As organizações enfrentam uma pressão crescente para reduzir as emissões de carbono e cumprir os regulamentos. A análise preditiva oferece uma solução, permitindo às empresas reduzir o consumo de energia em 12-15% e emissões até 40%. Os principais benefícios incluem:
- Custos mais baixos: As ferramentas de previsão poupam milhões anualmente (por exemplo, $3,2M para uma empresa petroquímica).
- Monitorização exacta das emissões: Os sistemas apoiados por IA melhoram a exatidão dos dados para 87%, reduzindo os erros dos métodos manuais.
- Eficiência operacional: A monitorização proactiva aumenta a vida útil do equipamento e reduz o tempo de inatividade em 25-30%.
- Conformidade regulamentar: Os relatórios automatizados simplificam o cumprimento dos requisitos ESG e da UE.
Atual Gestão de activos Desafios
À medida que mais organizações se voltam para a gestão preditiva de activos, é importante abordar os desafios que enfrentam. Por exemplo, apenas 9% das empresas medem totalmente as suas emissões [2].
Reunião Redução das emissões de carbono Requisitos
As expectativas dos investidores e os regulamentos mais rigorosos estão a pressionar as empresas a reduzir as emissões. Em junho de 2021, 457 investidores, que gerem mais de $41 triliões de activos, assinaram a Declaração Global dos Investidores sobre a Crise Climática [1].
Os principais desafios incluem:
- Navegar por requisitos regulamentares mais rigorosos
- Fornecer relatórios claros sobre ESG para satisfazer as expectativas dos investidores
- Equilíbrio entre as reduções de emissões e os objectivos operacionais
- Mostrar progressos que satisfaçam as partes interessadas
Estas pressões são agravadas por práticas de dados desactualizadas, tornando mais difícil para as empresas satisfazerem estas exigências.
Gestão de dados de carbono
Estudos revelam que 81% das empresas não comunicam algumas emissões internas, 66% não comunicam as emissões externas e 86% ainda utilizam folhas de cálculo manuais [2].
"Quando as empresas não conseguem compreender os seus níveis de emissões de base, como podem esperar controlar as suas emissões e definir os objectivos corretos?"
Os erros nos dados relativos às emissões podem atingir 30-40% [2], mostrando a necessidade de soluções melhores e baseadas em dados.
Ir além dos métodos reactivos
Confiar em métodos reactivos, como a recolha manual de dados e a elaboração de relatórios pós-evento, atrasa a perceção e limita o impacto. Muitas empresas concentram-se em melhorar as pontuações ESG sem ligar os esforços à criação de valor real [3].
| Abordagem reactiva | Impacto nos objectivos de sustentabilidade |
|---|---|
| Recolha manual de dados | Elevados erros e atrasos |
| Acompanhamento baseado em folhas de cálculo | Análise limitada |
| Relatórios pós-evento | Oportunidades perdidas |
| Iniciativas isoladas | Eficácia reduzida |
Estas deficiências põem em evidência o potencial das ferramentas de IA, que podem reduzir as emissões até 40%. Como explica Charlotte Degot:
"As novas ferramentas apoiadas por IA podem desempenhar um papel crucial para levar as empresas ao próximo nível de medição e comunicação e, em última análise, a reduções significativas. De facto, a nossa experiência mostra-nos que a IA pode permitir diretamente a redução das emissões das empresas em até 40% através da identificação das melhores iniciativas, do acompanhamento dos resultados e da otimização das operações da empresa.’ [2]
Para serem bem sucedidas, as empresas têm de ir além da conformidade e adotar abordagens preditivas e baseadas em dados que reduzam as emissões e melhorem as operações.
Utilização da análise preditiva para a redução do carbono
A análise preditiva está a mudar a forma como as empresas gerem as emissões, permitindo-lhes identificar e abordar precocemente os pontos críticos de carbono. Este método baseado em dados transforma a forma como as empresas gerem os seus esforços de redução de carbono, permitindo estratégias proactivas.
Modelos preditivos para o controlo das emissões
Os modelos preditivos utilizam dados históricos de emissões, variáveis operacionais e factores ambientais para prever tendências futuras. Estes modelos permitem às organizações
- Prever emissões com até Precisão 87%
- Identificar períodos de stress ambiental
- Simular diferentes cenários operacionais para tomar decisões informadas
Por exemplo, uma empresa europeia de petróleo e gás adoptou um sistema de previsão e ação baseado na aprendizagem automática e obteve os seguintes resultados:
- Redução das emissões de carbono em 1-1.5%, corte 3.500-5.500 toneladas anualmente
- Guardado entre $5-10 milhões
- Alcançou um Taxa de sucesso do 80% na identificação de anomalias de emissões [4]
Estas capacidades realçam a grande diferença entre os métodos preditivos e as abordagens manuais tradicionais.
