Análise de consumo de um smartwatch¶

A análise de consumo transforma o uso diário esperado em uma estimativa de autonomia e, sobretudo, em uma lista das cargas que mais vale a pena otimizar. Este artigo usa a planilha de dados de consumo de um smartwatch, em inglês, como exemplo prático. Você verá como converter o comportamento do usuário em mAh por dia, identificar as cargas que dominam o orçamento de energia e transformar o modelo em um plano de medição.

Leia também a Visão geral do projeto de baixo consumo de energia, para orientações de arquitetura e firmware, e Medição e validação do consumo de energia, para o procedimento de medição que valida o modelo.

Visão geral do sistema¶

Comece definindo os limites do modelo. A planilha representa um smartwatch alimentado por bateria, com MCU, display AMOLED, motor de vibração e uma categoria agregada Other para cargas ainda não discriminadas. Ela não informa tamanho, resolução ou brilho do painel, arquitetura de rádio nem sensores individuais. Trate as correntes do display como entradas do modelo, não como medições nem como especificações de um painel específico. Other reúne cargas ainda não identificadas; não representa um único componente físico.

Consumo por cenário¶

Um cenário representa um evento completo do usuário ou do sistema, não o funcionamento isolado de um componente. Uma notificação de mensagem pode despertar o MCU, acender o AMOLED, acionar o motor de vibração e manter cargas de fundo ativas. Na matriz de origem, cada linha Display corresponde ao AMOLED. A matriz agrupa as linhas dos componentes de cada cenário e mantém os valores diários calculados para permitir sua conferência. As hipóteses de frequência e duração que determinam esses valores são detalhadas mais adiante, no perfil diário de uso.

*A planilha identifica essa coluna como “Power-Conversion Efficiency (%)”, mas a fórmula calcula apenas uma razão entre tensões, não a eficiência medida do regulador. A subseção “Verificar a hipótese de conversão da planilha” explica o efeito dessa aproximação na estimativa de autonomia. Os valores de consumo diário e as porcentagens desta tabela foram arredondados a partir da planilha; consulte o arquivo para conferir fórmulas e valores exatos. Use as tabelas ordenadas abaixo para definir prioridades e volte a esta matriz para verificar a hipótese de corrente ou tensão de cada contribuição.

flowchart LR
    A["Definir o uso diário"] --> B["Atribuir corrente e tempo ativo a cada carga"]
    B --> C["Somar os mAh diários no lado da bateria"]
    C --> D["Ordenar as contribuições por cenário e componente"]
    D --> E["Medir as maiores contribuições no hardware"]
    E --> F["Atualizar as hipóteses e repetir"]
    F --> B

Converter um cenário em consumo diário¶

Para uma carga cuja corrente já esteja expressa no lado da bateria, o cálculo é direto:

daily_charge_mAh = current_mA x active_time_seconds_per_day / 3600

Se a carga for alimentada por um regulador, calcule primeiro a corrente no lado da bateria e depois aplique o tempo:

battery_current_mA = (load_voltage_V x load_current_mA) /
                     (battery_voltage_V x regulator_efficiency)

Use a eficiência medida do regulador na corrente de carga prevista. A eficiência de pico anunciada raramente é representativa de um relógio que passa grande parte do dia com carga leve.

Verificar a hipótese de conversão da planilha¶

A coluna “Power-Conversion Efficiency (%)” da planilha é calculada como load voltage / battery voltage. A fórmula de carga divide por esse valor e pela tensão da bateria, cancelando os termos de tensão. Assim, o consumo diário resulta apenas da corrente da carga multiplicada pelo tempo: a corrente da bateria é considerada igual à corrente da carga, em vez de se modelar uma conversão de potência ideal. Isso se aproxima de um regulador linear sem corrente quiescente; não é um modelo geral para reguladores chaveados.

Por exemplo, uma carga de 1 mA a 3,3 V alimentada por uma bateria de 3,87 V através de um conversor ideal exigiria cerca de 0,853 mA da bateria, mas a planilha contabiliza 1 mA. Em um conversor real, o resultado depende da eficiência e da corrente quiescente. Portanto, essa hipótese de conversão, por si só, não permite dizer se a estimativa de autonomia é otimista ou conservadora. A classificação continua útil para uma primeira análise das correntes e dos tempos assumidos, mas não constitui um orçamento de energia final. Para um orçamento de energia de produção, substitua o fator auxiliar pela eficiência medida de cada linha de alimentação e faixa de carga. Inclua a corrente quiescente sem contá-la duas vezes se já estiver incorporada à medição, além das perdas nos circuitos de proteção da bateria e no caminho de alimentação do carregador.

