Recursos de IA identificam falhas de produção, aprimoram o controle de qualidade, elevam o grau de inspeção e otimizam a cadeia de suprimentos

A Inteligência Artificial está transformando a indústria em geral de forma significativa, tanto na fabricação quanto na disponibilização dos equipamentos. No aspecto fabricação, recursos de IA estão colaborando com a identificação de falhas de produção com o aprimorando do controle de qualidade e ferramentas mais acuradas de inspeção, além de otimizar a cadeia de suprimentos, prevendo demandas de forma mais precisa, identificando restrições de matéria prima ou, até mesmo, identificando potenciais riscos no processo.

Na disponibilização, a IA permite comissionamento inteligente, com parametrização automática baseada em clima local e perfil de ocupação. Equipamentos como chillers e sistemas unitários podem sair de fábrica com curvas de controle otimizadas por aprendizado por machine learning, garantindo eficiência desde a instalação. Documentação interativa e assistentes digitais reduzem erros de integração com sistemas BMS, acelerando a entrega e operação.

Os fabricantes podem aplicar IA em três grandes áreas. Na produção, a IA atua como um recurso essencial para manutenção preditiva das linhas de montagem, antecipando falhas e evitando paradas não programadas. Algoritmos inteligentes ajustam dinamicamente parâmetros críticos, como brasagem e carga de refrigerante, garantindo maior precisão e consistência nos processos. Além disso, testes automatizados com sistemas capazes de detectar anomalias em tempo real elevam a confiabilidade dos produtos antes da entrega.

No uso em campo, a IA oferece um salto qualitativo no diagnóstico e na gestão dos sistemas. Por meio de modelos preditivos, é possível identificar padrões de falha em componentes como compressores, ventiladores e válvulas, permitindo ações corretivas antes que ocorram problemas graves. Paralelamente, sistemas de controle avançados otimizam setpoints de temperatura, pressão e velocidade dos ventiladores, resultando em menor consumo energético e maior estabilidade operacional.

Na gestão do parque instalado, as ferramentas de IA possibilitam uma abordagem proativa. Elas priorizam intervenções técnicas com base em critérios como criticidade e impacto energético, reduzindo custos operacionais (OPEX) e aumentando a disponibilidade dos sistemas. O uso de gêmeos digitais permite simular diferentes cenários de operação, comparando condições reais com ideais, o que apoia decisões estratégicas de retrofit e investimentos em eficiência energética.

A Daikin Brasil utiliza o iPM – Intelligent Plant Manager, uma plataforma que integra dados de chillers, UTAs, torres e bombas, aplicando modelos de machine learning para previsão de carga térmica, detecção de anomalias e recomendações de ajuste. Essa solução permite otimização contínua da operação, com resultados expressivos para os clientes.

Entre os principais benefícios observados estão a redução média de 8% a 20% no consumo energético, obtida por meio de sequenciamento otimizado de chillers, reset dinâmico de setpoints, modulação de vazão, dentre outras estratégias de controle. Além disso, alertas preditivos reduzem paradas não programadas, aumentando a confiabilidade e disponibilidade dos sistemas. Outro ponto relevante é a melhoria na qualidade do ar e no conforto térmico, graças ao controle mais preciso de temperatura, umidade e vazão, garantindo estabilidade e satisfação dos ocupantes.

Qualidade do ar e eficiência energética

A IA contribui diretamente para a melhoria da qualidade do ar interno (IAQ) por meio de diversas funcionalidades. Um exemplo é a ventilação sob demanda (DCV), que ajusta dinamicamente a taxa de ar externo conforme níveis de CO₂, VOC e partículas, evitando sobre ventilação e garantindo conforto. A gestão inteligente de filtragem, com alertas baseados em perda de carga real e impacto energético, indica o momento ótimo para troca de filtros.

Algoritmos otimizam processos de desumidificação sem penalizar a eficiência energética, prevenindo mofo e desconforto. O monitoramento contínuo permite correlacionar picos de poluentes com eventos operacionais, possibilitando ações corretivas rápidas. Essas práticas estão alinhadas às normas Ashrae 62.1 e ISO 16890, que definem padrões para ventilação e filtragem.

Ferramentas de IA elevam a eficiência energética dos sistemas AVAC por meio de estratégias avançadas de controle. Entre elas, destaca-se o sequenciamento inteligente de chillers e bombas de calor, que escolhe a combinação ótima de máquinas conforme EER (Energy Efficiency Ratio) e carga térmica. Outro recurso é o reset dinâmico de setpoints, ajustando automaticamente temperatura da água gelada, pressão estática e curvas de ventiladores para reduzir consumo sem comprometer conforto.

A IA também coordena subsistemas como bombas, torres e UTAs, evitando conflitos de controle e garantindo operação integrada. Além disso, a previsão de demanda suaviza picos de carga, reduzindo custos com demanda máxima. Essas práticas seguem recomendações do Ashrae Guideline 36, que estabelece diretrizes para controle avançado de sistemas AVAC, assegurando eficiência e sustentabilidade.

A experiência do usuário é significativamente aprimorada pelo uso de IA nos sistemas de climatização central. O conforto térmico torna-se mais consistente, com menor variação de temperatura e umidade. Interfaces intuitivas apresentam dashboards com KPIs claros, como IAQ, consumo e conforto, facilitando decisões para gestores não técnicos.

Alertas preditivos reduzem indisponibilidade e tempo de diagnóstico, garantindo resposta rápida a problemas. A personalização é outro diferencial, com adaptação automática a padrões de ocupação que melhoram o conforto em áreas críticas como salas de reunião. Por fim, relatórios detalhados de IAQ e eficiência aumentam a transparência e a confiança dos ocupantes, além de apoiar auditorias e metas ESG.

Ronald Borduni é gerente nacional de vendas e soluções da Daikin

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