OpAA65 - Ferramentas de inteligência para a área industrial sucroenergética - edição Multilingue

Opiniões

al t en im e r pe gu x E ilín o t çã Mul i Ed

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ISSN: 2177-6504

SUCROENERGÉTICO: cana, milho, sisal, açúcar, etanol, biogás e bioeletricidade ano 17 • número 65 • Divisão C • Ago-Out 2020

Ferramentas de inteligência para a área industrial sucroenergética

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instruçþes

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Ă­ndice Antonio Alberto Stuchi, 10

Consultor especialista em tecnologias

AndrĂŠ Ribeiro Lins de Albuquerque, 12

Diretor da Pentagro Soluçþes Tecnológicas

Alex Sandro Gasparetto, 14

Diretor-presidente da GasBrasiliano

Danilo Lavigne Halla, 16

Diretor de Engenharia da I.Systems

Eduardo Calichman, 20

Consultor da Calichman Consultoria

Marco Antonio Alasmar, 22

Diretor TÊcnico da RAM Automação

Julio Cezar Araujo do Espirito Santo e JoĂŁo Farah Emiliano, 26 Gerente e Diretor da ĂĄrea de Tecnologia Industrial da GranBio, respectivamente

Henrique Berbert Amorim Neto e Fernando Henrique C. Giometti, 30

Diretor-presidente e Especialista de Aplicação da Fermentec, respectivamente

Julimar Clemente de Souza, 32

Diretor de Operaçþes da Usina Santa Terezinha

Jaime Finguerut, 36

Diretor do ITC Instituto de Tecnologia Canavieira

Paulo Henrique Fantinatti e HĂŞnio JosĂŠ Rospendowski Junior, 38

Gerente Industrial de Produção e Gerente Industrial Geral da Ferrari Agroindústria, respectivamente

Antonio JosÊ Gonçalves da Cruz e Andreza Aparecida Longati, 40

Coordenador do LaDABio–UFSCar e Pesquisadora do LaDABio–UFSCar, respectivamente

Douglas Castilho Mariani, 42 Consultor de NegĂłcios da Soteica

Carlos Eduardo Calmanovici, 46

Coordenador de Tecnologia Industrial da ATVOS

Fernando A. Costa Figueiredo Vicente, 48

Diretor Industrial da Usina Alta Mogiana

Tassia Lopes Junqueira, 52 Pesquisadora do LNBR/CNPEM

MĂĄrcio Henrique Venturelli, 54

Coordenador do Instituto Senai de Tecnologia

Ricardo Brunelli, 56

Gerente de Engenharia da Empral Piracicaba

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ĂĄudios

Sua prĂłxima viagem de carro

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Se desejar ouvir o artigo numa outra lĂ­ngua, lido com voz nativa, localize o artigo desejado e toque na bandeira da lĂ­ngua que preferir.

AlÊm do português brasileiro, estão à sua disposição os åudios do português de Portugal, o inglês, o espanhol, o francês e o alemão.

Pelo fato do artigo ser traduzido e lido por robôs, poderå haver pequenas imperfeiçþes.

Certo Ê que você não precisa viajar para desfrutar desse conforto, ele tambÊm funcionarå na sua mesa de trabalho, andando no parque, na esteira da academia, nas ruas congestionadas da cidade grande ou no sofå da sua Casa. Boa leitura ou audição, como preferir.

01, Antonio Alberto Stuchi 02, AndrÊ Ribeiro Lins de Albuquerque 03, Alex Sandro Gasparetto 04, Danilo Lavigne Halla 05, Eduardo Calichman 06, Marco Antonio Alasmar 07, Julio Cezar Araujo do Espirito Santo e João Farah Emiliano 08, Henrique Berbert Amorim Neto e Fernando Henrique C. Giometti 09, Julimar Clemente de Souza 10, Jaime Finguerut 11, Paulo Henrique Fantinatti e Hênio JosÊ Rospendowski Junior 12, Antonio JosÊ Gonçalves da Cruz e Andreza Aparecida Longati 13, Douglas Castilho Mariani 14, Carlos Eduardo Calmanovici 15, Fernando Antonio Costa Figueiredo Vicente 16, Tassia Lopes Junqueira 17, Mårcio Henrique Venturelli 18, Ricardo Brunelli

Agora também para adensamento de 4 ruas em espaçamento alternado.

BENEFÍCIOS E VANTAGENS - BENEFICIOS Y VENTAJAS - BENEFITS AND ADVANTAGES DOBRA OU TRIPLICA A MASSA DE CANA A SER COLHIDA NUM ÚNICO TRÂNSITO DA COLHEDORA. Duplica o triplica la masa de la caña a ser cosechada en un único tránsito de la cosechadora.

It doubles or triples the sugarcane mass of the lane to be harvested in a single run of the harvester.

COPIA O RELEVO DO SOLO INDEPENDENTE DA AÇÃO DO OPERADOR. Copia la forma del suelo independiente del operador.

It copies the soil´s shape and level independently from the operador inputs.

AUXILIA NA ABERTURA DE ACEIROS DE COLHEITA EVITANDO O ESMAGAMENTO DA CANA. Ayuda en la apertura de brechas evitando el aplastamiento de la caña de azúcar.

