Uma máquina nova pode custar caro mesmo quando funciona perfeitamente. Se ela consegue embalar duas vezes mais frangos, mas a linha de produção entrega a mesma quantidade de antes, parte de sua capacidade ficará ociosa. Se o problema estiver na expedição, acelerar os equipamentos pode apenas fazer os produtos chegarem mais depressa a uma saída que já não comporta o movimento. Antes de comprar a máquina, é preciso descobrir onde, de fato, a fábrica precisa mudar.

O exemplo é do engenheiro de controle e automação Lucas Serafim, da São Salvador Alimentos. Ele ajuda a desenvolver uma ferramenta para responder a esse tipo de problema sem que a empresa precise primeiro gastar, instalar e esperar pelo resultado. A proposta é reproduzir a operação em um ambiente virtual, alterar suas condições e observar o que aconteceria com a produção.

Na indústria goiana, que tem abatedouros em Itaberaí e Nova Veneza, essa reprodução começa muito antes de o frango chegar à fábrica. Passa pela produção de ovos, pelos incubatórios, pela ração e pelos aviários. Cada etapa depende da anterior e impõe condições à seguinte. Aumentar a capacidade de abate exige saber se toda essa estrutura conseguirá acompanhar o crescimento.

É nesse encadeamento que entra o gêmeo digital, uma representação virtual e altamente precisa de um objeto, processo, pessoa ou sistema físico real. Alimentado com dados da operação, este modelo permite testar decisões e identificar consequências que poderiam passar despercebidas quando cada setor é observado isoladamente. Para uma empresa que pretende chegar a um milhão de aves abatidas por dia, descobrir essas limitações antes de construir uma nova linha pode mudar o destino dos investimentos.

“É mais barato você errar no papel do que você errar depois que o equipamento tá na sua porta", aponta  Marcos Vinícius, coordenador de projetos de tecnologia de automação da São Salvador Alimentos.

Dois gêmeos digitais, funções diferentes

A companhia desenvolve dois projetos com essa lógica, cujos valores informados pela equipe somam aproximadamente R$ 3 milhões. Um procura representar a cadeia produtiva para orientar a expansão e as decisões de produção. O outro acompanha o sistema de refrigeração de Nova Veneza, em busca de oportunidades para consumir menos energia.

Ambos ainda estão em implantação. Os engenheiros já trabalham com simulações e versões iniciais, mas a economia efetiva e o retorno financeiro dos sistemas precisam ser demonstrados na operação.

O que dá utilidade a uma fábrica virtual é sua capacidade de reproduzir as relações da fábrica física. O modelo precisa conhecer quanto uma unidade produz, o que ela consome, de quais etapas depende e quais são seus limites. Com essas informações, os efeitos de uma mudança podem ser acompanhados ao longo do processo.

O Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos, o Nist, descreve a previsão como uma função central dos gêmeos digitais. Na indústria, eles podem ajudar a avaliar condições de máquinas, comparar planos de produção e testar alterações antes de executá-las nos equipamentos reais. A confiabilidade dessas análises depende do desenvolvimento e da validação dos modelos.

O interesse por esse tipo de aplicação também aparece na busca das empresas goianas por financiamento à inovação. Weysller Matuzinhos de Moura, diretor da Faculdade Senai Fatesg e responsável pelo Núcleo de Inteligência Artificial do Senai Goiás, cita a aprovação de 11 projetos de Goiás, com aproximadamente R$ 40 milhões, em uma seleção da Financiadora de Estudos e Projetos, a Finep, para o Centro-Oeste.

Para Moura, que também integra o CDTI da Fieg, o resultado mostra a disposição de empresas do estado para transformar tecnologias em soluções para a produção. Essa passagem exige identificar o problema, elaborar uma proposta, encontrar financiamento e desenvolver uma aplicação que funcione nas condições da indústria. É nesse percurso que ele situa o trabalho da Fieg e do Senai.

