Entenda como a automação e a IA estão transformando fábricas de alimentos

A indústria alimentícia brasileira vive um momento de profunda transformação impulsionada pela automação e pela Inteligência Artificial (IA). O que antes era visto como um diferencial, hoje se tornou um pilar estratégico para empresas que buscam mais competitividade, eficiência e segurança. "A IA e a automação estão sendo aplicadas de ponta a ponta na cadeia produtiva. A agricultura de precisão utiliza IA em drones, sensores e maquinário autônomo para otimizar o cultivo, monitorar pragas e doenças e gerenciar recursos de forma mais sustentável", explica Claudio Zanão, presidente executivo da Associação Brasileira das Indústrias de Biscoitos, Massas Alimentícias e Pães & Bolos Industrializados (Abimapi).

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"A integração dessas tecnologias promove uma série de benefícios, sendo os mais notáveis a redução de custos e o aumento da eficiência, por meio da otimização de processos que antes eram manuais", completa.

Para o consumidor, a adoção dessas ferramentas se traduz em mais segurança e qualidade. A tecnologia ajuda a detectar contaminantes e a monitorar processos em tempo real, além de permitir a rastreabilidade completa de todos os lotes, da matéria-prima até o produto final.

Cases de sucesso

Grandes nomes do setor já colhem os frutos da inovação em suas operações. Veja exemplos:

BRF

Para a BRF, o investimento em tecnologia não é uma novidade. Segundo Cícero Suzin, diretor do Centro de Inovação e Excelência (Ciex) da empresa, a automação industrial já trouxe ganhos significativos, mas a incorporação recente da IA elevou a eficiência a um novo patamar. "Em nosso negócio, que abrange o mercado de proteína animal, posso destacar, como exemplo, o uso da inteligência artificial para análise de aves por imagem e o sensoriamento dos processos produtivos. Atividades que antes demandavam alto nível de repetição e hoje podem ser realizadas automaticamente, com uma eficiência e acuracidade significativas", afirma.

Suzin destaca que o investimento em tecnologia se reflete em um ganho médio de produtividade nos últimos cinco anos de aproximadamente 10%. “É uma clara demonstração da importância do desenvolvimento tecnológico na indústria e de como a companhia segue atenta às melhores oportunidades de aperfeiçoamento”, avalia.

Cargill

Na Cargill, a IA está presente em diversas etapas da cadeia, desde a rastreabilidade via blockchain até a otimização das rotas de transporte. "Nas fábricas, a IA contribui para o uso eficiente de matérias-primas e insumos como vapor, energia elétrica e produtos químicos, por meio da implementação de digital twins (gêmeos digitais)", explica Leonardo Andrade, diretor de Smart Manufacturing & Supply Chain da Cargill Food Latam.

Ele ressalta que câmeras com IA são usadas para detectar a cor, o formato e a temperatura dos insumos, além de identificar comportamentos humanos como o uso incorreto de equipamentos de proteção individual (EPIs). "Há ganho significativo na eficiência, com redução do desperdício no processo produtivo e maior rendimento, refletido na relação entre matéria-prima consumida e produto final", celebra.

PepsiCo

A PepsiCo entende a inovação como um pilar central de sua estratégia de crescimento. Na visão de Carolina Sevciuc, CIO da PepsiCo Brasil, a digitalização e a IA deixaram de ser iniciativas isoladas para se tornarem parte do dia a dia das indústrias. "Hoje, já é comum encontrar linhas de produção equipadas com sistemas que inspecionam a qualidade de cada item em tempo real, ajustam parâmetros conforme a demanda e antecipam manutenções para evitar paradas inesperadas", conta.

A fábrica da PepsiCo em Sete Lagoas (MG) é um exemplo concreto desse avanço. A unidade passou por um processo de digitalização com tecnologias da Indústria 4.0, como Internet das Coisas (IoT) e machine learning. "Essa infraestrutura tem tornado a planta um modelo para a digitalização completa das demais unidades da PepsiCo no país. Com a fábrica inteligente, conseguimos identificar desvios em tempo real, reduzindo a probabilidade de erros e garantindo que os padrões de qualidade sejam rigorosamente cumpridos", salienta a executiva.

Danone

Para a Danone, a automação e a IA são ferramentas estratégicas para agilizar a manufatura e, principalmente, garantir a segurança das pessoas e dos produtos. "As operações de alimentos atuais buscam integrar sensores inteligentes, que monitoram e rastreiam com excelência as transformações dos alimentos desde a matéria-prima, passando pelas fábricas até a distribuição", explica Mário Rezende, diretor de Operações e Sustentabilidade da Danone Brasil.

