Especialistas da Eletrofrio detalham como a IA está transformando a fabricação, a operação e a manutenção de sistemas de refrigeração e climatização

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um conceito futurista para se tornar uma ferramenta tangível e transformadora no setor de refrigeração e ar-condicionado. Mais do que uma tendência, é um pilar estratégico que está redefinindo padrões de qualidade, eficiência e suporte técnico. Para entender esse impacto na prática, reunimos insights dos especialistas da Eletrofrio Ivair Lucio Soares Júnior, Jhony Augusto Hemples, Lucas Lafani de Paula, Coordenador de Automação e André Oliveira Guerra, engenheiro de automação na Engenharia de Processos e Automação, que detalham a aplicação da IA desde a linha de produção até o monitoramento remoto de câmaras frigoríficas e racks.

Fabricação e serviços em transformação

Conforme destacado por Ivair Soares, a IA atua em duas frentes principais. Na fabricação, a robotização inteligente avança aceleradamente. André Guerra detalha que os impactos mais imediatos são:

• Robotização e automação inteligente: Processos produtivos ganham precisão e repetibilidade, minimizando erros humanos e elevando a produtividade na manufatura de condensadoras, evaporadores e gabinetes.
• Cronoanálise automatizada: A IA realiza, em tempo real, medições precisas dos tempos de ciclo, dispensando a intervenção contínua de um analista. Isso permite um balanceamento de linha otimizado e maior previsibilidade na produção.
• Segurança e mitigação de riscos: Sistemas de visão computacional verificam o uso correto de EPIs, controlam acesso a áreas críticas e detectam comportamentos de risco, protegendo os colaboradores.
• Controle de qualidade por visão computacional: Câmeras com algoritmos de IA inspecionam a montagem de componentes, como a solda de trocadores de calor ou a instalação de isolamento, identificando falhas imperceptíveis ao olho humano, assegurando a qualidade do produto.

No campo dos serviços e suporte, a IA já entrega resultados concretos:

• Ferramentas de consulta técnica: Bases de conhecimento são transformadas em assistentes inteligentes, apoiando técnicos de campo com diagnósticos precisos, análises de falhas e procedimentos de manutenção.
• Ferramentas de orçamento e venda de peças: A automação agiliza cotações, sugere componentes compatíveis e faz recomendações inteligentes baseadas no histórico do equipamento.
• Monitoramento e suporte remoto: A detecção proativa de anomalias em sistemas no campo permite suporte ao técnico durante visitas e o acionamento de alarmes preditivos, protegendo a carga térmica antes que falhas críticas ocorram.

Otimizando a produção e a operação em campo

Para os fabricantes, a IA abre um leque de possibilidades. Na produção, além dos pontos citados, o machine learning pode prever falhas em máquinas-ferramenta e otimizar fluxos de materiais.

Para o uso em campo, os especialistas veem avanços ainda mais estratégicos:

• Correção inteligente de comissionamento: Como explica Jhony Hemples, a IA pode ler parâmetros de configuração via API e cruzá-los com dados operacionais em tempo real. O sistema identifica, então, oportunidades de ajuste – como superaquecimento inadequado ou setpoints desalinhados – e pode até propor ou executar correções automáticas, garantindo que o equipamento opere no ponto ótimo desde a partida.
• Interação direta do cliente com a IA: O gestor do supermercado ou do frigorífico pode interagir com o sistema através de linguagem natural, questionando, por exemplo: “A câmara de congelados está operando corretamente?” ou “Está em ciclo de degelo?”. A IA responde com diagnósticos claros, democratizando o acesso à informação técnica.
• IA integrada a controladores: Conforme Lucas Lafani aponta, embora o hardware de automação atual do setor ainda não incorpore processamento de IA nativo, esse desenvolvimento está em discussão ativa. A evolução será rumo a controladores que não apenas executam lógicas pré-programadas, mas aprendem com os padrões operacionais específicos de cada instalação para otimizar continuamente seu desempenho.

