Transformação digital e IA são hoje o atalho mais eficaz para a neutralidade carbónica industrial e logística nas empresas portuguesas. Veja onde e como começar.
A indústria é responsável por cerca de 21% das emissões globais de gases com efeito de estufa. Para uma empresa industrial portuguesa, isto já não é um número abstrato: traduz‑se em custos diretos (energia, CO₂, taxas), risco regulatório e pressão de clientes que começam a exigir transparência sobre a pegada carbónica.
Aqui está o ponto essencial: sem transformação digital e sem inteligência artificial (IA), a neutralidade carbónica na indústria é praticamente inalcançável. Os processos são demasiado complexos, os dados estão dispersos e as margens para erro encolhem ano após ano.
Neste artigo da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, vou mostrar como a transformação digital, reforçada pela IA, pode encurtar o caminho para a neutralidade carbónica, com exemplos concretos e um foco especial na realidade da logística e da indústria em Portugal.
1. Porque é que sustentabilidade e transformação digital são inseparáveis
A transformação digital não é um projeto de TI; é uma forma diferente de gerir energia, ativos e processos usando dados em tempo real. Quando isto é feito com uma estratégia clara de sustentabilidade, a redução de emissões passa de objetivo teórico a resultado mensurável.
Na prática, o que muda?
- Os consumos energéticos deixam de ser vistos apenas na fatura mensal e passam a ser monitorizados minuto a minuto.
- As equipas de manutenção deixam de reagir a avarias e passam a atuar de forma preditiva.
- As decisões de produção, compra e transporte passam a considerar não só custo e prazo, mas também emissões de CO₂.
Empresas globais como a Schneider Electric mostram que este caminho funciona: mais de 70% das suas receitas vêm de soluções sustentáveis, e desde 2005 ajudaram clientes a evitar cerca de 120 milhões de toneladas de CO₂. Isto não aconteceu por “boa vontade”, mas porque digitalizaram operações, integraram dados e aplicaram analítica avançada e IA para encontrar e capturar oportunidades de eficiência.
Para empresas portuguesas — de fabricantes de cerâmica no centro, a agroindústrias no Alentejo ou operadores logísticos em Aveiro, Gaia ou Azambuja — o raciocínio é o mesmo, apenas adaptado à escala e contexto local.
2. Três perguntas que qualquer gestor industrial em Portugal deve fazer já
Antes de falar de tecnologias, vale a pena parar e responder honestamente a três perguntas estratégicas:
-
Tenho uma empresa verdadeiramente ágil?
Ou continuo preso a folhas de cálculo, registos em papel e decisões tomadas “de ouvido”? -
Conheço o retorno sobre o investimento (ROI) ambiental e financeiro das minhas iniciativas?
Sei quanto CO₂ reduzo por euro investido? Sei que projetos de eficiência energética são prioritários? -
Consigo medir, em tempo quase real, quão sustentáveis são as minhas operações?
Ou só sei a resposta quando chega o auditor ou o relatório anual?
A maior parte das empresas com quem tenho falado em Portugal responde “mais ou menos” a estas perguntas. E é aqui que transformação digital + IA entra como alavanca.
Como estruturar a transição de forma prática
As organizações que estão a avançar mais depressa seguem uma sequência semelhante:
- Workshops de ambição climática e digital: alinhar direção, operações e TI sobre metas de CO₂, prazos (por exemplo, 2030) e prioridades de negócio.
- Avaliação de maturidade digital e sustentável: perceber o ponto de partida — que dados existem, que sistemas falam entre si, que indicadores ambientais são recolhidos.
- Modelos preditivos de sustentabilidade: simular cenários — “Se reduzir 10% de consumo de gás neste forno, quanto CO₂ e quanto dinheiro poupo?” — e priorizar investimentos.
- Foco radical na experiência do cliente e do operador: as soluções têm de ser simples de usar no chão de fábrica, no armazém e na frota, senão ficam na gaveta.
No fundo, clarificam um novo “quarto pilar” da gestão industrial:
Eficiência & rentabilidade, fiabilidade, segurança… e sustentabilidade como pilar estratégico, não como departamento isolado.