Como a automação muda o trabalho na indústria

Na São Salvador, a busca por novas ferramentas se insere em um movimento mais amplo de automação. O gerente de projetos da engenharia, Marcel Fogaça, afirma que a companhia investiu R$ 226 milhões em oito grandes projetos nos últimos anos. Segundo ele, essas mudanças reduziram a necessidade de mais de mil posições de trabalho na operação. Mesmo assim, a empresa mantinha cerca de 500 vagas abertas na ocasião da entrevista.

O relato sobre postos de trabalho se refere ao conjunto desses investimentos em automação. Os gêmeos digitais ainda estão sendo desenvolvidos e não têm um resultado próprio consolidado sobre emprego.

“Sem automação, não é possível crescer, não é possível manter a sustentabilidade dos processos", aponta  Marcel Fogaça, gerente de projetos da engenharia da São Salvador Alimentos.

Na avaliação de Fogaça, a necessidade de contratar mais pessoas também precisa entrar na conta de uma expansão industrial. Além dos salários, haveria despesas para acomodar trabalhadores, ampliar instalações e organizar a operação. Sem os investimentos realizados, afirma, a empresa precisaria preencher um número maior de vagas para sustentar a produção.

Marcos Vinícius descreve a transferência de trabalhadores entre áreas como parte desse processo. Ele cita a aquisição de máquinas para a desossa de coxa, atividade na qual a automação permitiu deslocar profissionais, segundo seu relato.

“A gente tá pegando de um local e colocando em outros locais que ainda não existe a automação”, afirma.

Ao tratar das aplicações desenvolvidas pelo Senai, Moura também enfatiza mudanças no uso do tempo de trabalho. Ele relata o caso de uma solução de inteligência artificial incorporada a um sistema de análise de dados. A ferramenta organiza informações e produz relatórios, reduzindo o trabalho operacional necessário para prepará-los. A expectativa, explica, é que os profissionais possam se dedicar à interpretação dos resultados e a outras atividades do negócio.

“Vai pensar estratégia, vai pensar captação de recurso, vai pensar na captação de mais clientes para a empresa”, diz.

Antes do software, foi preciso entender a fábrica

Para planejar o crescimento da empresa, Fogaça começou a reunir informações muito antes da escolha do software de simulação. Entre 2013 e 2014, procurava entender como a expansão de uma unidade afetaria as demais. Os d ados estavam espalhados, e conhecer a capacidade de um abatedouro não bastava para saber se haveria aves, alimento e estrutura para abastecê-lo.

“Se eu quero crescer no abate, eu tenho que olhar para trás, não basta olhar a planta”, explica.

Por volta de 2015, ele havia consolidado uma planilha que relacionava as diferentes etapas da cadeia. Ao alterar uma previsão de crescimento, conseguia identificar onde surgiriam limitações e necessidades de investimento. Parte do conhecimento acumulado pelos profissionais da empresa começava a ganhar uma organização que permitia comparar cenários.

Mas uma fórmula alterada ou um indicador modificado poderia comprometer o resultado. Quanto mais complexo se tornava o planejamento, maior era a necessidade de controlar os parâmetros e tornar as informações acessíveis à equipe.

A passagem para o gêmeo digital exigiu voltar aos detalhes da operação. No início, os engenheiros imaginavam trabalhar com números gerais: a capacidade de uma fábrica, o volume de um abatedouro, a quantidade de produtos. Ao construir o modelo, perceberam que precisavam entender os caminhos que levavam àqueles números.

Foram necessárias reuniões com profissionais das diferentes áreas para descrever como o trabalho acontecia. A empresa reúne, segundo a equipe, três fábricas de ração, dois incubatórios, unidades de produção de ovos férteis, produtores integrados responsáveis pela engorda e os abatedouros.

“É muita informação, muitos dados, muita pesquisa”, relata Marcos Vinícius. “Dados ruins geram saídas ruins.”

A advertência explica um dos limites da tecnologia. O computador calcula os efeitos das condições que recebe. Se a capacidade de uma máquina estiver superestimada ou uma informação sobre a criação das aves estiver desatualizada, a simulação poderá orientar uma decisão inadequada. A qualidade do modelo depende do conhecimento de quem acompanha a produção e da atualização dos dados utilizados.

