Sluicebox e TrustedParts apresentam uma solução inovadora para dados de emissões de carbono em nível de componente: LCAs Generativos

Publicado: July 7, 2025

Um artigo técnico recém-publicado e revisado por pares explica essa nova abordagem para calcular as emissões de carbono e a compara com as metodologias atualmente em circulação, incluindo abordagens baseadas em gastos, baseadas em processos e híbridas.

"Muitas abordagens se concentram na alocação de energia de alto nível porque é fácil de verificar, mas isso não agrega valor real aos clientes. Essas alocações são um bom primeiro ponto de partida, mas muitas vezes fornecem imagens falsas do impacto do CO₂, pois são altamente impactadas nas margens. O verdadeiro desafio é lidar com as emissões de baixo para cima – otimizando a produção interna e o uso de produtos químicos, em vez de confiar em suposições amplas e imprecisas."

- Martin Hachenburg, Diretor de Sustentabilidade, Infineon Technologies

Um caso de uso de IA que se mostrou consideravelmente promissor é a consolidação e análise de dados confusos e ausentes para calcular estatísticas de emissão de carbono, permitindo a fabricação sustentável de eletrônicos. Ter uma ferramenta automatizada e precisa para substituir a coleta manual de dados que ocorre agora para gerar uma lista de materiais (BOM) "verde" é algo que OEMs, como Apple, Google, Cisco e Microsoft, têm exigido para atingir suas metas de sustentabilidade. Infelizmente, apenas aplicar a IA ao processo tradicional de avaliação do ciclo de vida (LCA) para calcular a pegada de carbono de um design de produto é repleto de desafios. A TrustedParts.com fez parceria com a Sluicebox para empregar uma nova abordagem que usa IA para dimensionar o raciocínio especializado, ao mesmo tempo em que adere estritamente aos padrões ISO 14040/44, criando software que realmente aborda o problema. Eles lançaram um artigo técnicodetalhado explicando o raciocínio e a pesquisa por trás de sua nova abordagem.

Este artigo técnicobem pesquisado e revisado por pares foi de autoria de especialistas da indústria eletrônica e uma equipe de pesquisadores das áreas de IA, eletrônica e sustentabilidade, incluindo o Dr. Sandeep Chinchali, da Universidade do Texas em Austin; Sridhar Nagarajan e Mrinalini Iyer na Western Digital; Susan Monroe da Vishay Intertechnology; John Archer na TTI (uma empresa da Berkshire Hathaway); e Elmar Kert, Emi Ayada, Piriya Sugumaar e Sarah Tang da Sluicebox AI.

O artigo prepara cuidadosamente o cenário comparando primeiro as metodologias atualmente em circulação para calcular as emissões de carbono, incluindo abordagens baseadas em gastos, baseadas em processos e híbridas.

Os Cinco Mitos sobre as Emissões de Carbono

O artigo desmascara cinco mitos sobre as emissões na indústria eletrônica. Esclarecer esses equívocos é essencial para executivos e partes interessadas, afirmam.

• Mito # 1: Cálculos baseados em gastos são "bons o suficiente".

• Mito #2: As LCAs baseadas em processos são muito caras e demoradas.

• Mito #3: Os fornecedores podem fornecer prontamente dados abrangentes.

• Mito #4: Os dados primários são sempre os mais precisos.

• Mito #5: Os dados de carbono são apenas para conformidade regulatória.

A maior parte do artigo descreve como o modelo de IA proprietário da Sluicebox, que foi ajustado para a indústria eletrônica usando a experiência no assunto da ECIA, supera os modelos genéricos.

Para verificar a precisão de suas LCAs dinâmicas em tempo real, a Sluicebox comparou sua precisão com a experiência humana. Eles usaram um sistema de avaliação de qualidade LCA amplamente adotado que avalia a precisão dos dados com base na tecnologia, geografia e atualidade dos dados.

Os pesquisadores então apresentam resultados de três estudos de caso que implementam as LCAs em tempo real da Sluicebox para inteligência de carbono na Western Digital, TTI e Vishay. Em cada estudo de caso, é feita uma comparação de como as ACVs foram geradas antes e depois da implementação da abordagem Sluicebox.

Conclusão

"Dados primários são a Estrela do Norte ideal. No entanto, nem todas as empresas têm os mecanismos e processos para distribuir a intensidade de recursos para cada widget (dispositivo) produzido. O Custeio Baseado em Atividades foi pioneiro décadas atrás. Este é o momento do Carbono Baseado em Atividades. As LCAs generativas podem oferecer isso em escala."

– Sridhar Nagarajan, Diretor Sênior de Sustentabilidade, Western Digital

As LCAs generativas reduzem significativamente as barreiras tradicionais aos dados precisos de emissões de componentes, permitindo assim que a análise de emissões "seja escalada de forma eficiente em milhões de produtos eletrônicos", conclui o artigo. No entanto, a batalha não acabou. Como esse desafio requer um esforço intersetorial, uma colaboração robusta entre as plataformas de LCA e todos os participantes da complexa cadeia de suprimentos de fabricação de eletrônicos deve ocorrer para garantir o sucesso. Diversos participantes do setor, padrões e fontes de dados devem ser integrados a um ecossistema coeso.

Ao contrário dos modelos típicos de IA generativa, que rotineiramente geram "alucinações" imprecisas ou sem suporte, as LCAs generativas podem manter total transparência e verificabilidade porque usam IA apenas para preencher lacunas em fontes de dados conhecidas. Os resultados vêm de literatura revisada por pares, dados primários, fábricas ou divulgações de fornecedores validadas.

Os autores afirmam que a adoção antecipada de declarações ambientais de produtos (EPDs) será a chave para atender aos requisitos do cliente e alcançar uma transparência real sobre as emissões de carbono. As LCAs generativas podem automatizar a produção de EPDs em minutos, de acordo com a EN 50693. Com EPDs precisas e confiáveis, as empresas podem melhorar rapidamente a visibilidade do carbono desde níveis mínimos de linha de base até uma cobertura quase completa, possibilitando intervenções de sustentabilidade informadas. Assim, as LCAs generativas ajudam as organizações a passar da mera conformidade para divulgações proativas ao cliente.

Os autores do artigo concluem que "as LCAs generativas sinalizam uma nova era de inteligência ambiental: uma que é rápida, acionável e construída para escala. Para empresas de eletrônicos que navegam em cadeias de suprimentos fragmentadas, auditorias de clientes e intensificação das pressões de design, essa abordagem fornece clareza na complexidade."

Acesse o artigo técnico completo aqui: "Precisão e escala em dados eletrônicos de carbono: LCAs generativos para BOMs (Listas de Materiais) verdes"