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Tecnologia com IA gera ganhos de R$ 9 milhões ao ano no setor sucroenergético

Publicado 25/01/2026 • 07:32 | Atualizado há 3 horas

KEY POINTS

  • Tecnologia com IA aumenta eficiência industrial em usinas sucroenergéticas.
  • Sistema desenvolvido pela ITC gera ganho anual estimado de R$ 9 milhões por usina.
  • Uso de sensores e IA melhora extração, fermentação e controle do processo industrial.
Sensores e equipamentos do ITC no setor sucroenergético

Tecnologia com IA gera ganhos de R$ 9 milhões ao ano no setor sucroenergético

Uma tecnologia inédita desenvolvida pelo Instituto de tecnologia Canavieira (ITC) , de Piracicaba (SP), tem gerado ganhos no processo industrial em usinas do setor sucroenergético, com impacto estimado de até R$ 9 milhões por ano em aumento médio no EBITDA (lucro antes de juros, impostos, depreciações e amortizações).

O sistema combina sensores avançados e inteligência artificial para monitoramento em tempo real de etapas como moenda, fermentação, biogás e fábrica de açúcar.

Em uma usina típica, com moagem de 3,8 milhões de toneladas de cana por safra, o ganho médio ultrapassa R$ 3,07 por tonelada processada, mantendo a mesma estrutura operacional e a mesma equipe.

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Ganhos industriais e retorno rápido no sucroenergético

Com base em simulações e projetos já implantados, a tecnologia proporciona ganhos médios de 0,5% na extração e 0,5% na fermentação, podendo variar conforme as características de cada unidade industrial.

Esses avanços de eficiência permitem o retorno do investimento já no primeiro ano de operação. Além disso, há redução estimada de 2 milhões de metros cúbicos de água por safra, contribuindo para menor custo operacional e melhor gestão de recursos.

“O retorno vem tanto do aumento direto da eficiência quanto das perdas evitadas. A inteligência artificial antecipa desvios e reduz desperdícios ao longo do processo”, afirma Jaime Finguerut, engenheiro químico, pesquisador e diretor técnico da ITC.

Sistema reage em tempo real à qualidade da cana

Batizado de MM.IA (Monitoring Mills com Inteligência Artificial), o sistema — com patente requerida — integra sensores de espectroscopia de infravermelho próximo (NIR on-line) a algoritmos de aprendizado de máquina.

A tecnologia interpreta automaticamente variáveis industriais a cada segundo, ajustando o processo conforme a qualidade da cana recebida, considerando parâmetros como fibra, brix, pol, maturidade, frescor e nível de impurezas.

“O setor sempre trabalhou com decisões baseadas em dados laboratoriais coletados a cada quatro horas. Agora, a usina passa a ter informações contínuas, permitindo ajustes imediatos no processo”, explica Finguerut.

Investimento em pesquisa e desenvolvimento sucroenergético

O desenvolvimento do sistema envolveu investimentos de cerca de R$ 11 milhões ao longo dos últimos cinco anos. Desse total, R$ 1 milhão foi financiado pela FAPESP, R$ 800 mil vieram de investidores privados, e o restante foi aportado com recursos próprios da ITC.

Resultados comprovados em operação

A Usina São Manoel, localizada em São Manuel (SP), foi a primeira a adotar o sistema de forma integral.

Na safra 2024/25, a unidade processou cerca de 4 milhões de toneladas de cana-de-açúcar e registrou crescimento de 127% no lucro líquido em relação à safra anterior. Os resultados estão associados à combinação de maior rendimento por tonelada, redução de custos operacionais e melhor controle energético.

Benefícios operacionais adicionais

Além dos ganhos diretos de eficiência, o uso da inteligência artificial trouxe melhorias operacionais relevantes, como maior estabilidade dos processos, antecipação de falhas e planejamento mais preciso de manutenções preventivas.

“A tecnologia não substitui o operador ou o laboratório. Ela amplia a capacidade da equipe, antecipando problemas e orientando ações antes que ocorram perdas”, afirma Wokimar Teixeira Garcia, especialista em espectroscopia vibracional e um dos criadores do sistema.

Sensores NIR calibrados em linha ampliam precisão

O diferencial do MM.IA está na calibração dos sensores NIR diretamente nas linhas de produção, permitindo a medição contínua de mais de 40 parâmetros, como fibra, pureza, pH e impurezas.

Esses dados alimentam um sistema de IA desenvolvido sob medida para cada usina, integrado ao histórico operacional existente. O algoritmo aprende continuamente, correlacionando variáveis para buscar maior eficiência do processo como um todo.

Eficiência ganha peso em novo ciclo do setor sucroenergético

Com a perspectiva de preços mais baixos para a próxima safra, maior concorrência do etanol de milho e avanço da frota de veículos elétricos, a eficiência industrial passa a ter peso ainda maior na sustentabilidade econômica das usinas.

“Esse novo ciclo exige ganhos consistentes de eficiência. A gestão inteligente do processo passa a ser decisiva para atravessar esse período”, afirma Finguerut.

Uso de sensores e IA melhora extração, fermentação e controle do processo industrial. Foto: ITC

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