André Said*
A evolução da indústria sempre esteve ligada à capacidade de antecipar riscos e aumentar a eficiência operacional. Processos industriais dependem de controle rigoroso de temperatura para garantir produtividade, qualidade e segurança. Tecnologias como machine learning e inteligência artificial deixaram de ser tendências para se tornar pilares estratégicos da continuidade operacional.
Historicamente, sistemas de refrigeração e climatização industrial foram geridos de maneira reativa: o problema acontecia, o equipamento parava e então iniciava-se o processo de diagnóstico e manutenção.
O desafio é que, em muitos segmentos, o custo de uma parada inesperada vai muito além do reparo técnico. Uma interrupção em sistemas térmicos pode significar perda de matéria-prima, descarte de produtos, interrupção de linhas produtivas, desperdício energético e até riscos regulatórios, especialmente em setores como alimentos, farmacêutico, hospitalar e químico.
Estudos recentes mostram a dimensão desse impacto. Segundo a Deloitte, o downtime não planejado gera perdas de aproximadamente US$ 50 bilhões anuais para a indústria global. Em operações produtivas críticas, uma hora de interrupção pode ultrapassar US$ 100 mil em prejuízos diretos e indiretos.
Ao mesmo tempo, há um custo silencioso frequentemente negligenciado: a ineficiência operacional. Segundo publicação do Journal of Building Engineering, falhas e manutenção inadequada podem elevar entre 15% e 30% o desperdício energético em sistemas HVAC e de refrigeração. Isso significa que, além do risco de parada, muitas empresas operam diariamente com consumo energético acima do necessário, reduzindo competitividade e aumentando a pegada ambiental das operações.
Em paralelo, estudos do NIST mostram que empresas que adotam modelos de manutenção preditiva conseguem reduzir em mais de 50% as paradas não programadas, reforçando o papel estratégico da inteligência operacional na continuidade industrial. É justamente nesse contexto que a convergência entre machine learning e IA transforma a engenharia térmica.
Com conectividade, a telemetria e operação preditiva, especialistas conseguem acessar dados em tempo real, realizar diagnósticos prévios e direcionar intervenções de maneira muito mais assertiva. Reduz deslocamentos desnecessários, acelera respostas críticas e diminui significativamente o tempo de indisponibilidade dos ativos. A boa notícia é que soluções desse tipo conectadas à assistência técnica já estão disponíveis no mercado.
Mais do que automação, estamos falando de inteligência operacional aplicada à infraestrutura térmica.
Em um ambiente industrial cada vez mais conectado, os sistemas de resfriamento e controle térmico deixam de ser apenas um suporte à produção e passam a ocupar uma posição estratégica para a continuidade do negócio.
A próxima fronteira da competitividade industrial não será apenas produzir mais, mas produzir com previsibilidade, eficiência e resiliência. E, nesse cenário, a inteligência aplicada aos sistemas térmicos terá um papel decisivo.
*André Said é diretor de engenharia da Mecalor, indústria líder em soluções de engenharia térmica.
Clique aqui para ler mais artigos