3. Usar dados e IA para resolver três grandes desafios de emissões
Os dados já existem na maioria das fábricas e cadeias logísticas portuguesas. O problema é que estão dispersos: PLCs, SCADAS, ERPs, TMS, WMS, contadores de energia, sensores avulso. A IA só cria valor quando estes dados são consolidados, limpos e organizados.
Vamos aos três desafios principais.
3.1. Ligar sustentabilidade à Indústria 4.0 e 5.0
Indústria 4.0 (automação, IoT, dados) e Indústria 5.0 (integração homem‑máquina, foco em sustentabilidade e resiliência) não são conceitos académicos: são a base para medir e reduzir emissões em tempo real.
Os “sintomas” de que a sua empresa ainda não está lá são conhecidos:
- Atrasos recorrentes de produção
- Transporte de produtos meio vazios ou com rotas pouco otimizadas
- Processos com muito tempo de espera entre etapas
- Inventário parado sem necessidade
- Movimentos desnecessários no armazém
- Defeitos de produto acima do esperado
- Excesso ou falta de produção
Cada um destes problemas é desperdício… e cada desperdício tem uma pegada carbónica associada.
Como a IA ajuda aqui:
- Algoritmos de otimização de produção reduzem setups, tempos mortos e retrabalho.
- IA aplicada ao planeamento logístico escolhe as rotas e cargas com menor custo e menor CO₂.
- Sistemas de visão artificial reduzem defeitos, logo, desperdício de matéria‑prima e energia.
Empresas portuguesas que começaram por projetos simples — por exemplo, otimizar o enchimento de paletes ou reorganizar rotas de distribuição — já reportam reduções de 5% a 15% em emissões associadas ao transporte, só com melhor planeamento suportado por dados.
3.2. Acelerar reduções de emissões até 2030
2023, 2024, 2025… 2030 está cada vez mais perto. Para muitos setores, especialmente os mais intensivos em energia, esperar por soluções “perfeitas” é a forma mais rápida de falhar as metas.
A nível global, análises de players como a BlackRock mostram que empresas com melhor desempenho ESG tendem a superar concorrentes em retorno para o acionista. No lado oposto, quem não cumpre metas arrisca:
- Coimas e taxas adicionais
- Necessidade de comprar créditos de carbono a preços crescentes
- Perda de contratos com clientes internacionais que exigem comprovação de emissões
O caso da Tesla ilustra o outro lado da moeda: gerou mais de 3,3 mil milhões de dólares em três anos só com venda de créditos ambientais. Ou seja, transformou desempenho ambiental em receita adicional.
Para a realidade portuguesa, o caminho passa por:
-
Deixar de pensar apenas em projetos com payback de 12 meses
Muitas oportunidades de descarbonização têm retorno em 3–5 anos, mas geram vantagens competitivas duradouras. -
Criar um portefólio de projetos “rápidos” e “estruturantes”:
- Rápidos: otimização de contratos de energia, correção de fugas de ar comprimido, controlo mais fino de setpoints de temperatura, gestão inteligente de iluminação.
- Estruturantes: eletrificação de processos térmicos, modernização de linhas com IoT, sistemas de gestão de energia por IA, renovação de frota para soluções de baixas emissões.
A IA entra aqui sobretudo para priorizar e acelerar:
- Identificar onde o desperdício energético é maior
- Simular cenários de investimento (e consequentes emissões)
- Automatizar a monitorização de KPIs ambientais, evitando trabalho manual de reporte
3.3. Adotar transformação digital como condição para neutralidade carbónica
Sem dados, não há estratégia de CO₂. E sem transformação digital, não há dados suficientes, nem com qualidade, nem com a frequência que o negócio exige.
Quando uma empresa industrial portuguesa adota uma abordagem digital séria, passa a ter:
- Visibilidade em tempo real de consumos energéticos, produção e logística
- Aprendizagem automática (machine learning) para prever falhas, picos de consumo e oportunidades de otimização
- Convergência TI/TO: sistemas de informação e operação a falar entre si, reduzindo silos
- Plataformas IoT industriais a recolher dados de máquinas, sensores e redes de energia
O resultado é simples de descrever, mas exigente de executar:
Mais dados → melhores decisões → processos mais eficientes → menos energia e menos CO₂ por unidade produzida.
