores)?” Dá para estender o conceito por zonas. O essencial é ter medição e um “orquestrador” de limites com visibilidade do agregado.

“Isto é IA?” É inteligência operacional baseada em dados e decisão automática em tempo real — o tipo de base que permite, depois, adicionar camadas de IA (previsão de carga, otimização do agendamento, etc.).

O que muda para a logística em 2026: energia vira KPI operacional

Picos de potência eram assunto de engenharia elétrica. Hoje, viraram KPI de operação. E faz sentido: a intralogística automatizada está cada vez mais densa (mais motores, mais ciclos, mais simultaneidade) e a energia está cada vez mais cara e mais regulada.

Se o seu armazém usa stacker cranes e sofre com picos, a abordagem dinâmica é uma daquelas decisões raras que melhoram três coisas ao mesmo tempo: custo, previsibilidade e sustentabilidade — sem pedir que a operação “trabalhe mais devagar”.

Se quiser dar o próximo passo dentro da lógica da nossa série “IA no Transporte e Logística”, a pergunta útil não é “como corto energia?”. É esta: que decisões consigo automatizar, em milissegundos, para manter o throughput e respeitar limites do meu sistema?