It assists on opening gaps at sugarcane field plant avoiding sugarcane crushing.

O TCH LIMITE PARA ADENSAMENTO DEPENDE DA CAPABILIDADE DE SUA COLHEDORA, POIS A MESMA PASSARÁ A ENFRENTAR UM CANAVIAL COM TCH DOBRADO. El TCH limite para adensamiento depiende de la capacidad de su cosechadora, pues la misma pasará a enfrentar un cañaveral con TCH duplicado.

Sugarcane field yield limit selection for densification depends on your sugarcane harvester capability, because it should face a double density sugarcane row on track.

O USO DE TRATORES COM PILOTO AUTOMÁTICO FACILITARÁ SOBREMANEIRA A OPERAÇÃO EM ÁREAS GEOREFERENCIADAS QUE TENHAM CANAVIAIS CAÍDOS. La operaciõn de adensamiento en áreas georreferenciadas en cañaverales caídos se quedará sobremanera facilitada utilizando tractores con auto-pilot.

The georeferenced areas densification with decumbed sugarcane will remain an easy operation using auto-pilot tracking tractors.

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Índice

editorial de abertura

Opiniões

controle da fermentação Evoluímos muito, nos últimos anos, em relação ao controle dos processos industriais nas usinas, mas ainda há um espaço enorme para melhoria. Podemos aumentar a eficiência industrial simplesmente aperfeiçoando e aumentando a precisão dos controles de processo. Em especial, nos últimos anos, observam-se importantes avanços no uso e na adoção de tecnologias da Indústria 4.0 nas usinas do País. A fermentação gera metade da receita em vendas das usinas, porém sua complexidade, suscetibilidade aos diversos fatores e variações da operação e o fato de ser a única transformação biológica na indústria transformaram a fermentação em um campo inóspito e sem novas soluções.

Entretanto a limitação das práticas vigentes e a necessidade crescente por ganhos de eficiência são incentivadores para novos avanços desenvolvidos especificamente para a fermentação. Existe muita discussão quando tentamos comparar os dados de cálculo de eficiência pela soma das eficiências individuais de cada parte do processo com a eficiência medida, dividindo o açúcar e etanol produzidos pelo açúcar que entra com a cana.

A especulação gerada quando da análise das perdas indeterminadas, muito altas ou até mesmo negativas, pode induzir à tomada de decisões erradas na condução do processo, ou, o que é pior, não utilizar os dados por falta de confiabilidade. A produção alta diária nas fábricas, na ordem de milhares de toneladas ou metros cúbicos, cria problemas de amostragem não representativa e volume insuficiente de análises, principalmente os da cana-de-açúcar, e é muito comum a expressão “o problema é a cana” mascarando a real causa dos desvios. Essas dúvidas acabam indicando a causa errada do problema e podem gerar ações de controle inadequadas.

Gostaria de abordar, neste artigo, o caso particular da fermentação alcoólica, na qual temos a maior perda de processo individual na indústria. Podemos enumerar uma longa série de dados que, devido à amostragem e à precisão de análises, pode gerar enormes

Se supusermos um cenário com uma eficiência média de 89%, hoje, e que teoricamente podemos atingir 90-91%, estamos falando de valores da ordem de 450.000 m3 de aumento de produção, via aumento de produtividade, com todos os seus benefícios. " Antonio Alberto Stuchi

Consultor especialista em tecnologias do setor sucroenergético

đ&#x;”Š problemas de controle de processo, por exemplo, ART fermentescĂ­vel e infermentescĂ­vel no mosto, açúcar residual no vinho fermentado, temperatura homogĂŞnea de dorna, quantidade viĂĄvel de fermento, teor alcoĂłlico de vinhos, etc. A solução do problema, normalmente, ĂŠ cara (cromatografia HPLC, por exemplo). As mediçþes de vazĂŁo tambĂŠm sĂŁo problemĂĄticas devido aos altos volumes, Ă intermitĂŞncia e Ă s variaçþes constantes, assim como Ă s condiçþes do fluido (densidade, mistura de lĂ­quido e gĂĄs).

Cabe, ainda, destacar que, adicionalmente aos desafios nas anålises vigentes, existem diversas variåveis relevantes ao processo biotecnológico, com impacto direto na fermentação, que simplesmente não são avaliadas rotineiramente. A combinação entre as diferentes variåveis Ê, ainda, amplificada pela dinâmica populacional das leveduras e eventuais bactÊrias contaminantes. Em resumo, a complexidade da fermentação e o desafio de mitigar as perdas na pråtica são enfrentados, atualmente, com anålises parciais e, normalmente, defasadas do tempo operacional.

AtÊ não muito tempo, os cålculos de eficiência eram feitos pela variação de volume dos fermentadores, que evoluíram para os sistemas de medição de vazão on-line, o que foi possível devido a maior acessibilidade a equipamentos de medição e controle. A eventual disponibilidade de anålises on-line certamente contribuirå para uma melhor leitura e acompanhamento da eficiência. Entretanto a existência desses equipamentos não aborda, necessariamente, o desafio da excelência operacional e a constante redução das perdas do processo.