Dez anos simulados em poucos minutos

Uma das situações que a equipe pretende estudar é a mudança no peso dos frangos. Manter as aves por mais tempo nos aviários pode aumentar o volume de carne que chega ao abatedouro. Essa decisão também altera o consumo de ração, a ocupação das instalações e a demanda sobre as etapas seguintes.

O gêmeo digital deverá permitir que a empresa compare essas consequências antes de mudar a produção. A análise pode mostrar quanto alimento adicional será necessário, como o fluxo industrial será afetado e se a estrutura disponível comportará o novo cenário.

A inclusão dos custos de produção acrescenta outra dimensão. Além de estimar quanto será produzido, o sistema deverá calcular as despesas necessárias para alcançar aquele volume. Se a fábrica de ração precisar trabalhar por mais tempo, haverá um custo associado. Se o peso das aves mudar, também mudarão as quantidades de produtos e os gastos ao longo da cadeia.

“Eu vou saber o impacto financeiro daquele crescimento”, afirma Fogaça.

O tempo necessário para fazer essas análises é outro impacto esperado. Nos módulos já trabalhados, que incluem fábrica de ração, incubatório e matrizeiros, o gerente relata conseguir simular um horizonte de dez anos em cerca de cinco minutos, desde que os dados técnicos estejam atualizados.

“É dez anos em poucos minutos”, acrescenta Marcos Vinícius.

São dez anos calculados sob determinadas hipóteses. A equipe ainda precisa preparar as informações, ajustar o modelo e interpretar as respostas. A velocidade abre espaço para repetir o exercício: mudar uma condição, testar outra combinação e comparar os resultados antes de escolher um caminho.

Desenvolvido com a SmartPLM, por meio do Plant Simulation, o projeto da cadeia produtiva tem investimento estimado em R$ 1,2 milhão, entre licenças e desenvolvimento de software, segundo Serafim. A previsão apresentada pela equipe é colocá-lo em operação em agosto de 2027.

Nesse caso, o prazo para recuperar o investimento ainda não foi estabelecido. Parte do benefício esperado está em despesas que a empresa poderá evitar: uma máquina comprada sem necessidade, uma ampliação maior do que a demanda exige ou uma obra que poderia ser adiada após a reorganização do processo.

Serafim volta ao exemplo da expedição. Se a saída dos produtos estiver limitando a operação, a solução pode estar naquele ponto, enquanto os equipamentos existentes ainda têm margem para produzir mais.

“Eu melhoro minha expedição e evito o investimento alto”, explica, ao descrever uma possibilidade de uso da ferramenta.

Um gêmeo digital para reduzir o gasto de energia

Em Nova Veneza, o outro gêmeo digital procura responder a um problema que pesa diariamente no custo de produção: a energia necessária para manter o sistema de refrigeração funcionando. O projeto acompanha equipamentos que sustentam o congelamento e a conservação dos alimentos, como compressores, separadores, túneis de congelamento e câmaras frias.

“A pergunta era objetiva: quanto da energia da casa de máquinas está sendo bem usada, e onde está o desperdício?”, resume Bruno Sousa, da IndustryCare.

O trabalho combina dados do sistema de supervisão da fábrica com medições de sensores instalados nos compressores. Informações sobre vibração e temperatura ajudam a acompanhar a condição mecânica dos equipamentos, enquanto os registros da operação permitem estudar seu desempenho energético.

Isso significa que o projeto também procura identificar sinais de desgaste e apoiar decisões de manutenção. Uma máquina pode continuar funcionando mesmo quando consome mais energia do que deveria ou começa a apresentar alterações que merecem investigação.

“Os compressores são ativos críticos: uma parada compromete a cadeia do frio e o produto”, afirma Sousa. A proposta é acompanhar essas condições para que a equipe possa agir antes que a degradação se transforme em uma interrupção da produção.