Calcular o consumo diário a partir do uso do produto¶

O mesmo cenário pode ter efeito desprezível ou dominar o consumo, dependendo do uso do produto. A planilha considera um dia de uso representativo com os seguintes cenários habilitados: standby de referência, notificações, alertas de chamada, acionamento da tela pelo gesto de erguer o pulso, medições de frequência cardíaca e SpO2, registro de exercício, alarmes, monitoramento do sono e sincronização com o aplicativo. NFC, chamadas Bluetooth e ambos os cenários AOD estão zerados; por isso, não entram no resultado de 13,15 dias.

As células vazias na coluna de cenários da matriz de origem são intencionais. Cada cenário nomeado é seguido pelas linhas de display, motor de vibração e Other. Essas linhas usam a mesma frequência diária e duração da linha de cenário acima; por isso, o nome aparece apenas uma vez na origem.

A classificação dos cenários orienta melhor as decisões do que o número final de dias de autonomia. As maiores contribuições são os primeiros pontos em que vale testar uma hipótese de otimização.

pie showData
    title Consumo diário (mAh/dia) por cenário habilitado
    "Acionamento da tela pelo gesto de erguer o pulso" : 4.9020
    "Notificações" : 3.9996
    "Monitoramento do sono" : 2.3040
    "Exercício" : 2.1839
    "Standby" : 2.0679
    "Chamadas recebidas" : 0.7999
    "Alarme" : 0.6910
    "SpO2 manual" : 0.3929
    "Frequência cardíaca automática" : 0.2616
    "Sincronização com o aplicativo" : 0.0800

Os dois cenários de interação com a tela ligada que mais contribuem para o consumo representam cerca de metade do consumo diário modelado. Esse é um resultado que pode ser verificado por medição, não apenas uma afirmação genérica de que displays consomem energia. Antes de investir nas cargas menores, confirme quantas vezes o gesto de erguer o pulso ativa a tela, por quanto tempo ela permanece ligada, o brilho, a política de atualização da tela e a política de notificações.

pie showData
    title Consumo diário (mAh/dia) por categoria explícita da planilha
    "Display AMOLED (9,56 mAh/dia)" : 9.5595
    "MCU (4,62 mAh/dia)" : 4.6163
    "Motor de vibração (2,22 mAh/dia)" : 2.2203
    "Outras cargas / não discriminadas (1,29 mAh/dia)" : 1.2866

A última fatia permanece, intencionalmente, como Other / unallocated (outras cargas / não discriminadas). A planilha não fornece valores independentes no lado da bateria para Bluetooth, acelerômetro ou giroscópio. Desativar o cenário de chamadas Bluetooth não significa que o Bluetooth não consome energia: a sincronização com o aplicativo também pode usar o rádio, mas a planilha não discrimina esse consumo. Da mesma forma, o consumo dos sensores pode estar em Other, mas os dados fornecidos não permitem separá-lo em acelerômetro e giroscópio.

Para obter um gráfico com cinco categorias — MCU, display, motor de vibração, Bluetooth e uma categoria conjunta para acelerômetro e giroscópio —, acrescente linhas para os estados ocioso e de transferência do Bluetooth, os modos e ciclos de trabalho do acelerômetro e os modos e ciclos de trabalho do giroscópio. Meça cada linha na entrada da bateria ou aplique a eficiência medida do regulador antes de somá-la ao total de mAh no lado da bateria. Em seguida, substitua a fatia Other / unallocated, em vez de acrescentar uma segunda fatia de sensores ou Bluetooth que sobreponha o consumo já contabilizado.

Separar o consumo de referência do MCU, o trabalho por cenário e as cargas dos sensores¶

A planilha tem uma categoria explícita MCU, mas não isola a renderização gráfica como um caminho de execução próprio. A análise mais confiável separa o item de referência do MCU em standby dos itens atribuídos ao MCU em cada cenário; o consumo dos sensores não aparece como uma categoria independente.

pie showData
    title Consumo diário do MCU (mAh/dia) por grupo de atividade
    "Standby de referência" : 1.4854
    "Interação com o display ligado" : 1.3013
    "Monitoramento do sono" : 1.6640
    "Medição automática de frequência cardíaca" : 0.1656

Duas comparações ajudam a evitar uma conclusão enganosa:

• Item de referência do MCU em standby versus itens dos cenários com o display ligado: o standby de referência contribui com 1,49 mAh/dia, um pouco mais que os 1,30 mAh/dia atribuídos ao MCU no conjunto dos cenários de interação com o display ligado. Neste modelo, reduzir a corrente de referência presumida é pelo menos tão importante quanto reduzir o trabalho total do MCU associado a esses cenários. A planilha não mede separadamente os períodos de processamento gráfico.
• Item de referência do MCU em standby versus os demais itens explícitos do MCU: os demais itens atribuídos ao MCU somam 3,13 mAh/dia, ou 2,11 vezes o valor de referência. O monitoramento do sono é o maior item individual fora do standby de referência, com 1,66 mAh/dia; trata-se de uma atribuição de consumo do MCU a um cenário, não de uma medição exclusiva da corrente da CPU em atividade.