Métodos orientados por dados vs. métodos manuais
As vantagens da análise preditiva tornam-se evidentes quando comparadas com métodos manuais mais antigos:
| Aspeto | Métodos tradicionais | Análise preditiva |
|---|---|---|
| Exatidão dos dados | Menor devido ao rastreio manual | Até Precisão 87% |
| Poupança de custos | Informações limitadas sobre os custos | Poupanças entre $5-10M para $40M |
| Redução das emissões | Análise pós-evento | Reduções mensuráveis (por exemplo, 1-1.5% para 3%), com ganhos potenciais até 5-10% [4] |
| Tomada de decisões | Reativo, pós-evento | Previsão em tempo real |
Um fabricante global de aço demonstra estas vantagens. Ao utilizar controlos de processos baseados em IA, recolhe milhares de milhões de pontos de dados de milhares de sensores. Este sistema permite um controlo preciso da energia e a redução de resíduos, conduzindo a..:
- A Redução anual de 230 000 toneladas de CO₂
- A Redução de 3% em emissões totais de carbono
- Poupança de custos de cerca de $40 milhões [4]
Este nível de precisão não só reduz as emissões, como também permite uma melhor gestão de activos a longo prazo.
Para manter sistemas eficazes, as organizações têm de se concentrar no tratamento de dados estruturados e em actualizações regulares. Os principais passos incluem:
- Instalação contadores inteligentes para um controlo preciso da energia
- Utilizar o avançado plataformas de análise de dados para obter informações mais aprofundadas
- Controlo do desempenho através de painéis de controlo em tempo real e atualizar constantemente os modelos de previsão
A investigação sugere que a integração da IA nos esforços de sustentabilidade das empresas pode desbloquear entre $1.3 e $2.6 biliões em valor através de receitas adicionais e poupanças de custos até 2030 [4].
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Principais caraterísticas do Oxand
A Oxand fornece uma gama de ferramentas concebidas para tornar a análise preditiva prática e acionável.
Planeamento do ciclo de vida dos activos
As ferramentas da Oxand ajudam a integrar os objectivos de sustentabilidade no planeamento operacional. Centra-se em três áreas principais:
| Componente | Objetivo | Impacto |
|---|---|---|
| Alinhamento estratégico | Liga os investimentos em activos aos objectivos de redução de carbono | Melhor afetação dos recursos |
| Avaliação dos riscos | Avalia os impactos ambientais | Minimiza os custos inesperados |
| Acompanhamento do desempenho | Mede a eficiência dos activos | Apoia escolhas baseadas em dados |
Estas ferramentas garantem que cada decisão é avaliada em função dos seus resultados mensuráveis.
Resultados reais em todos os sectores
Resultados para equipas de activos
As equipas de gestão de activos estão a obter ganhos mensuráveis com a análise preditiva. Por exemplo, manutenção preditiva demonstrou reduzir os custos em 25-30%. Isto é muito importante quando se considera que o tempo de inatividade não planeado custa às empresas cerca de $50 mil milhões todos os anos [8].
| Área de melhoria | Resultados médios |
|---|---|
| Custos de manutenção | Redução 25-30% |
Resultados para as equipas ESG
Depois de as equipas de activos melhorarem as operações, as equipas ESG beneficiam automatização dos relatórios de sustentabilidade através da análise preditiva. Eis o que ganham:
- Poupança de custos: Conseguir uma redução de pelo menos 5% nos custos totais instalados [9].
- Confiança dos consumidores: Quase metade (46%) dos consumidores prefere produtos sustentáveis e está disposta a pagar mais 9,7% por eles [11].
- Confiança dos investidores: Um número significativo de 77% de investidores globais procura ativamente oportunidades de investimento sustentável [11].
Estas melhorias não só contribuem para a conformidade regulamentar, como também aumentam a confiança entre as partes interessadas [10].
Resultados para Liderança
As equipas de liderança levam estes benefícios mais longe, utilizando as informações dos dados para orientar investimentos estratégicos e sustentáveis. Mikako Suzuki, Diretora Corporativa da Ricoh que supervisiona a ESG e a gestão do risco, sublinha este ponto:
"As alterações climáticas são um dos desafios mais inevitáveis e prementes que o mundo enfrenta. O compromisso da Ricoh para com zero emissões de GEE de Âmbito 1 e 2 até 2040 e o reforço dos nossos esforços de redução de Âmbito 3 não se trata apenas de acelerar o nosso próprio percurso de sustentabilidade." [13]
Com estratégias baseadas em dados, os executivos podem:
- Tomar decisões de investimento mais inteligentes com base em métricas de sustentabilidade.
- Mostrar progressos claros em relação aos objectivos de redução das emissões de carbono.
- Reforçar as relações com as partes interessadas através de relatórios transparentes.
Além disso, as organizações utilizam simulações de cenários para avaliar os impactos ambientais, ajudando-as a tomar melhores decisões sobre a gestão do ciclo de vida dos activos [12].