Segundo o empresário, a IndustryCare desenvolve a arquitetura de dados, a coleta, os modelos de inteligência artificial, os indicadores de engenharia e os painéis de acompanhamento. O IFG responde pela coordenação científica, com o professor Victor Hugo Lopes, e pela pesquisa aplicada. A Embrapiiparticipa com recursos não reembolsáveis e com o modelo de governança da pesquisa, enquanto a Plankus atua na modelagem tridimensional e nas interfaces de realidade virtual e aumentada. A São Salvador oferece a estrutura industrial, os dados e a participação da equipe que avalia a utilidade da solução na rotina

Na etapa atual, de acordo com Sousa, as fases de observação e análise estão concluídas, e um indicador que acompanha a severidade da condição mecânica dos compressores já funciona em tempo real. Isso ainda não significa que todo o projeto esteja concluído.

“Falta a validação final dos indicadores e do modelo — é um piloto avançado, a um passo do uso operacional”, explica.

Sensores e sistemas de automação acompanham pressão, corrente elétrica, velocidade dos compressores, abertura de válvulas, temperaturas e vibração. Cruzados com informações da produção e das condições climáticas, esses sinais ajudam a estudar como os equipamentos se comportam e em quais situações consomem mais energia.

Uma máquina pode cumprir sua tarefa sem operar na condição mais eficiente. É essa diferença que a equipe procura identificar. Marcos Vinícius relata que estudos anteriores, com o acompanhamento de apenas uma variável, já haviam apontado oportunidade de melhorar a operação de um compressor.

Nos registros do Instituto Federal de Goiás, a iniciativa recebe o nome de RefriGED. Sua proposta prevê utilizar dados históricos e informações de sensores, associados a inteligência artificial e aprendizado de máquina, para estimar o consumo energético e identificar oportunidades de redução.

Segundo Marcos, as simulações com dados reais levaram a equipe a projetar um potencial de economia de energia superior a 20%. O percentual ainda depende de comprovação na operação.

A conta para recuperar o investimento

O projeto energético foi estimado pelo coordenador em aproximadamente R$ 1,8 milhão. Desse valor, a contrapartida financeira informada para a São Salvador é de cerca de R$ 180 mil, equivalentes a 10% do total, além da disponibilização da estrutura industrial para o desenvolvimento e os testes. A iniciativa envolve o IFG, a Embrapii e a IndustryCare, com apoio financeiro não reembolsável.

Ao explicar o retorno esperado, Marcos apresenta uma estimativa que dá dimensão ao peso da energia na operação:

“Se a gente tiver uma economia de 1% no ano, a gente já pagou o investimento", diz Marcos Vinícius, sobre o gêmeo energético.

A fala indica a expectativa de recuperar o investimento com uma economia relativamente pequena acumulada ao longo de um ano. Na entrevista, porém, o coordenador não especificou se a comparação considera a contrapartida de R$ 180 mil ou o orçamento total do projeto, nem apresentou a base de cálculo. Por isso, ainda não é possível estabelecer um prazo de retorno financeiro verificável.

Da proposta à fábrica: o papel da Fieg e do Senai

A experiência da São Salvador ajuda a compreender por que o acesso ao financiamento ocupa parte do trabalho de instituições que apoiam a inovação industrial. Uma empresa pode identificar uma oportunidade de melhoria e encontrar dificuldades para transformá-la em projeto: faltam conhecimento sobre os editais, equipe para preparar uma proposta ou capacidade técnica para desenvolver a solução.

Moura afirma que a Fieg atua como ponto de apoio para orientar as indústrias e encaminhá-las às estruturas capazes de atender a essas necessidades. No Senai, o trabalho pode começar antes da aprovação dos recursos e seguir até a aplicação da tecnologia.

“Ajudamos a empresa a captar o recurso, nós ajudamos a empresa a escrever a proposta para captação de recurso", diz  Matuzinhos de Moura, diretor da Faculdade Senai Fatesg.

Segundo ele, o apoio também abrange a gestão dos recursos e o desenvolvimento da solução que será utilizada na fábrica. A estrutura inclui institutos do Senai voltados à automação e a alimentos e bebidas, além da atuação da Fatesg em inteligência artificial e desenvolvimento de software.

São competências aplicadas a problemas diferentes: acompanhar equipamentos, melhorar processos, aumentar a eficiência energética, trabalhar a segurança dos alimentos e buscar aproveitamento para resíduos. A finalidade é transformar a pesquisa em uma ferramenta que responda a uma necessidade da empresa.