Dessa forma, uma solução para esse problema vem sendo desenvolvida jå hå algum tempo e tenta correlacionar, via algoritmos, os parâmetros medidos nos processos entre si e analisar as variaçþes que, colocadas numa base estatística, podem indicar quais são os problemas e as åreas de atuação. Existem duas principais categorias para essas soluçþes: abordagem heurística e modelos fenomenológicos.

A abordagem heurística, em geral, requer enorme quantidade de dados históricos e traça modelos empíricos com base em fermentaçþes passadas.

A vantagem dessa solução Ê sua simplicidade de desenvolvimento, e suas principais desvantagens são a demanda por amplo número de anålises e incapacidade intrínseca de descrever e explicar a fermentação em tempo real, logo, de controlar e otimizar o processo. Os modelos fenomenológicos possuem a ampla vantagem de explicar e descrever o comportamento da fermentação, o que os tornam aptos para o controle e a otimização em tempo real, possibilitando recomendaçþes para minimizar ou resolver os problemas, aumentando, assim, a eficiência global do processo.

Em outras palavras, a medição das variåveis de processo e sua correlação ao longo do tempo podem indicar os pontos com problema, compensando, dessa forma, a imprecisão das mediçþes a anålises. Outro ponto muito importante Ê o estabelecimento de uma linha de tendência da qualidade do processo correlacionada com vårios pontos de controle, criando uma ferramenta muito importante para o gerenciamento. As principais desvantagens são sua complexidade de desenvolvimento e eventual excessiva demanda computacional.

Como exemplo, podemos citar o Sistema Biocal, criado pela start-up GlobalYeast, jå implantado em vårias usinas, que prega a instalação de software dedicado para tomada de dados da fermentação para uso nos algoritmos de controle. Em geral, o sistema funciona com a coleta de dados do processo real time, utilizando o modelo inicial dos princípios da fermentação e ferramentas de engenharia e matemåtica avançadas que permitem o monitoramento e controle on-line. O sistema foi desenvolvido com base em modelos fenomenológicos.

A grande diferença desse sistema para o atual Ê a utilização de uma grande massa de dados contra poucas anålises de amostras feitas hoje. Outro aspecto relevante Ê a habilidade de descrever a fermentação tal qual ela ocorre, um avanço substancial frente às pråticas vigentes que consideram cinÊticas e perdas mÊdias e constantes.

TambÊm permite a correlação de dados de laboratório com mediçþes on-line para determinar o tÊrmino da fermentação por controle de geração de calor da dorna, por exemplo, ou determinar o rendimento de fermentação via calor removido dos fermentadores, que poderão ser correlacionados com o sistema atual de determinação da eficiência da fermentação, aumentando a confiabilidade dos resultados. Outro ponto a ser explorado Ê a economia de energia, principalmente no sistema de resfriamento de dorna, que, certamente, vai melhorar os resultados em usinas que vendem energia ou biomassa.

O grau de automação obviamente influi na qualidade do controle, mas não impede a implantação do sistema que, no decorrer do tempo, à medida que os resultados apareçam, pode viabilizar investimentos em melhorias.

Concluindo, temos uma oportunidade de melhorar a eficiência do processo utilizando uma ferramenta que organiza as informaçþes que jå são disponíveis na fåbrica, agilizando as açþes para correção de flutuaçþes. Se supusermos um cenårio com uma eficiência mÊdia de 89%, hoje, e que teoricamente podemos atingir 90-91%, estamos falando de valores da ordem de 450.000 m3 de aumento de produção, via aumento de produtividade, com todos os seus benefícios. n

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Índice

a quarta revolução industrial

Opiniões

indústria 4.0: o futuro já chegou?

Aquela imagem de antigos engenhos de açúcar que tanto marcou a história do Brasil Colônia, definitivamente, ficou para trás. O retrato predominante, hoje, é composto por usinas sucroenergéticas cada vez mais sustentáveis e com uma gama bem maior de produtos (açúcares, biocombustíveis e bioeletricidade). Além disso, as usinas contam com uma gestão, cada vez mais, profissional e com tecnologias avançadas, tanto no campo, como dentro da indústria. Atualmente, uma nova revolução agroindustrial, vinda na esteira da Indústria 4.0, está se tornando uma realidade para muitas usinas sucroenergéticas.

A Indústria 4.0 é a denominação empregada para se falar da Quarta Revolução Industrial, caraterizada por ser uma indústria inteligente e autônoma, cujo principal objetivo é obter um grande salto em eficiência e produtividade nos processos. Na história industrial, passamos por outras três revoluções, sendo elas: a mecanização, a eletrificação e a automatização.

Em qualquer usina, na atualidade, é possível se deparar com mais de 20 mil tags sendo capturados pelo processo produtivo em tempo real, além de outras milhares de informações que são geradas ao longo de um único dia de safra pelos sistemas de gestão (ERPs). Além disso, existem ainda as variações da qualidade da matéria-prima, das condições climáticas e das disponibilidades industriais, o que acaba fazendo os gargalos da planta industrial flutuarem ao longo do tempo e da condição. A grande questão é saber como transformar esse conjunto imenso de dados e variáveis em melhores decisões operacionais, de preferência on-line e com o mínimo de recursos. Fazendo um exercício para a construção da visão de uma usina do futuro, é possível enxergá-la totalmente autônoma e adaptativa. Sua cadeia de valor será completamente integrada e digitalizada.

