Uma máquina que consome mais energia do que deveria, um equipamento operando fora de sua faixa ideal ou uma linha de produção que mantém o gasto energético mesmo com a queda da produtividade. Situações como essas podem passar despercebidas durante meses. O custo aparece na conta, mas nem sempre a empresa consegue identificar o que provocou o aumento da despesa ou quanto poderia economizar ao corrigir o problema.

Esse é um dos desafios da gestão operacional: boa parte das informações necessárias para identificar desperdícios já existe, mas está distribuída entre sistemas que nem sempre se comunicam. Enquanto a área financeira acompanha os gastos, a operação monitora equipamentos, a manutenção registra ocorrências e a produção avalia seu desempenho. Cada departamento conhece uma parte da história, mas as perdas frequentemente acontecem justamente naquilo que não se consegue enxergar quando essas informações são analisadas separadamente.

Na indústria, essa desconexão ganha uma dimensão ainda maior. Segundo dados da McKinsey, o setor responde por aproximadamente 37% do consumo global de energia. Em operações nas quais eletricidade, equipamentos e produtividade estão diretamente relacionados, pequenas ineficiências podem representar despesas significativas ao longo do tempo.

A questão não é apenas quanto uma empresa consome, mas por que consome, em quais condições e com que resultado. Duas unidades industriais podem apresentar gastos semelhantes com energia e níveis bastante diferentes de produtividade. Sem relacionar essas variáveis, uma operação aparentemente eficiente pode esconder oportunidades de economia.

A integração entre dados operacionais e financeiros começa a mudar essa realidade. Com informações de consumo, produção, manutenção e custos analisadas em conjunto, torna-se possível identificar comportamentos fora do padrão, investigar suas causas e avaliar o impacto econômico de eventuais correções.

A Internet das Coisas (IoT) amplia essas possibilidades ao permitir o acompanhamento contínuo de equipamentos e processos. Sensores registram consumo energético, temperatura, vibração e outras variáveis relevantes. Quando associados ao histórico de produção e aos indicadores financeiros, esses registros deixam de ser apenas medições técnicas e passam a orientar decisões de negócio.

Imagine uma linha de produção cujo consumo de energia aumenta gradualmente, sem alteração no volume produzido. Uma análise isolada da conta de eletricidade talvez não revele o problema. Já o cruzamento entre dados de consumo, desempenho dos equipamentos e registros de manutenção pode indicar uma perda de eficiência que merece investigação.

Essa capacidade de relacionar o comportamento dos ativos aos resultados financeiros abre espaço para aplicações de analytics e inteligência artificial. Modelos analíticos podem reconhecer padrões de consumo, detectar anomalias e antecipar situações que tendem a elevar os custos. Em determinados processos, também é possível simular ajustes operacionais e comparar seus efeitos sobre produtividade e utilização de recursos.

Entretanto, ferramentas sofisticadas não compensam informações pouco confiáveis. Dados incompletos, coletados em intervalos diferentes ou sem contexto podem distorcer análises. Uma leitura de consumo, por exemplo, precisa considerar as condições de operação e a quantidade produzida. Fora desse contexto, até uma informação tecnicamente correta pode levar a uma decisão equivocada.

Por isso, antes de ampliar investimentos em monitoramento e IA, vale integrar os sistemas existentes, estabelecer indicadores consistentes e identificar processos com maior potencial de economia. Projetos menores, com resultados mensuráveis, podem oferecer um caminho mais seguro para expandir a tecnologia.

Embora a energia seja um exemplo evidente, a mesma abordagem vale para o consumo de água, matérias-primas, manutenção de ativos e logística. Em todos esses casos, compreender a relação entre desempenho operacional e resultado financeiro ajuda a direcionar investimentos e reduzir perdas.

Para empresas pressionadas por custos e margens cada vez mais disputadas, essa capacidade tem impacto direto na competitividade. Afinal, o desperdício nem sempre decorre da falta de controle ou tecnologia. Muitas vezes, continua acontecendo porque os sinais estão espalhados por diferentes sistemas e ninguém consegue relacioná-los. A conta mostra quanto foi gasto. Entender o que está por trás desse valor é o que permite mudar o resultado.

Filipe Cotait é CEO da Stefanini Data & Analytics