Segundo Rezende, a automação com robôs colaborativos e a IA permitem a redução de erros, o aumento da produtividade e a otimização de recursos. "Reduzindo a intervenção humana ao implementar tecnologias, a probabilidade de erros e desvios é infinitamente reduzida. Como resultado, existe a redução significativa de desperdícios, otimização do uso de recursos naturais e humanos, aumento da produtividade e maior previsibilidade operacional", observa.

M. Dias Branco

A companhia utiliza a automação há anos para assumir atividades repetitivas e garantir maior precisão em processos essenciais. "A inteligência artificial, por sua vez, vem ampliando esse ganho de eficiência ao utilizar técnicas capazes de identificar padrões de funcionamento que podem ser otimizados", diz Sidney Leite, vice-presidente de Supply Chain da M. Dias Branco.

Ele destaca que a IA agrega valor ao trabalhar com grandes volumes de dados e reconhecer padrões que são difíceis de serem identificados pelo ser humano, podendo prever falhas de manutenção e desvios de qualidade. "A inteligência artificial consegue buscar parâmetros ótimos de operação que atendam às especificações do produto com o menor gasto de energia possível, reduzindo a força motriz necessária e gerando ganhos relevantes em custos operacionais", afirma.

Os desafios da inovação

Apesar dos benefícios, a implementação de IA e automação na indústria alimentícia enfrenta obstáculos importantes. Um dos principais é a complexidade de dados.

"A adoção da IA enfrenta desafios relacionados à conectividade de sistemas legados e à coleta de informações em ambientes sem sensores em linha. A eficácia da IA depende fortemente da quantidade e qualidade dos dados disponíveis, o que exige investimentos em infraestrutura para centralizar e automatizar essas informações", afirma Leonardo Andrade, da Cargill.

Outro ponto é a capacitação dos profissionais. Para Claudio Zanão, da Abimapi, a tecnologia não substitui a percepção humana, e a supervisão de profissionais qualificados é indispensável. "A IA e a automação precisam ser implementadas de forma responsável e colaborativa, considerando possíveis desigualdades e impactos ambientais", ressalta.

Na PepsiCo, o foco está em preparar e capacitar as pessoas para evoluírem junto com a tecnologia. "Trabalhamos para cultivar uma mentalidade de aprendizado contínuo, troca de experiências e intercâmbio com equipes de outros países. O objetivo é garantir que ferramentas como automação e IA sejam percebidas como parceiras estratégicas no dia a dia", diz Carolina Sevciuc.

Para Mário Rezende, da Danone, os desafios incluem a complexidade de integrar soluções em sistemas antigos, o alto investimento inicial e a gestão de dados em larga escala. "É essencial garantir que os algoritmos respeitem normas regulatórias e que a automação não comprometa a flexibilidade necessária em processos artesanais ou personalizado", argumenta.

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Já na visão de Sidney Leite, da M. Dias Branco, os maiores desafios estão na complexidade de integrar os dados gerados pelas máquinas com informações de outros sistemas e na execução segura dos modelos em ambiente industrial. "A transformação digital tem mais a ver com cultura do que com tecnologia", conclui.

Tendências para o futuro

• Gêmeos Digitais (Digital Twins): representações virtuais de processos e fábricas que permitem simular e testar diferentes cenários de operação sem interferir na planta real. Essa tecnologia possibilita a avaliação de parâmetros para maior eficiência, melhor qualidade ou menor consumo energético, além de contribuir significativamente para o desenvolvimento de novos projetos.

• Sistemas de visão computacional: o uso de câmeras e sensores com IA para medir parâmetros de qualidade, monitorar condições de processo em tempo real e identificar desvios ou variações rapidamente, aumentando a confiabilidade da operação.

• Robôs colaborativos: atuando lado a lado com operadores humanos nas linhas de produção, esses robôs reduzem os esforços físicos, tornam a fabricação de larga escala mais segura e aumentam a produtividade.

• Manutenção preditiva e prescritiva: sistemas que monitoram continuamente as condições dos ativos para identificar potenciais falhas, indicando ações corretivas ou preventivas antes que um problema ocorra, o que aumenta a disponibilidade e eficiência dos equipamentos.

• IA Generativa para desenvolvimento de produtos: o uso de IA para acelerar a inovação ao analisar grandes volumes de dados sobre preferências de consumo e tendências de mercado, simulando combinações de ingredientes e prevendo a aceitação de sabores com mais precisão.

• AI Agents e automação de ponta a ponta: sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma e com mínima intervenção humana, como prever a demanda com base em variáveis de vendas e clima, ajustando automaticamente a produção e a logística.