O potencial de ganhos de produtividade oriundo da Quarta Revolução Industrial é algo colossal. A construção de uma cultura voltada para a inovação é algo imperativo para definir o futuro das companhias sucroenergéticas. " André Ribeiro Lins de Albuquerque Diretor da Pentagro Soluções Tecnológicas

Os laboratórios serão on-line e com função mais próxima à de auditor e menos operacional.

Todas as atividades críticas de operação e manutenção serão digitais, preditivas e inteligentes. É certo que, hoje, no setor sucroenergético, já foi dada a largada para a corrida em busca por tecnologias ligadas à Indústria 4.0 que entreguem diferencial competitivo.

A prova disso são as iniciativas de diversos grupos em criarem comitês ou mesmo promoverem ecossistemas de inovação. Nesse sentido, a atenção dada às startups nunca foi tão grande, pois já existe o consenso de que é de lá que estão chegando as grandes inovações tecnológicas.

đ&#x;”Š Um ponto de atenção ĂŠ que vivemos uma enxurrada de informaçþes e campanhas publicitĂĄrias ligadas ao tema da IndĂşstria 4.0, o que acaba gerando grandes dĂşvidas sobre qual o melhor caminho a seguir, e muitos, na ânsia de ingressar o quanto antes nessa Quarta Revolução, acabam tomando decisĂľes equivocadas, o que resulta num atraso ainda maior na jornada da transformação digital dessas usinas.

Para que as usinas sucroenergÊticas usufruam dos benefícios que serão obtidos da Quarta Revolução Industrial, Ê imprescindível ter consciência de que serå uma jornada de dois, cinco ou atÊ dez anos, composta por um conjunto de projetos e iniciativas, sendo que cada projeto serå a base de sustentação para o próximo e, assim, sucessivamente.

Dessa forma, Ê importante ter uma visão clara de qual Ê o ponto de partida (status quo) e ter uma visão definida de aonde e do porquê se deseja chegar a determinado patamar de inovação tecnológica. É possível classificar os projetos ligados à Indústria 4.0 em dois principais tipos, os projetos estruturantes e os projetos avançados. Podem-se citar como projetos estruturantes aqueles ligados a gêmeo digital; digitalização de processos e rotinas; conectividade, integração e estruturação de dados; e sensores virtuais. AlÊm de jå obter ganhos de eficiência mensuråveis, esses projetos estruturantes darão a base de confiabilidade necessåria para

tambÊm proverem a base de sustentação para os projetos avançados que virão na sequência. Jå os projetos avançados são os ligados à IA (Inteligência Artificial); aos controles avançados; à otimização em tempo real; e ao data science. Esses projetos avançados conseguirão entregar aumento de produtividade via minimização de perdas no processo, redução de headcount e maximização on-line do mix produtivo mais rentåvel.

Nos Ăşltimos cinco anos, muitas tecnologias classificadas como oriundas da IndĂşstria 4.0 foram testadas e aplicadas em diversas usinas sucroenergĂŠticas.

Atualmente, existem algumas poucas que podem ser consideradas consolidadas pelo mercado, sendo elas: gêmeo digital off-line e on-line; digitalização de processos; e controle avançado de processos.

Existem ainda outras iniciativas, como aplicação de sensores virtuais (principalmente em reatores de fermentação), data science e aplicação de otimização em tempo real (RTO). O potencial de ganhos de produtividade oriundo da Quarta Revolução Industrial Ê algo colossal. A construção de uma cultura voltada para a inovação Ê algo imperativo para definir o futuro das companhias sucroenergÊticas. A procrastinação pode ser fatal no mÊdio e longo prazo, por isso jå não Ê mais uma opção. O que se imaginou como futuro para alguns jå Ê presente para muitos.

O futuro definitivamente jĂĄ chegou. n

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Índice

o gás da cana-de-açúcar

Opiniões

a integração do setor sucroenergético com a

indústria do gás natural

Somos testemunhas da maior transformação na produção e no consumo de energia deste século. O avanço tecnológico tem permitido a inserção, cada vez maior e mais competitiva, de fontes renováveis e não poluentes na oferta de energia mundial. Ao mesmo tempo, a sociedade clama por mudanças urgentes na forma como geramos e consumimos energia, fruto de uma crescente preocupação com a sustentabilidade do planeta.

O Brasil é um país privilegiado nesse aspecto. Segundo dados do Balanço Energético Nacional 2020, publicado pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), atualmente, 46% da matriz energética brasileira provém de fontes renováveis, sendo a biomassa da cana a segunda maior fonte de energia consumida no País, com 18%, ficando atrás apenas do petróleo e seus derivados, cuja participação é de 34%.

A transição para uma economia de baixo carbono é uma tendência inexorável. Entretanto todas as fontes de energia têm seus atributos de valor que, se bem utilizados, podem resultar em benefícios econômicos, com sustentabilidade e respeito ao meio ambiente.

Nesse sentido, a integração do setor sucroenergético com a indústria do gás natural tem potencial de alavancar resultados no campo e ainda contribuir para a redução das emissões de CO2.