Moura relata que a Fieg e o Senai instituíram, em 2023, um núcleo dedicado à aplicação de inteligência artificial na indústria. A Fatesg concentra essa frente de trabalho no Senai Goiás. Entre os exemplos citados estão sistemas que recebem dados do chão de fábrica e os organizam para apoiar decisões de manutenção e de gestão.

Para ele, a dificuldade começa, muitas vezes, antes da tecnologia. O receio de investir sem alcançar o retorno esperado e o desconhecimento das oportunidades de financiamento podem impedir que uma ideia avance.

“O maior desafio é esse. É cultural”, afirma. “Existe um risco tecnológico.”

O segundo obstáculo, em sua avaliação, é fazer a informação chegar ao empresário. Moura diz que a orientação oferecida pela Fieg e pelo Senai ajuda a compreender as exigências dos editais e preparar as propostas. Segundo ele, esse apoio inicial é prestado sem custo até a aprovação; a participação das instituições no desenvolvimento passa a ser definida dentro do projeto financiado.

“Tem dinheiro na mesa”, diz, ao se referir às oportunidades de financiamento à inovação . Para acessá-las, porém, a empresa precisa encontrar uma chamada compatível com sua demanda e apresentar uma proposta que atenda aos critérios de seleção.

Para Sousa, ampliar o acesso a essas tecnologias exige projetos com objetivos delimitados. Uma indústria pode começar pelo acompanhamento de um compressor crítico, medir o resultado e, a partir dessa experiência, decidir se vale ampliar a aplicação. “Um ativo, um indicador, retorno medido — e só então escalar”, propõe.

Na avaliação dele, aproximar empresas de soluções desenvolvidas em Goiás e formar profissionais capazes de conectar o chão de fábrica à análise de dados são caminhos para que a inovação alcance indústrias de diferentes portes.

Nesse processo, Sousa aponta espaço para a atuação da Fieg e do Senaina aproximação entre desafios industriais e empresas de tecnologia, além da formação prática em conjunto com instituições como IFG e UFG. O objetivo é preparar profissionais para trabalhar com problemas reais da produção.

Goiás tem universidades, institutos federais e uma base industrial forte em alimentos. O que falta é encurtar a distância entre o laboratório e o chão de fábrica", diz Bruno Sousa.

Quem vai trabalhar com a indústria digital

A formação de profissionais é outra parte desse trabalho. Moura observa que as empresas precisam de pessoas capazes de acompanhar as soluções depois da implantação, atualizar informações e dar continuidade às mudanças. Ele cita a participação do Senai em iniciativas de formação em inteligência artificial e a aproximação com outras instituições de pesquisa e ensino.

Na São Salvador, essa ligação aparece na trajetória de Marcos Vinícius e Lucas Serafim, ambos formados em engenharia de controle e automação pelo IFG. Também está presente no desenvolvimento do RefriGED: em maio de 2025, o instituto e a Fundação de Desenvolvimento de Tecnópolis, a Funtec, abriram uma seleção com seis vagas de bolsas, divididas entre estudantes de graduação e de ensino médio ou técnico, no câmpus Inhumas. As atividades previstas incluíam organizar dados, desenvolver sistemas, realizar testes e apoiar a integração com modelos de inteligência artificial.

O trabalho aproxima problemas da fábrica — como o consumo de um compressor ou a confiabilidade de uma informação — da formação de quem aprende a construir essas ferramentas. Dentro da indústria, exige que engenheiros e profissionais da operação descrevam, confiram e atualizem aquilo que o computador deverá representar.

O cronograma informado pela São Salvador prevê a entrada em operação do gêmeo energético em novembro de 2026, com conclusão da implantação até o fim do ano e obtenção de dados concretos de retorno a partir de janeiro de 2027.

Na cadeia produtiva, Fogaça vê potencial para levar as simulações ao planejamento cotidiano da empresa, além dos estudos de expansão. A expectativa é reduzir o tempo gasto para preparar análises e ampliar o número de alternativas examinadas antes de uma decisão. O gerente reconhece que a comprovação virá com a ferramenta em funcionamento: “Tem que pôr a solução de pé para a gente comprovar isso”.