Como a inteligência artificial está revolucionando a refrigeração industrial e a cadeia do frio

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A inteligência artificial deixou de ser uma promessa de futuro para se tornar parte concreta da operação industrial. Em um setor onde cada quilowatt importa, a aplicação de IA em sistemas térmicos e logísticos vem redefinindo a forma como indústrias de alimentos, bebidas, fármacos e armazenagem gerenciam o frio e a energia.

De acordo com o relatório “AI and Sustainability 2024”, da PwC Global, a inteligência artificial tem potencial para reduzir globalmente até 4% das emissões de gases de efeito estufa até 2030, por meio da otimização de energia e processos. A refrigeração industrial, por sua vez, é uma das áreas mais beneficiadas por essa aplicação, já que une consumo energético elevado, variáveis térmicas complexas e necessidade constante de confiabilidade operacional.

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Da câmara fria ao algoritmo

Nas operações frigoríficas, o sistema de refrigeração pode representar entre 40% e 70% do consumo elétrico total de uma planta, segundo a Agência Internacional de Energia (IEA) em seu relatório Energy Efficiency 2024. Ao integrar sensores inteligentes e algoritmos de aprendizado de máquina, torna-se possível ajustar automaticamente variáveis como pressão de sucção, rotação de compressores e tempo de degelo. Essa automação reduz o desperdício e pode gerar economias de até 20% em energia elétrica, sem comprometer a estabilidade térmica.

A IA também está transformando a gestão preditiva. Algoritmos treinados com dados históricos e ambientais conseguem antecipar picos de demanda térmica com horas de antecedência, o que permite preparar as câmaras para períodos de maior carga, equilibrando eficiência e segurança de conservação. O resultado é uma operação mais estável, menos dependente da intervenção humana e mais resistente a oscilações externas, como variações de temperatura ambiente ou volume de produção.

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Inteligência aplicada à logística frigorificada

O uso de IA não se limita às câmaras frias. Na logística refrigerada, modelos preditivos e sensores conectados estão elevando o nível de controle sobre o transporte e a armazenagem. De acordo com o relatório “AI in Operations” do IBM Institute for Business Value (2024), a integração de algoritmos de otimização em cadeias de suprimentos pode reduzir em até 15% as perdas logísticas e gerar uma economia de combustível próxima de 8% em rotas otimizadas.

No caso da cadeia do frio, essa automação ganha contornos estratégicos. Sensores acoplados a contêineres e caminhões monitoram a temperatura em tempo real e acionam ajustes automáticos em caso de desvios. Isso significa menor risco de perda de produto, maior eficiência energética e rastreabilidade completa. Para exportadores, esse controle é essencial, já que a União Europeia e a FAO têm endurecido normas de rastreabilidade térmica e segurança alimentar nos últimos anos.

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O papel da Polus Brasil na integração entre engenharia e dados

Na Polus, a inteligência artificial é vista como uma ferramenta de engenharia aplicada, e não apenas digital. O trabalho começa com a coleta e cruzamento de dados de consumo elétrico, variação térmica e desempenho de componentes críticos, como compressores e evaporadoras. Esses dados são processados, a cada estação do anos, por modelos que indicam onde estão as perdas e quais ajustes trazem o melhor retorno energético.

O monitoramento contínuo é o que fecha o ciclo. Com sensores e dashboards integrados, a Polus acompanha os resultados das melhorias e verifica a estabilidade térmica das câmaras ao longo do tempo. Esse processo cria uma cultura de eficiência constante, em que a automação trabalha a favor da gestão.

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Olhando adiante

A aplicação da inteligência artificial na cadeia do frio mostra que eficiência não é mais só sobre economia de energia, mas sobre inteligência operacional. As empresas que combinam engenharia, automação e análise de dados conquistam previsibilidade, reduzem perdas e constroem operações sustentáveis.

No futuro próximo, o frio será cada vez menos uma questão de potência e mais uma questão de precisão. E é justamente nesse ponto que a IA se torna indispensável.

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Fontes

• PwC Global. AI and Sustainability 2024 Report.
• Agência Internacional de Energia (IEA). Energy Efficiency 2024.
• IBM Institute for Business Value. AI in Operations: Transforming Supply Chains. 2024.
• Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). Food Cold Chain and Climate 2023.
• European Commission. EU Farm to Fork Strategy: Cold Chain Standards. 2024.