O projeto Cidades Sustentáveis, desenvolvido em parceria entre a GasBrasiliano, empresa responsável pela distribuição do gás natural no noroeste do estado de São Paulo, e a Usina Cocal, uma usina de açúcar e etanol localizada em Narandiba/SP, é um exemplo claro do que estamos falando. A Cocal está investindo R$ 130 milhões para produzir biogás e biometano a partir de vinhaça e torta de filtro, subprodutos do processo de produção de etanol.

A GasBrasiliano pretende investir R$ 30 milhões na construção de uma rede de distribuição de gás que fará com que o biometano chegue à população de Presidente Prudente e Pirapozinho. O projeto de construção da rede está em fase de planejamento e aguarda aprovação do órgão regulador para que possa ser executado e, se aprovada a sua execução, as comunidades desses importantes municípios do noroeste paulista terão à disposição uma nova opção energética, limpa e, principalmente, renovável, ao mesmo tempo em que será gerada uma nova fonte de renda para a usina.

Contudo não é só pela possibilidade de distribuição de biometano que a integração entre as duas indústrias se mostra vantajosa. O potencial para o uso do gás natural em substituição ao diesel em veículos e equipamentos agrícolas de usinas é relevante.

Tecnologias como a diesel-gás e aplicações 100%

O biometano é energia limpa e renovável, que ajuda a solucionar um dos atuais problemas ambientais das usinas: o descarte da vinhaça e a consequente liberação do metano, nela contido, para a atmosfera. " Alex Sandro Gasparetto

Diretor-presidente da GasBrasiliano

đ&#x;”Š gĂĄs jĂĄ estĂŁo disponĂ­veis e consolidadas para frotas de caminhĂľes, com resultados em testes que demonstram a viabilidade tĂŠcnica e econĂ´mica da aplicação.

A substituição do diesel em outros equipamentos agrícolas, como colhedoras, tratores e motobombas, Ê mais um desafio de logística de abastecimento do que tecnológico, uma vez que esses equipamentos permanecem grande parte do tempo operando dentro dos canaviais. Esse desafio, entretanto, pode ser superado com soluçþes criativas que jå estão sendo exploradas e testadas.

Avançando ainda mais na estrada da sustentabilidade, o gås natural e o biometano são totalmente intercambiåveis, podendo este último ser utilizado tambÊm nas frotas pesadas das usinas, com o mesmo nível de eficiência do gås natural.

Outro potencial a ser explorado a partir dessa integração Ê a possibilidade de incremento das receitas na comercialização da energia elÊtrica com a queima consorciada do gås (natural ou biometano) e biomassa. A Usina Híbrida, como Ê chamada, permite uma maior geração de energia elÊtrica com a mesma quantidade de bagaço, alÊm de possibilitar a geração de energia praticamente o ano inteiro, e não somente na safra. Estima-se que a geração de energia excedente disponível para comercialização possa dobrar com a adoção do ciclo híbrido nas usinas.

Resumidamente, a Usina Híbrida consiste na introdução de uma pequena turbina a gås, cuja energia aumenta a temperatura do vapor produzido pela biomassa e, consequentemente, sua capacidade de produzir energia mecânica na turbina a vapor. Esse ganho pode ser obtido com o uso do gås em configuraçþes de reaquecimento do vapor externo à caldeira de biomassa e tambÊm para reaquecer a ågua e o ar de alimentação da mesma. Tal tecnologia permite integrar, de forma viåvel, tÊcnica e economicamente, a biomassa e o gås em um mesmo ciclo termodinâmico, com ganhos de eficiência na geração de energia elÊtrica.

Em síntese, o biometano pode ser usado como substituto ou consorciado com o gås natural em todos os processos descritos. Então: por que a necessidade de conexão das usinas às redes de distribuição de gås natural? Aqui, voltamos ao início do artigo.

Cada fonte de energia possui seus atributos de valor, e a transição energÊtica serå tanto mais eficiente quanto forem mais bem aproveitados esses atributos.

O gås natural Ê a fonte mais limpa dentre os combustíveis fósseis, e sua cadeia de suprimento global lhe garante competitividade, segurança e estabilidade de suprimento. O biometano Ê energia limpa e renovåvel, que ajuda a solucionar um dos atuais problemas ambientais das usinas: o descarte da vinhaça e a consequente liberação do metano, nela contido, para a atmosfera. As tecnologias empregadas atualmente têm demonstrado grande sucesso na produção do biometano, porÊm variaçþes nessa disponibilidade podem ocorrer por diversos fatores, como a oscilação do mix de produção de açúcar e etanol, fatores exógenos que podem afetar a produtividade do processo biológico, condiçþes climåticas e atÊ mesmo a necessidade de paradas programadas para manutenção da planta. Assim, a conexão com a rede de distribuição de gås natural confere a estabilidade e a segurança energÊtica para a usina, que pode, ao mesmo tempo, injetar o biometano na rede e comercializar o excedente em Êpocas de maior disponibilidade, usando o gås natural da rede de distribuição como lastro em seus contratos com os clientes finais, ou, ainda, utilizar o gås natural nos processos internos quando necessårio. É a integração que gera valor ao campo, à indústria e à sociedade.

