A ITC, consultoria sediada em Piracicaba (SP), desenvolveu uma tecnologia inédita no mundo para monitoramento de processos em usinas (moenda, fermentação, biogás, fábrica de açúcar), unindo sensores avançados e inteligência artificial (IA) para otimizar toda a operação industrial. Segundo simulações da consultoria, em uma usina típica (moagem de 3,8 milhões de t/safra), o ganho com a utilização da tecnologia ultrapassa os R$ 3,07 por tonelada de cana processada, mantendo-se a quantidade de matéria-prima moída e mesma equipe e estrutura operacional. Há ainda economia de 2 milhões de m³ de água por safra e um aumento no EBITDA na ordem de R$ 9 milhões/ano.
Com base em simulações e projetos já em andamento, ganhos chegam a 0,5% na extração e 0,5% na fermentação, podendo ser maiores a depender de cada usina. Tais elevações de eficiência são suficientes para garantir o retorno do investimento no primeiro ano de operação. “O retorno sobre o investimento não vem só do aumento direto de eficiência, mas também das perdas evitadas. A IA antecipa desvios e reduz desperdícios”, destaca o engenheiro químico Jaime Finguerut, pesquisador e diretor técnico do ITC.
Batizado de projeto MM.IA (Monitoring Mills com Inteligência Artificial), o sistema, que já tem patente requerida, combina sensores de espectroscopia de infravermelho próximo (NIR on-line) com algoritmos de aprendizado de máquina, capazes de interpretar e ajustar automaticamente as variáveis industriais a cada segundo, sem depender da intervenção humana, de acordo com as variações da qualidade da cana que está entrando para ser processada (fibra, brix, pol e outros parâmetros que caracterizam o estado de maturidade, frescor e limpeza).
Segundo Finguerut, trata-se de uma mudança de paradigma. “O setor sempre trabalhou com dados laboratoriais obtidos a cada quatro horas, ou seja, decisões baseadas em informações do passado. Agora, a usina tem uma fotografia do processo a cada segundo e a inteligência artificial transforma essas fotografias em um filme, reagindo em tempo real para buscar a melhor eficiência possível, baseada nos dados atuais e em todo o histórico de dados acumulados, por meio de ferramentas de machine learning (aprendizado de máquina).”
O desenvolvimento dessa tecnologia contou com investimentos nos últimos 5 anos de cerca de R$ 11 milhões, sendo R$ 1 milhão via FAPESP, R$ 800 mil de investidores e o restante de capital próprio.
Resultados comprovados
A Usina São Manoel, em São Manuel (SP), foi a primeira a adotar o sistema de forma integral. Referência no setor sucroenergético por sua atuação consistente em sustentabilidade e pela condução de programas socioambientais consolidados, a usina também foi reconhecida nacionalmente ao vencer o Prêmio Época Negócios 2025, na categoria Agronegócio. Os resultados dessa combinação entre gestão responsável e inovação apareceram rapidamente: na safra 2024/25, a usina atingiu um processamento próximo a 4 milhões de toneladas de cana-de-açúcar, registrando um crescimento de 127% no lucro líquido em relação à safra anterior. Esses ganhos são atribuídos, também, à adoção da tecnologia da ITC, que proporcionou maior rendimento por tonelada de cana, redução de custos operacionais e otimização energética.
Além da melhoria na eficiência industrial, o uso da IA trouxe benefícios intangíveis ou indiretos, como maior estabilidade dos processos, previsibilidade de falhas e antecipação de paradas para manutenção preventiva, além de um controle mais preciso sobre as variações da matéria-prima. “A IA da ITC não substitui o operador, o gerente ou o laboratório. Ela multiplica a capacidade da equipe, antecipando problemas e sugerindo ações preventivas ou corretivas antes que ocorram perdas”, explica Wokimar Teixeira Garcia, especialista em espectroscopia vibracional e um dos criadores do sistema.
Inovação de ponta: NIR calibrado on-line e IA que aprende
O diferencial do projeto MM.AI está na metodologia de calibração dos sensores NIR diretamente nas linhas de produção, que permite capturar dados precisos sobre parâmetros como fibra, pureza, pH e impurezas – no total são mais de 40 parâmetros medidos pelos sensores NIR e acompanhados segundo a segundo na usina.
Essas informações alimentam um sistema de IA customizado para cada usina, onde são também agregados todos os dados existentes no seu banco de dados operacional. Esta IA analisa, correlaciona e aprende continuamente com os dados, buscando um “ótimo global” de eficiência, ao invés de apenas otimizar partes isoladas do processo. “As usinas que se anteciparem à transformação digital serão as protagonistas da nova bioeconomia. Quem investir cedo vai colher os frutos da eficiência e da sustentabilidade”, afirma Finguerut.
Além disso, em um cenário de preços reduzidos para a próxima safra, agora é o momento do ganho de eficiência que vai fazer a diferença. “Com esse novo ciclo do setor sucroenergético com preços reduzidos, aumento da concorrência com etanol de milho e da frota de carros elétricos, só a maior eficiência global com gestão inteligente do processo é que vai permitir as usinas passarem por essa fase”, conclui Finguerut.
Fonte: Flávia Romanelli