As ferramentas da Eletrofrio em ação

A implementação prática gera resultados mensuráveis. No monitoramento remoto, Hemples relata o uso de uma IA generativa programada com modelos específicos para analisar dados de pressão, temperatura e consumo. Ela identifica padrões atípicos – como um início lento de degelo ou um compressor ciclando excessivamente – e antecipa decisões, alertando a central e os técnicos.

Ivair Soares complementa:

• Cenários de falhas: Algoritmos internos analisam parâmetros dos controladores, gerando alarmes mais específicos e sensíveis do que os programáveis nativamente, aumentando a granularidade da detecção.
• Ferramentas internas de consulta: Plataformas de IA que dão suporte imediato à equipe de campo, agilizando a resolução de problemas complexos.

Os resultados para os clientes não são poucos:

• Maior eficácia na identificação precoce de falhas.
• Redução significativa de perda de mercadoria por quebra da cadeia do frio.
• Operação mais estável e previsível dos ativos.
• Apoio técnico mais rápido e preciso, reduzindo o tempo de indisponibilidade (MTTR).

Na produção, André Guerra menciona projetos em desenvolvimento com machine learning, que prometem ganhos substanciais em precisão e padronização de processos fabris.

Qualidade do frio alimentar e eficiência energética

A IA é uma aliada direta da segurança alimentar. Soares ressalta que ela:

• Antecipa falhas e mitiga riscos, evitando oscilações de temperatura que comprometem produtos perecíveis.
• Aumenta a vida útil dos equipamentos ao mantê-los operando dentro dos regimes ideais, reduzindo o estresse sobre componentes.
• Garante controle mais rigoroso e documentado da temperatura, assegurando a integridade dos alimentos e a conformidade com normas rigorosas.

Quando o sistema opera no seu ponto ideal, o ganho em eficiência energética é inevitável. Jhony Hemples observa que o monitoramento inteligente leva naturalmente à otimização do ciclo de refrigeração, com menor consumo de energia e redução de desgaste por ciclos inadequados.

Lafani amplia a visão:

• Gestão inteligente de demanda: A IA analisa o consumo real versus o ideal, identificando desperdícios.
• Otimização de degelos: Em Centros de Distribuição, os degelos representam uma fatia significativa do consumo. A IA pode programá-los com base na umidade real, na carga térmica e no tarifário de energia, evitando degelos desnecessários.
• Controle avançado para redução de picos: Estratégias que aplainam a curva de demanda, resultando em menores custos com energia de ponta.

Experiência do usuário final

A tecnologia só é valiosa se for acessível. Jhony Hemples destaca que a IA transforma a experiência do usuário ao:

• Criar um canal direto e simples para interrogar o sistema.
• Oferecer diagnósticos imediatos em linguagem acessível, com recomendações de ação.
• Gerar relatórios automáticos e intuitivos sobre a saúde da instalação, empoderando o gestor com informações para a tomada de decisão.
• Facilitar o entendimento da operação sem a necessidade de conhecimento técnico profundo, aumentando a confiança no sistema.

IA como pilar estratégico

André Guerra vislumbra que, em fábricas com alta verticalização, a integração da IA com os pilares da Indústria 4.0 tem o potencial de elevar substancialmente a produtividade, a padronização, a rastreabilidade completa e a qualidade final do produto.

Em conclusão, a Inteligência Artificial não é uma solução isolada, mas um ecossistema integrado que está transformando radicalmente o ciclo de vida dos sistemas de refrigeração. Da concepção na fábrica, passando pelo comissionamento preciso, pela operação otimizada e energicamente eficiente, até a manutenção preditiva e o suporte técnico ágil, a IA consolida-se como um diferencial competitivo indispensável. Para engenheiros e técnicos, dominar essas novas ferramentas e conceitos deixa de ser uma opção e passa a ser um requisito fundamental para projetar, manter e gerenciar os sistemas de frio do presente e do futuro. A revolução já começou, e seu combustível são dados transformados em inteligência acionável.

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