Por fim, a iminente abertura do mercado de gås no Brasil abre uma janela de oportunidade para as usinas se tornarem importantes supridoras de gås renovåvel ao sistema, ao mesmo tempo em que se beneficiam de uma infraestrutura física de gasodutos, que lhes darå estabilidade e segurança de suprimento para participar desse mercado e tambÊm para suas demandas internas. Temos nas mãos a possibilidade de criar um mercado líquido e competitivo para o biometano, em larga escala, e que, ao seu modo, irå contribuir tambÊm para dinamizar o mercado de gås brasileiro. Essa Ê a hora e a vez da integração do setor sucroenergÊtico com a indústria do gås natural. n

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Índice

controle avançado de processos

Opiniões

controle avançado

não funciona !

É isso mesmo, controle avançado não funciona.

Quantas vezes me deparei com essas afirmações dos nossos clientes quando começamos há mais de 10 anos? Não me refiro apenas a essa tecnologia, mas a muitas outras que, hoje, se enquadram no guarda-chuva do que chamamos de Indústria 4.0.

Hoje, olho para o passado e entendo que mercado e tecnologia têm que estar devidamente alinhados para se beneficiarem. É um casamento que precisa do amadurecimento das duas partes para que ocorra com sucesso. Hoje, o setor sucroenergético está mais preparado para absorver a tecnologia, e os fornecedores se adaptaram às necessidades específicas do mercado.

Até alguns anos atrás, o mercado estava acostumado a grandes ganhos de eficiência, provenientes de aumento de moagem e expansão fabril para equipamentos maiores e mais modernos, caldeiras de vapor a alta pressão, turbogeradores de múltiplos estágios, de alta eficiência, moendas eletrificadas, automação de processos manuais. Os ganhos de eficiência eram facilmente visíveis, numa época de “mato alto”, que não existe mais. A direção se questiona: para que investir numa ferramenta complicada para ganhar 2% de eficiência, quando posso ter ganhos maiores, investindo para dar conta do aumento de moagem?

para que investir numa ferramenta complicada para ganhar 2% de eficiência, quando posso ter ganhos maiores, investindo para dar conta do aumento de moagem? "

Danilo Lavigne Halla

Diretor de Engenharia da I.Systems

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O modelo de negócio das soluções de Indústria 4.0 era baseado num relacionamento make the sale and run, em que o fornecedor ofertava a licença dentro de um projeto e, após a conclusão, dava as costas, para que o cliente arcasse com a manutenção da ferramenta e suporte precário baseado em modelo spot, lhe ficando a cargo todo o trabalho de validação e comprovação dos ganhos.

O setor evoluiu e abraçou a era da Indústria 4.0.

Muita expectativa está sendo gerada, e levará um tempo para que ela case com os resultados trazidos por essas soluções mais inteligentes e baseadas em dados. A quantidade e a qualidade de dados fabris alcançaram novos patamares, com novos sistemas de automação e de instrumentação conectados em rede, historiadores de dados, sistemas de gestão de laboratório e sistemas de gestão agrícola, para citar alguns. Muitas oportunidades de ganho de eficiência que estavam invisíveis para a gestão podem ser encontradas com uma boa análise de dados.

đ&#x;”Š Os fornecedores de soluçþes tambĂŠm se adaptaram e aperfeiçoaram o processo de aplicar com sucesso projetos de IndĂşstria 4.0, adotando o modelo SaaS (Software as a Service), mais alinhado com a busca do setor por projetos de payback rĂĄpido e sem grandes investimentos envolvidos. Criaram-se mĂŠtodos de avaliação estatĂ­stica robustos que analisam o processo antes e depois da solução, com OPIs e KPIs tĂŠcnicos.

E, Ê claro, suporte continuado, no modelo de melhoria contínua, com acesso remoto à planta para anålise de performance dos sistemas. É um novo modelo de parceria que gera valor durante todo o ciclo de vida da solução e garante a perenidade dos resultados atingidos.

A Usina Conquista do Pontal (UCP), da Atvos, iniciou, em 2017, a implantação de sistemas de controle avançado em seus processos, com objetivo de atingir novos patamares de estabilidade de processo e setpoints de operação mais econômicos. O primeiro foco de atuação foi na cogeração, com o objetivo de aumentar a eficiência na exportação e aproveitar o boom do preço da energia na Êpoca. Dentre os desafios desse tipo de processo, estava a necessidade de se prover um vapor de qualidade alta e constante para os turbogeradores, atravÊs da queima de um combustível de qualidade variåvel, como o bagaço de cana.

Da mesma forma, o parque de turbogeradores deve atender às demandas de exportação de energia, sem comprometer a oferta de vapor para o processo. Tanto a geração de vapor quanto a de energia elÊtrica são sistemas altamente acoplados; uma variação de processo em uma ponta gerarå impacto significativo na outra parte e vice-versa.

A solução escolhida pela Atvos para atender a esse desafio deveria ser capaz de observar múltiplas variåveis e tomar decisþes em questþes de segundos para atender à råpida dinâmica. A unidade jå atendia a todos os requisitos para absorver o novo sistema de controle e, em menos de 8 semanas, jå usufruía dos resultados. Graças ao novo uso dos dados coletados pelos sistemas da UCP, foi possível estabilizar a pressão do vapor para as turbinas em 40%, promovendo um aumento de geração bruta de 2% e melhoria de consumo específico dos turbogeradores de 0,5%. Enquanto isso, a pressão de escape ficou 18% mais eståvel, reduzindo a ocorrência de alívios no processo em 86%.