Etapas do relatório de conformidade
O painel de controlo de análise preditiva da Oxand oferece um processo simplificado para lidar com a conformidade:
- Avaliação da carteira de activos
Avaliar o desempenho energético da sua carteira para estabelecer linhas de base e identificar áreas que requerem actualizações. - Monitorização do desempenho
Acompanhar continuamente o consumo de energia e as emissões. O sistema assinala os edifícios que não cumprem as normas mínimas, permitindo intervenções atempadas. - Planeamento estratégico
Utilize conhecimentos preditivos para planear actualizações de equipamento, integrar energias renováveis e efetuar renovações energeticamente eficientes. - Geração de documentação
Criar automaticamente documentos de conformidade em formatos legíveis por máquina, em conformidade com as normas ESEF [15].
"É vital que os Estados-Membros demonstrem um compromisso claro e tomem medidas concretas no seu planeamento a longo prazo. Isto inclui facilitar o acesso a instrumentos financeiros, mostrar aos investidores que é dada prioridade à renovação da eficiência energética e permitir que as autoridades públicas invistam em edifícios com bom desempenho" [14].
Acompanhamento dos progressos
O acompanhamento do progresso garante que os esforços de sustentabilidade se traduzem em resultados mensuráveis, combinando informações preditivas com as principais caraterísticas operacionais.
Definir métricas de sucesso
É essencial alinhar os KPIs com o impacto ambiental e os objectivos empresariais. Para as emissões, normalizar as medições utilizando CO2e [16].
| Tipo métrico | O que medir | Como monitorizar |
|---|---|---|
| Emissões diretas | Consumo de combustível no local | Contas mensais de serviços públicos |
| Utilização de energia | Consumo de eletricidade do edifício | Leituras de contadores inteligentes |
| Eficiência dos recursos | Gestão da água e dos resíduos | Relatórios trimestrais de consumo |
| Impacto financeiro | Economias de custos decorrentes de iniciativas | Relatórios anuais de sustentabilidade |
A definição clara destes indicadores permite um acompanhamento preciso e coerente ao longo do tempo.
Medição de resultados
A recolha e análise de dados deve seguir uma abordagem estruturada, apoiada por análises preditivas. As ferramentas modernas podem automatizar a recolha e análise de dados em vários activos, tornando o processo mais eficiente.
As principais etapas incluem:
- Estabelecimento de bases de referência
- Métodos de documentação
- Validação regular dos dados
- Acompanhamento das melhorias ao longo do tempo
Apresentação de relatórios às partes interessadas
A recolha de dados exactos é a base de um relatório transparente. O Iniciativa Global Reporting (GRI), adoptada por 73% das 250 maiores empresas do mundo, oferece um quadro fiável para a elaboração de relatórios de sustentabilidade [17].
Comunicar eficazmente os progressos realizados:
- Adaptar os relatórios às necessidades de diferentes públicos.
- Utilize imagens claras para tornar os dados mais acessíveis.
- Fornecer actualizações numa base trimestral.
As ferramentas de análise preditiva também podem gerar documentação pronta para conformidade em formatos legíveis por máquina, ajudando a garantir precisão e transparência nas comunicações com as partes interessadas.
Conclusão
As organizações estão a utilizar cada vez mais estratégias baseadas em dados para minimizar o seu impacto ambiental e, ao mesmo tempo, manter a eficiência. Ferramentas como a análise preditiva avançada e os relatórios automatizados simplificam desafios complexos, transformando-os em resultados mensuráveis.
Os resultados falam por si. Veja-se o caso da UPS ORION como exemplo - poupa 10 milhões de galões de combustível por ano e reduz as emissões de carbono em 100 000 toneladas métricas. Isto equivale a retirar mais de 20.000 carros da estrada anualmente [19].
As ferramentas preditivas oferecem vantagens claras, tais como:
- Reduzir os custos de manutenção em 10-15% utilizando a otimização baseada no risco
- Produzir relatórios de sustentabilidade prontos para auditoria que cumpram os regulamentos
- Transformar dados ambientais em informações úteis para os decisores
Os líderes do sector já estão a ver o impacto:
"Estamos muito entusiasmados por utilizar estes relatórios para continuar a trabalhar na redução da pegada de carbono da nossa empresa e aumentar as emissões evitadas pelos nossos produtos. Também estamos entusiasmados por podermos comunicar melhor este importante trabalho a todas as nossas partes interessadas" [18].
O futuro da gestão sustentável dos activos combina a experiência humana com tecnologias de previsão. Ao adotar soluções inteligentes e baseadas em dados, as organizações podem cumprir os objectivos ambientais, ao mesmo tempo que se destacam operacionalmente e se mantêm em conformidade com os regulamentos. Com 91% das empresas a reconhecerem a importância das decisões baseadas em dados [20], Para além disso, estas ferramentas são essenciais para alcançar o sucesso ambiental e empresarial.
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