A indústria de transformação diferencia-se dos setores de serviços num ponto que tem consequências diretas para os dados de sustentabilidade: a maior parte do impacto ambiental não está nas instalações próprias, mas na cadeia antes e depois dela. Matérias-primas, produtos semiacabados, etapas de processamento intensivas em energia, transporte entre fábricas, fluxos de resíduos no chão de fábrica — a operação própria é frequentemente apenas uma pequena parte do quadro total. Isso significa que, para uma parte substancial da sua obrigação de reporte, uma organização da indústria de transformação depende de dados que surgem noutro lugar: num fornecedor, numa transportadora, num fornecedor de energia. Essa dependência tem um padrão comparável ao que se passa no setor agrícola, onde a cadeia antes e depois da própria empresa também determina uma grande parte do impacto.
Dentro das próprias paredes, os dados de sustentabilidade estão dispersos por sistemas que não foram concebidos para esse fim. O consumo de energia por linha de produção está no sistema de gestão do edifício ou no fornecedor de energia, sem ligação aos volumes de produção. Os tempos de funcionamento e paragem das máquinas estão no MES ou numa folha de Excel do chefe de turno. Os fluxos de resíduos — ferro-velho, material residual, resíduos químicos — são frequentemente registados por guia de pesagem pela empresa de tratamento de resíduos, à parte do sistema interno. O consumo de água é por vezes medido de forma centralizada para todo o terreno, sem divisão por processo. Para alguém que precisa de um valor de emissões por linha de produção, isto significa uma procura por sistemas de medição que têm cada um a sua própria lógica e frequência.
O sistema ERP contém volumes de compra, fluxos de material e, por vezes, dados de fornecedores, mas raramente fatores de emissão. O MES conhece os tempos de máquina e a produção, mas não os liga automaticamente ao consumo de energia ou de material por unidade de produto. Entre estes dois sistemas há frequentemente um passo manual: alguém que retira volumes do ERP, combina dados de máquina do MES e, com uma folha de cálculo separada, chega a um valor de emissões. Essa folha de cálculo — e os pressupostos nela contidos — é precisamente o ponto onde a rastreabilidade desaparece se ninguém registar qual a fonte, qual o fator e qual o pressuposto utilizado.
Para o escopo 3, a indústria de transformação depende fortemente do que os fornecedores fornecem. Um fornecedor envia um relatório de sustentabilidade detalhado, outro uma estimativa numa fatura, um terceiro nada de todo. Algumas empresas trabalham com médias setoriais genéricas porque faltam dados dos fornecedores; outras têm dados primários para alguns grandes fornecedores, mas não para o resto da cadeia. Esta mistura de fontes de dados — primária, secundária, estimada — tem de ser registada em algum lugar com uma anotação sobre a origem, caso contrário deixa de ser possível reconstruir posteriormente qual o valor que se baseia em que pressuposto.
Muitas empresas da indústria de transformação já têm certificações em curso, como a ISO 14001, ou auditorias energéticas. Esses processos geram dados valiosos — consumo de energia, planos de melhoria, valores verificados — mas os resultados acabam frequentemente num arquivo separado do departamento de qualidade, à parte do relatório de sustentabilidade. O valor que o auditor já verificou é então recolhido novamente e separadamente para o relatório de sustentabilidade, com o risco de os dois valores deixarem de coincidir.
Quem é responsável pelo valor de energia de uma localização produtiva: o gestor da fábrica, o gestor de instalações, ou o coordenador de sustentabilidade na sede? Quem gere os fatores de emissão aplicados aos dados de transporte: compras, logística, ou finanças? Em muitas empresas da indústria de transformação, essa responsabilidade nunca foi explicitamente atribuída. A propriedade dos dados surge implicitamente, em quem por acaso tem acesso ao sistema, não em quem melhor conhece ou pode controlar o conteúdo.
É grande a tentação de comprar um pacote de software que se liga automaticamente ao ERP e ao MES e que produz painéis de controlo bem apresentados. Mas uma ferramenta colocada sobre uma base desorganizada produz sobretudo versões mais rápidas e mais convincentes dos mesmos números incertos. Antes de um sistema poder recolher dados, é preciso estabelecer que ponto de dados vem de que fonte, quem é o seu proprietário e que regra de qualidade lhe está associada. Isto aplica-se à indústria de transformação tanto quanto a setores com uma estrutura de cadeia completamente diferente, como o setor dos transportes ou o comércio a retalho, onde as fontes de dados são diferentes, mas o problema de organização é o mesmo.
O Data Readiness Scan cria, para a indústria de transformação, um registo de pontos de dados: por fonte de emissão, por linha de produção, por elo da cadeia, determina-se qual o ponto de dados necessário, onde este surge — máquina, ERP, fornecedor de energia, empresa de tratamento de resíduos, fornecedor — e por que caminho chega ao ponto de reporte final. A isto acrescenta-se um proprietário por ponto de dados e uma regra de qualidade que determina quando um valor é utilizável e quando não é. Não se trata de um relatório nem de um questionário preenchido, mas da estrutura subjacente que torna possível rastrear, em qualquer momento, um valor até à sua fonte. Esta estrutura é comparável ao que é necessário nos serviços empresariais, onde os dados também estão dispersos por sistemas e folhas de cálculo isolados, embora a cadeia tenha aí um aspeto diferente.
A ferramenta que executa esta análise está em construção. Quem quiser preparar a sua organização para isto pode inscrever-se na lista de espera.
Uma vez claro quais os pontos de dados existentes, onde surgem e quem os gere, torna-se também visível quanto trabalho manual está envolvido na recolha, verificação e transcrição desses dados. Esse trabalho — recolher dados de vários sistemas, rastrear valores até uma fonte, executar controlos de qualidade — consiste em tarefas separadas que não exigem todas a mesma quantidade de trabalho humano. A werkscan da FTE TO AI calcula, por tarefa, que parte desta pode ser assumida pela IA, tornando claro onde a automatização traz mais ganho de tempo e onde continua a ser necessário o controlo humano.
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