A modernização das plantas industriais está avançando para modelos de operação baseados em dados, automação e inteligência preditiva. Nesse cenário, os sistemas que integram climatização (HVAC) e iluminação têm se tornado centrais para aumentar eficiência energética, reduzir custos operacionais e melhorar o conforto térmico em ambientes produtivos.
Segundo Marcos José de Moraes Filho, supervisor técnico do Senai-MG, esse avanço só é possível graças ao uso de plataformas centralizadas de gestão. “Os sistemas funcionam por meio de BMS ou EMS, que coletam dados em tempo real de sensores ambientais, de ocupação e de consumo energético”, explica à Itatiaia.
Ele destaca que a integração depende de algoritmos que correlacionam temperatura, ventilação, luz e cargas internas, ajustando automaticamente os parâmetros conforme as condições de uso.
Em ambientes industriais, afirma Marcos José, há variáveis adicionais que precisam ser consideradas, como “cargas térmicas dinâmicas geradas por máquinas, aberturas de portas, ventilação por segurança e zonas com padrões distintos de ocupação”.
A comunicação entre equipamentos ocorre por protocolos já consolidados no setor, como BACnet, Modbus, KNX, LonWorks ou plataformas de IoT baseadas em MQTT e REST.
Sensores avançados e IA permitem ajustes automáticos em tempo real
A inteligência desses sistemas depende de um ecossistema amplo de sensores e tecnologias de monitoramento. De acordo com o supervisor do Senai-MG, são utilizados sensores de ocupação baseados em PIR, ultrassom, radar ou visão computacional, capazes de detectar movimento e contagem de pessoas. A qualidade do ar é monitorada por sensores de temperatura, umidade, CO₂, VOCs e particulados (PM2.5/PM10).
A iluminação também é ajustada com precisão por fotocélulas e sensores de luminosidade que medem a contribuição da luz natural, enquanto medidores de energia trifásicos e sensores de corrente ajudam a entender o comportamento de carga do sistema. Nos atuadores, entram tecnologias como dampers motorizados, válvulas modulantes, variadores de frequência e drivers DALI/DMX.
Para operações que exigem resposta rápida, gateways IoT e módulos de edge computing reduzem latência. Já algoritmos de inteligência artificial aprendem padrões de operação e ocupação, ajustando automaticamente temperatura, ventilação e iluminação.
Eficiência energética e operação mais estável estão entre os principais ganhos
Os resultados operacionais são expressivos. Marcos José afirma que a economia de energia pode variar de 15% a 40%, dependendo do nível de integração e maturidade do sistema. Além disso, o controle inteligente reduz picos de demanda elétrica e aumenta a vida útil de motores, compressores, luminárias e ventiladores, já que os equipamentos passam a trabalhar de forma mais contínua e menos agressiva.
Outros benefícios listados pelo supervisor incluem a melhora do conforto térmico e luminoso, o que impacta diretamente na produtividade, e a redução de paradas não planejadas graças a diagnósticos e alarmes mais precisos. Ele cita ainda a “alta visibilidade operacional”, que facilita uma gestão energética baseada em dados e o atendimento a normas de eficiência e requisitos ambientais.
Retrofit ainda é desafio, mas dados impulsionam manutenção preditiva
O caminho da modernização, porém, não é simples, especialmente em plantas antigas. Marcos José cita como desafios a infraestrutura elétrica defasada, a dificuldade de instalar sensores em áreas de difícil acesso ou com alta sujidade, além da presença de equipamentos com protocolos proprietários que não se comunicam com sistemas modernos. Também pesam o custo inicial e a necessidade de capacitação da equipe, fatores que podem gerar resistência operacional.
Apesar das barreiras, os benefícios do uso de dados justificam o investimento. Para HVAC e iluminação, a camada analítica se torna uma ferramenta essencial para manutenção preditiva.
“O monitoramento contínuo de vibração, temperatura, pressão e ciclos de compressor indica falhas incipientes em chillers, bombas e ventiladores”, explica o especialista.
Modelos preditivos conseguem identificar problemas como degradação de eficiência ou filtros obstruídos. Já a análise de padrões de ocupação ajuda a ajustar a operação aos horários de maior produtividade, enquanto indicadores energéticos orientam decisões de retrofit e investimentos.
Ferramentas de digital twin também podem simular cenários futuros, avaliando impactos de mudanças no layout ou nas rotinas operacionais. Em plantas com perfil dinâmico, o histórico de dados ainda permite estratégias de demand response, reduzindo consumo em horários de pico tarifário.
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