1. PRESSĂƒO DE VAPOR DO COLETOR

A partir desse case de sucesso, a Atvos prosseguiu com a avaliação da solução em outras partes do processo. A estabilização da produção de vapor trouxe tantos benefícios indiretos que a unidade resolveu levar o mesmo conceito para a produção de açúcar. Em 2018, a unidade prosseguiu com a expansão do sistema no tratamento de caldo; mais uma vez, ela estava preparada para adotar a ferramenta: sistemas de aquecimento, vazão de caldo e dosagem de cal automatizados e em rede, provendo o nível de dados adequado para o projeto. Os desafios tÊcnicos eram outros: não linearidade de um controle de pH, acoplamento da dinâmica dos múltiplos efeitos e a incrustação dos evaporadores que afetam a sua performance. Mas a solução partia do mesmo princípio: dar nova utilização à informação fornecida pelo processo.

Nesse projeto, foi possĂ­vel reduzir a variabilidade mĂŠdia do nĂ­vel dos efeitos entre 10% e 33%, do pH do caldo dosado ; em 32% e reduzir a perda de pureza em atĂŠ 19%.

2. pH DO CALDO DOSADO

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Índice

controle avançado de processos

Opiniões

3. ERRO DO GRAU INPM

A unidade seguiu expandindo a aplicação do controle avançado na destilaria e na moenda, processos com dinâmicas e desafios completamente diferentes. A unidade se encontrava no nível de automação adequado para seguir com ambas as iniciativas. O projeto promoveu a redução de variabilidade do grau INPM do etanol em 40% e 50% em ambos os aparelhos, possibilitando o aumento de produtividade da destilaria, sem falar na redução das perdas alcoólicas.

4. EXTRAÇÃO DO AÇÚCAR

18

Na moenda, o sistema foi capaz de aumentar a extração em 0,08%, através do aumento da temperatura de embebição em 1ºC e da estabilidade da esteira do 1º terno em 26%, ao mesmo tempo, reduzindo o consumo de água bruta em 32%.

Todas essas avaliações foram realizadas com aplicação de métodos estatísticos robustos para evitar interferências externas, como definição de OPIs e KPIs técnicos, avaliação através de alternância com o sistema habilitado e desabilitado e a aplicação adequada de testes de significância para validar o nível de confiança dos resultados.

Além dos benefícios diretos, a parceria provê acompanhamento dobrado da calibração da instrumentação para correta medição dos benefícios, trabalho que é contínuo nesse modelo de parceria. Desde 2017, as soluções implementadas pela UCP são validadas com a Atvos para garantir a manutenção e a superação dos benefícios apurados na entrega do projeto. A unidade pretende expandir a solução para a fábrica de açúcar e a fermentação, alcançando o conceito de “piloto automático” na operação e integrando a inteligência do controle avançado com o planejamento de produção. n

Solução completa para a proteção e o monitoramento da sua planta Nossa expertise é dar suporte às empresas para enfrentar os desafios associados à implantação e gerenciamento de programas de monitoramento e análises baseado em condição de vibração, temperatura, pressão, vazão, entre-ferro (air-gap) e descargas parciais.

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Índice

do livro preto aos sistemas integrados

Opiniões

times e sistemas:

uma dupla de dinâmica!

Eu me recordo, como se fosse hoje, de quando um técnico em automação realizava, com a paciência de um enxadrista, a sintonia de um sistema de controle de pH pneumático (uma obra de arte mecânica & pneumática). À medida que fazia os ajustes, via-se nitidamente em um ponteiro a resposta do controle de pH de caldo caleado de uma indústria sucroenergética. Acompanhei a performance da sintonia que estava sendo realizada meticulosamente pelo técnico, em um registrador em papel, onde as penas de tinta traçavam linhas de pH e de atuação da dosagem de cal. “Nossa, a resposta ficou uma linha reta”, ele me exclamou! A sintonia havia sido realizada com uma chave de fenda!

Era final da década de 1990, início dos anos 2000, e, embora houvesse ainda vários sistemas pneumáticos, já havia em campo controladores de quatro loops, então avançados e de alta confiabilidade, aplicados em operações onde confiabilidade já era questão de segurança operacional e de ativos.

Engenheiros, coordenadores e operadores buscavam diariamente correlacionar os resultados utilizando os dados e históricos em papel em registradores, atualizando anotações de campo num diário, conhecido como “livro preto”, avaliando análises laboratoriais e de processo. A grande experiência do time de operação e de seus gestores desempenhava papel fundamental nas tratativas da rotina.

A tecnologia evoluiu rapidamente desde então. Os sistemas supervisórios tornaram-se mais e mais presentes no setor sucroenergético.

Sistemas de controle químico e de processos, feitos em planilhas, ganharam plataformas próprias.

Abriu-se, então, um novo horizonte, onde era possível resgatar, em questão de minutos (sim, alguns minutos), os históricos de diversas variáveis de análises laboratoriais e, então, cruzá-las com o que chamávamos de historiadores de processo. Já se fazia presente nas usinas uma gama razoável de PLCs, SDCDs e de sistemas supervisórios, além de alguns sensores interessantes para controles de campo.