A planilha não tem uma categoria exclusiva para sensores. Other é a única categoria que poderia incluir seu consumo, mas também pode conter PMIC, rádio, correntes de fuga ou outras cargas de fundo. Ela soma 1,29 mAh/dia (7,28%). Mesmo que todo o consumo de Other fosse atribuído aos sensores, o item explícito do MCU ainda seria maior: 4,62 mAh/dia contra 1,29 mAh/dia, cerca de 3,59 vezes mais. Esta é uma comparação entre categorias do modelo, não uma medição direta do silício do MCU em relação aos sensores. A parcela real dos sensores só pode ser determinada quando o modelo separar suas linhas de alimentação da categoria genérica Other.

Transformar a classificação em ações de projeto¶

Comece pela maior contribuição modelada e valide a ordem por medição. Neste modelo, uma sequência razoável é:

1. Política do display: meça a curva de corrente completa do gesto de erguer o pulso para ativar a tela. Reduza falsos acionamentos, tempo de tela ligada, brilho, redesenhos de tela inteira e animações desnecessárias antes de buscar reduções de poucos microampères no MCU.
2. Política de notificações: agrupe notificações não urgentes quando a experiência do produto permitir. Verifique se todo evento precisa acionar tanto o display quanto a vibração.
3. Standby conectado: confirme que o MCU atinge o estado de suspensão previsto após cada evento. Revise temporizadores periódicos, a consulta periódica (polling), callbacks do Bluetooth e votos de gerenciamento de energia (PM).
4. Padrões de vibração: ajuste amplitude e duração com testes de percepção. Um padrão mais curto ou suave pode reduzir a energia sem prejudicar a utilidade dos alertas.
5. Sensoriamento prolongado: analise monitoramento do sono e registro de exercício como cenários completos, incluindo ciclo de trabalho dos sensores, processamento, acessos à memória e atividade de rádio.

Não otimize um número isolado na planilha. Uma mudança aparentemente eficiente pode aumentar a frequência de despertares, prejudicar a experiência do usuário ou prolongar o tempo ativo a ponto de anular a economia esperada.

Validar o modelo no hardware¶

O modelo ganha utilidade quando é continuamente ajustado às medições. Para cada contribuição importante, registre a tensão da bateria ou da fonte, a temperatura, a revisão da placa, a revisão do firmware, os rádios habilitados, o modo do display e a faixa de medição.

Manter o modelo confiável¶

• Considere cenários desabilitados como não orçados, não como funções sem consumo. A planilha atribui carga zero aos cenários de NFC, chamadas Bluetooth e AOD.
• Separe cenários de funções visíveis ao usuário e tarefas de fundo. Isso deixa claros os trade-offs do produto nas revisões.
• Sempre que possível, meça na entrada da bateria. Medições por linha de alimentação também são úteis, mas precisam considerar perdas do regulador e corrente quiescente antes de virarem números de autonomia.
• Altere uma hipótese por vez e compare mAh por dia, não apenas a corrente instantânea.
• Refaça o perfil quando mudar a política do display, uma configuração do Bluetooth, a frequência de medição dos sensores, a política de gerenciamento de energia ou uma função importante do firmware.

Principais conclusões¶

• A autonomia é estimada dividindo-se a capacidade útil da bateria pelo consumo diário. Com 232,5 mAh disponíveis e 17,68 mAh/dia nos cenários habilitados, este modelo projeta 13,15 dias.
• Nesta configuração de referência, o display domina o orçamento de energia. O acionamento da tela ao erguer o pulso e as notificações representam, juntos, cerca de metade do consumo diário.
• A classificação dos cenários indica o que medir e otimizar primeiro; é mais útil que um único valor de corrente média.
• Use eficiência real de conversão e corrente quiescente antes de tratar uma previsão da planilha como uma declaração de autonomia de produto.
• Repita o ciclo: modele um uso realista, meça os cenários dominantes, atualize as hipóteses e então otimize.

Última atualização: 2026-10-19