{"id":14646,"date":"2026-01-20T16:18:45","date_gmt":"2026-01-20T19:18:45","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=14646"},"modified":"2026-01-21T09:58:32","modified_gmt":"2026-01-21T12:58:32","slug":"sistema-ia-revoluciona-moagem-cana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/sistema-ia-revoluciona-moagem-cana\/","title":{"rendered":"Sistema com IA revoluciona moagem da cana e gera milh\u00f5es em receita adicional"},"content":{"rendered":"

IA –<\/strong> O uso da intelig\u00eancia artificial<\/a> come\u00e7a a transformar processos tradicionais da ind\u00fastria sucroenerg\u00e9tica, especialmente na etapa de moagem da cana-de-a\u00e7\u00facar. Um sistema que integra sensores e IA vem permitindo ganhos de efici\u00eancia operacional e aumento de receita ao ajustar as moendas em tempo real, com base nas caracter\u00edsticas da mat\u00e9ria-prima processada.<\/p>\n

A tecnologia, batizada de MM.IA (Monitoring Mills ou Monitoramento de Usinas com Intelig\u00eancia Artificial), foi desenvolvida pela consultoria ITC, de Piracicaba (SP), e j\u00e1 est\u00e1 em opera\u00e7\u00e3o na Usina S\u00e3o Manoel, localizada no interior paulista. A solu\u00e7\u00e3o combina sensores de infravermelho pr\u00f3ximo (Near Infrared) com algoritmos de IA para analisar, segundo a segundo, as propriedades da cana durante a moagem.<\/p>\n

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Diferentemente do modelo tradicional, baseado em an\u00e1lises laboratoriais feitas a cada quatro horas, o sistema permite decis\u00f5es instant\u00e2neas. \u201cO setor sempre usou dados laboratoriais obtidos a cada quatro horas, ou seja, decis\u00f5es baseadas em informa\u00e7\u00f5es do passado. Agora, a IA transforma essas fotografias em um filme em tempo real para buscar a maior efici\u00eancia poss\u00edvel\u201d, afirma Rafael Bassetto, gerente de Novos Neg\u00f3cios da Usina S\u00e3o Manoel.<\/p>\n

O monitoramento cont\u00ednuo \u00e9 relevante porque a composi\u00e7\u00e3o da cana varia de acordo com cada touceira, influenciando diretamente os n\u00edveis de a\u00e7\u00facar, fibras e \u00e1gua. Esses fatores s\u00e3o determinantes para maximizar a extra\u00e7\u00e3o de ATR (A\u00e7\u00facar Total Recuper\u00e1vel). A partir das an\u00e1lises feitas em tempo real, o sistema aciona automaticamente a calibragem das moendas, que j\u00e1 possu\u00edam essa funcionalidade.<\/p>\n

Segundo Bassetto, a implementa\u00e7\u00e3o da tecnologia foi facilitada pela adapta\u00e7\u00e3o \u00e0s estruturas existentes. \u201cA adapta\u00e7\u00e3o foi simples porque trouxe benef\u00edcios \u00e0 usina e facilidade aos operadores\u201d, destaca.<\/p>\n

Os testes com o sistema come\u00e7aram em 2020, com amplia\u00e7\u00e3o do uso em 2021 e ado\u00e7\u00e3o da regulagem autom\u00e1tica em tempo real a partir de 2022. O investimento feito pela usina foi de R$ 3,5 milh\u00f5es ao longo de cinco anos. Na \u00faltima safra, o uso da tecnologia resultou em um aumento de 0,25% no \u00edndice de recupera\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00facar, gerando um faturamento adicional estimado entre R$ 2,5 milh\u00f5es e R$ 3 milh\u00f5es.<\/p>\n

Para Bassetto, o principal desafio do setor est\u00e1 na efici\u00eancia da extra\u00e7\u00e3o. \u201cN\u00e3o \u00e9 produzir a\u00e7\u00facar, mas recuperar o a\u00e7\u00facar da cana. A capacidade de extra\u00e7\u00e3o padr\u00e3o fica em 88% a 90%, e a moenda responde por 80% da perda\u201d. Por isso, o aumento no \u00edndice de recupera\u00e7\u00e3o \u201c\u00e9 uma grande oportunidade\u201d.<\/p>\n

Embora sensores de infravermelho pr\u00f3ximo sejam utilizados no setor desde a d\u00e9cada de 1990, a ITC destaca que o diferencial do sistema est\u00e1 na integra\u00e7\u00e3o com IA e na calibra\u00e7\u00e3o precisa. \u201cA capacidade de fazer a calibra\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental e requer experi\u00eancia, al\u00e9m de conhecimento. Ter dados imprecisos \u00e9 quase t\u00e3o ruim quanto n\u00e3o ter dados. Cada usina precisa da calibragem exata do seu sensor\u201d, explica Bassetto.<\/p>\n

Na Usina S\u00e3o Manoel, dois sensores s\u00e3o utilizados na moenda \u2013 um na entrada da cana e outro na sa\u00edda do mela\u00e7o \u2013 capturando dados de at\u00e9 40 par\u00e2metros por segundo. A tecnologia emite luz infravermelha sobre as amostras e analisa os padr\u00f5es de absor\u00e7\u00e3o e reflex\u00e3o, identificando com precis\u00e3o a composi\u00e7\u00e3o da mat\u00e9ria-prima. Essas informa\u00e7\u00f5es alimentam um sistema de IA customizado, integrado ao hist\u00f3rico operacional da usina.<\/p>\n

Para Jaime Finguerut, diretor t\u00e9cnico da ITC, a ado\u00e7\u00e3o antecipada dessas solu\u00e7\u00f5es pode definir o futuro do setor. \u201cAs usinas que se anteciparem ser\u00e3o protagonistas da nova bioeconomia. Quem investir cedo vai colher os frutos da efici\u00eancia e da sustentabilidade\u201d, afirma.<\/p>\n

De acordo com a ITC, o desenvolvimento da tecnologia recebeu investimentos de aproximadamente R$ 11 milh\u00f5es nos \u00faltimos cinco anos. A Usina S\u00e3o Manoel j\u00e1 planeja expandir o uso do sistema para outras etapas produtivas, como fermenta\u00e7\u00e3o e fabrica\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00facar. \u201cNo caso da fermenta\u00e7\u00e3o, o investimento est\u00e1 na casa de R$ 2 milh\u00f5es, dilu\u00eddos em cinco anos. Projetamos R$ 1 milh\u00e3o de retorno extra ao ano nestas novas duas etapas\u201d, afirma Bassetto.<\/p>\n

Na safra 2024\/25, a Usina S\u00e3o Manoel processou 3,8 milh\u00f5es de toneladas de cana-de-a\u00e7\u00facar, sendo 96,2% provenientes de \u00e1reas pr\u00f3prias ou arrendadas e 3,8% de parceiros. No per\u00edodo, a unidade produziu 160 milh\u00f5es de litros de etanol e 260 mil toneladas de a\u00e7\u00facar.<\/p>\n

(Com informa\u00e7\u00f5es de Globo Rural)<\/strong><\/em>
\n(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Tecnologia j\u00e1 adotada por usina no interior de SP permite monitoramento em tempo real e eleva a recupera\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00facar<\/p>","protected":false},"author":6,"featured_media":14647,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-14646","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14646","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14646"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14646\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14648,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14646\/revisions\/14648"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14647"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14646"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14646"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14646"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}