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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 10 meses
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Publicado 25/01/2026 • 07:32 | Atualizado há 10 meses
KEY POINTS
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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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.
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.
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.
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Siga o Times | CNBCA 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.
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.
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.
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.

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