Coordenador(a) do projeto: Jonatas Martins

IFRS

Problema de pesquisa  

O projeto investiga os impactos econômicos da adoção de práticas de gestão de energia e eficiência energética em Pequenas e Médias Empresas (PMEs) industriais no Rio Grande do Sul. Embora reconhecidamente vantajosas, tais práticas ainda encontram barreiras significativas à sua implementação, como desconhecimento técnico, limitações financeiras e percepções equivocadas sobre o retorno dos investimentos. O estudo busca desenvolver uma ferramenta analítica que permita simular cenários energéticos e apoiar a tomada de decisão das PMEs em contextos de incerteza econômica e regulatória, contribuindo para sua competitividade e sustentabilidade.

Enfoque metodológico adotado               

O projeto adota o enfoque metodológico da Design Science Research (DSR), que visa à criação e validação de artefatos inovadores capazes de resolver problemas complexos da prática. Neste caso, o artefato desenvolvido é um modelo baseado em Modelagem Dinâmica de Sistemas (MDS), associado a estratégias de Robust Decision Making (RDM). Essa abordagem permite simular os impactos econômicos da implementação de medidas de eficiência energética nas PMEs, considerando diferentes cenários de mercado e políticas públicas.

A DSR é dividida em quatro fases: (1) identificação do problema e revisão sistemática da literatura; (2) desenvolvimento do modelo dinâmico; (3) validação interna e externa por meio de grupos focais; e (4) elaboração de estratégias robustas e recomendações.

A Modelagem Dinâmica de Sistemas foi escolhida por permitir a análise de interações não lineares e feedbacks entre variáveis como consumo energético, custos operacionais e investimentos, oferecendo uma visão sistêmica e prospectiva das consequências das decisões. Já o RDM contribui para a formulação de estratégias resilientes frente às incertezas regulatórias e tarifárias típicas do setor energético.

Essa combinação metodológica é especialmente adequada ao contexto das PMEs industriais gaúchas, oferecendo suporte técnico para decisões estratégicas que visem a redução de custos, aumento da competitividade e alinhamento com políticas de sustentabilidade."

Principais fontes de dados

A pesquisa utiliza uma combinação de dados primários e secundários, assegurando rigor analítico e representatividade regional.

Dados primários:

Banco de dados de 350 unidades consumidoras industriais, obtido junto à concessionária de energia elétrica, contendo informações detalhadas de consumo, demanda contratada, modalidade tarifária e perfil de uso. Esses dados reais permitem análises robustas e simulações com alto grau de fidelidade ao contexto regional.

Entrevistas semiestruturadas com gestores de PMEs para identificar práticas atuais, barreiras enfrentadas e perspectivas sobre a eficiência energética.

Questionários estruturados, aplicados a uma amostra representativa de empresas, coletando dados quantitativos sobre custos energéticos, investimentos e indicadores de desempenho.

Estudos de caso longitudinais, acompanhando a implementação de medidas de eficiência ao longo do tempo em empresas selecionadas.

Dados secundários:

Relatórios e bases da EPE (Empresa de Pesquisa Energética), ANEEL, IBGE e FEE-RS, além de artigos científicos obtidos em bases como Scopus, Web of Science e ScienceDirect. Esses dados embasam os cenários regulatórios e econômicos utilizados nas simulações e permitem comparações com benchmarks nacionais e internacionais."

Política pública para a qual o projeto pretende contribuir            

O projeto contribui para o aprimoramento de políticas públicas voltadas à eficiência energética no setor produtivo, com foco em Pequenas e Médias Empresas industriais. Especificamente, busca subsidiar programas estaduais e federais que incentivem a redução do consumo energético, o aumento da competitividade e a sustentabilidade econômica e ambiental. A pesquisa também apoia o desenvolvimento de mecanismos de incentivo, capacitação técnica e regulamentação, em consonância com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), especialmente os ODS 7 (Energia Limpa e Acessível) e ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura).

Referências bibliográficas relevantes para o projeto

STERMAN, J. D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill, 2000.

MARTINS, J. C. Eficiência Energética e Microgeração Distribuída: Modelo para estimativa do impacto financeiro em unidades consumidoras industriais de uso não intensivo de energia. Tese (Doutorado) – UNISINOS, 2019. 

LEMPE, R. Decision Making Under Uncertainty: Theory and Application. Springer, 2014.

HASAN, A. S. M. M.; TRIANNI, A. A review of energy management assessment models for industrial energy efficiency. Energies, v.13, 2020.

FORRESTER, J. W. Industrial Dynamics. MIT Press, 1961.