Indústria: como reduzir o custo com energia através de IA?

O contexto atual, em que o custo da energia compromete, decisivamente, a competitividade de inúmeras indústrias, desafia-nos a sair do quadro de respostas tradicionais.

Refletir sobre Energia é muito mais do que apresentar estatísticas sobre dependência energética, produção e consumo de eletricidade, transação de combustíveis líquidos ou mesmo emissões de CO2.

Energia é Economia. Como dizia o Professor Ferreira Dias Jr., “eletrificar para industrializar”. Se nos anos 50 do século passado o acesso à eletricidade constituía a grande alavanca para o desenvolvimento socioeconómico, hoje os desafios energéticos são distintos.

Atualmente, a Europa apresenta fragilidades estruturais em matéria de energia e competitividade. A União Europeia é o maior importador de energia do mundo e a sua dependência energética externa representa, aproximadamente, 400 mil milhões de euros por ano.

De acordo com dados da DGEG, o consumo de energia elétrica e de gás natural pela indústria representa cerca de 35% e 70%, respetivamente, do consumo total nacional. Esta procura energética tem origem, sobretudo, nas indústrias da Pasta e Papel, Produtos Petrolíferos, Produtos Minerais, Metalurgia, Alimentar, Química, Plásticos e Têxtil.

A relevância da energia para o setor industrial é bem patente, não só numa perspetiva nacional, mas também empresarial. Com efeito, os custos com a energia representavam em 2018, em média, 50% do VAB da indústria[1]. O impacto relativo do custo da energia na competitividade das empresas agravou-se nos últimos anos, basta ver que desde janeiro de 2020 os custos da eletricidade[2] e do gás natural[3] aumentaram 250% e 1000%, respetivamente.

Neste contexto, como pode um diretor industrial garantir a continuidade dos processos produtivos de forma custo-eficiente? A resposta tradicional é encontrada na reconversão tecnológica de equipamentos pouco eficientes, substituídos por ativos com melhor comportamento energético. Esta não é, porém, e na minha opinião, a resposta adequada ao desafio atual, que exige rapidez, disciplina financeira e uma visão holística sobre o balanço energético de uma unidade industrial.

A sensorização, os modelos de analítica avançada de dados e de inteligência artificial (IA) podem, neste prisma, oferecer um roteiro para redução dos custos com energia, sem impacto no output produtivo e com uma priorização de investimentos cleantech, em função da predição de poupança económica.

Podemos identificar muitos exemplos da oportunidade da IA para eficiência energética industrial. Por exemplo, a Unilever implementou um projeto de IA e digital twins em oito unidades industriais[4]. Este projeto (cuja implementação durou pouco mais de um mês) permitiu uma poupança energética de três milhões de dólares (em apenas uma fábrica) e aumentou a produtividade em 3%, através da monitorização de variáveis de processo e a otimização do uso dos equipamentos.

Encontramos resultados similares noutros setores… De facto, a otimização de processos pode gerar até 25% de poupança energética na indústria da Pasta & Papel e, de forma mais geral, os sistemas digitais e a IA poderão conduzir a uma eficiência energética de 15% em unidades industriais[5].

Estamos a falar de projetos com um investimento muito baixo (um sensor custa 30 cêntimos e uma base de dados na cloud custa menos de 10 euros/mês), um tempo de desenvolvimento inferior a oito semanas e um potencial impacto económico (e ambiental) muito considerável.

O contexto atual – em que o custo da energia compromete, decisivamente, a competitividade de inúmeras indústrias – desafia-nos a sair do quadro de respostas tradicionais. E não é difícil antever que sairão na linha da frente as unidades industriais que souberem implementar respostas rápidas, custo-eficientes e com impacto significativo no curto prazo.

[1] Banco de Portugal; [2] OMIE; [3] MIBGAS; [4] Kearney; [5] SET PLAN

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