4. O papel da IA na logística portuguesa: eficiência ao serviço da sustentabilidade
No contexto da campanha “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, vale a pena detalhar o impacto específico na logística, que é um dos grandes emissores indiretos de muitas indústrias.
Onde a logística em Portugal desperdiça mais CO₂
Alguns pontos típicos:
- Rotas de distribuição pouco otimizadas, com camiões meia carga
- Armazéns com movimentações desnecessárias e tempos de espera excessivos
- Falta de integração entre sistemas de produção, armazém e transporte
- Planeamento manual que não consegue considerar todas as variáveis (tráfego, janelas de entrega, capacidade de carga, custos de energia, etc.)
Como a IA pode atuar de forma concreta
-
Otimização de rotas e cargas
Modelos de IA conseguem reduzir quilómetros percorridos e viagens em vazio, combinando pedidos de diferentes clientes, horários e restrições. Empresas portuguesas que adotam estas soluções reportam:- Reduções de até 10–20% em quilómetros percorridos
- Poupança direta em combustível e emissões
-
Previsão de procura e planeamento integrado
Com IA, o planeamento deixa de ser estático (previsões mensais) e passa a ser dinâmico, ajustado diariamente com base em vendas reais, sazonalidade, promoções, etc. Resultado: menos ruturas, menos urgências, menos transporte aéreo ou expresso caro e poluente. -
Armazéns mais inteligentes
Algoritmos podem sugerir a melhor organização física dos produtos (slotting), reduzindo percursos de empilhadores, consumo de energia e horas de operação. -
Monitorização de emissões na cadeia de valor
Plataformas digitais conseguem calcular emissões por rota, por cliente ou por SKU, ajudando as empresas a responder a questionários ESG de grandes retalhistas ou multinacionais — algo cada vez mais comum para fornecedores portugueses.
5. Como começar: passos práticos para empresas portuguesas
O caminho para a neutralidade carbónica industrial apoiada em IA não precisa de começar com um mega‑projeto. O que funciona melhor em Portugal tende a ser uma abordagem iterativa, com resultados rápidos e visão de longo prazo.
Sugestão de roteiro:
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Clarificar metas e limites
- Que emissões diretas e indiretas quero atacar primeiro? Energia, logística, processos?
- Que objetivos internos assumo até 2030 (mesmo que a lei não o exija ainda)?
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Fazer um diagnóstico digital e energético
- Que dados existem hoje? Onde? Em que formato?
- Que sistemas posso integrar sem grandes investimentos?
- Onde estão os maiores “buracos negros” de consumo que não consigo medir?
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Escolher 1–2 casos‑piloto de alto impacto e baixa complexidade
Exemplos: monitorização de energia numa linha crítica com IA para detetar padrões anómalos, ou otimização de rotas para uma região específica. -
Medir, comunicar, multiplicar
- Definir KPIs claros: kWh por tonelada produzida, CO₂ por quilómetro, etc.
- Comunicar ganhos internamente, envolver equipas operacionais.
- Escalar para outras linhas, fábricas ou rotas.
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Construir uma arquitetura de dados sustentável
- Investir em plataformas que evitem ilhas tecnológicas.
- Garantir qualidade e governança de dados — sem isto, a IA perde força.
6. O próximo capítulo da IA nas empresas portuguesas
A realidade é simples: as empresas portuguesas que souberem combinar transformação digital, IA e sustentabilidade vão ganhar mercado, acesso a financiamento e talento. As que ficarem no papel ou em projetos isolados vão sentir o peso regulatório e competitivo muito mais cedo do que pensam.
Dentro da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, este tema liga‑se diretamente ao futuro da logística, da indústria e dos serviços energéticos em Portugal. Não estamos só a falar de “ser verde”; estamos a falar de reduzir custos estruturais, abrir portas a clientes internacionais e preparar a empresa para um contexto onde o carbono tem preço real.
Se está a gerir uma operação industrial ou logística em Portugal, a pergunta já não é se deve apostar em transformação digital e IA ao serviço da sustentabilidade, mas por onde vai começar e quão rápido quer avançar.