Os 'livros pretos' foram substituídos por sistemas integrados, onde as anotações dos turnos são inseridas diretamente pela operação e já ficam disponíveis em formato de checklist. "

Eduardo Calichman

Consultor da Calichman Consultoria em Processos, Performance e Projetos Industriais

đ&#x;”Š Entrava em ação um bom time de coordenação, engenheiros especialistas e operação, buscando desvendar as interdependĂŞncias dos dados on-line e off-line. O grande desafio era justamente avaliar a grande quantidade de dados e variĂĄveis de processos da produção de açúcar, etanol e demais etapas.

Quando se encontrava algo interessante, as condiçþes de operação jå haviam mudado, e o desafio recomeçava! Havia sistemas automatizados, mas ainda faltava boa integração.

Felizmente, o desenvolvimento e a celeridade tecnológica andaram a passos largos, e existe, hoje, uma gama enorme e formidåvel de ferramentas e plataformas em contínuo avanço. Historiadores com dados inesgotåveis e acesso imediato a diversas informaçþes, ao alcance das mãos, literalmente.

A dinâmica das reuniĂľes diĂĄrias, iguais Ă s da dĂŠcada de 1990, continua presente. Os “livros pretosâ€? foram substituĂ­dos por sistemas integrados, onde as anotaçþes dos turnos sĂŁo inseridas diretamente pela operação e jĂĄ ficam disponĂ­veis em formato de checklist. Estas, por sua vez, podem ser conectadas com outras plataformas especĂ­ficas ou ERPs, que alocam, entĂŁo, os recursos e as açþes necessĂĄrias, nos backlogs de manutenção.

Importante ressaltar que, nesse modelo de gestão da rotina, a capacitação dos times passa a ter ainda mais relevância para se extraírem os melhores resultados dos sistemas implantados. Acessos a algoritmos de criticidade, anålises de causa raiz de processos e manutenção passaram a ser prÊ-requisitos importantes no dia a dia.

As salas de controle centralizadas e integradas (COIs) se tornaram modelos de denominador comum nas indústrias, buscando unir expertises das åreas de produção, em sintonia e contato constante entre si. Hå tambÊm o time no front da operação, verificando e conduzindo diversas operaçþes industriais. O desenvolvimento do conhecimento tÊcnico e operacional continua sendo pilar fundamental da operação assistida em alta performance, permitindo que se potencializem sistemas de gestão, se acesse a sistemas, se otimizem processos e se corrijam rotas, com velocidade dantes inimaginåvel.

Plataformas de inteligência artificial passam a nos municiar de previsibilidade, antevendo o comportamento de variåveis, em tempo real, possibilitando alertar para correçþes e açþes, ou ainda atuar diretamente em processos de maturidade. Não obstante, se torna fundamental a acuråcia de sensoriamento de campo.

Sensores de processo e relativos à manutenção que se comunicam via redes sem fio têm papel cada vez mais importante na leitura fidedigna de variåveis de processo e equipamentos, alÊm de promoverem maior segurança aos processos e às pessoas envolvidas nas atividades.

As plataformas chamadas de “gĂŞmeos digitaisâ€?, nas quais se podem simular operaçþes e processos sucroenergĂŠticos, estĂŁo em uso crescente.

Nesses sistemas, podem-se obter diversos cenårios de produção, balanços de massa energia das operaçþes industriais. O melhor de tudo, conectados on-line, possibilitam identificar gargalos de produção, prospectar performances, produçþes, setups, eficiências e deficiências. Tudo isso sem interferir no processo real, aumentando as chances de sucesso e mitigando riscos.

Entram em ação, tambĂŠm, outros tipos de sistemas em aplicação na indĂşstria sucroenergĂŠtica, com controles em “laço fechadoâ€? e controles avançados, que propĂľem otimizar as inter-relaçþes de variĂĄveis dos processos, atravĂŠs de algoritmos especĂ­ficos, que podem potencializar a performance energĂŠtica, ou ainda estabilizar qualidade de produtos, otimizar eficiĂŞncias, por exemplo.

Na implantação ampla de novos sistemas e tecnologias, vêm-se requisitos que podem ser considerados para a aceleração das curvas de aprendizagem: um plano diretor estruturado (PDAI), times tÊcnicos com experiência operacional, gestão e habilidades necessårias, engajamento em diversos níveis, disciplina de execução, bom sensoriamento de campo com sistemas de alta confiabilidade.

Quando se avaliam processos industriais de forma global, envolvendo grande número de unidades industriais (ou mesmo de uma única planta), desafios podem surgir. A massa de dados a ser analisada Ê enorme, e os dashboards de visualização passam a ter um papel ímpar no dia a dia.

Com organização adequada, eles facilitam o comparativo de performance entre indústrias, assinalando benchmarks em eficiências e produtividade, auxiliando tomadas de decisão e anålises de causas raiz. Ferramenta importante de melhoria contínua de processos.

Algumas empresas utilizam times dedicados nessas avaliaçþes, verificando performances, gaps e oportunidades, cruzando dados de diversas plataformas, utilizando de ferramentas estatísticas e dando celeridade às tratativas necessårias. Um perfil de profissional cada vez mais presente no dia a dia, com novas competências, associadas às tÊcnicas de anålise e com experiência operacional, buscando resultados otimizados juntamente com os times de campo.

Enfim, vivemos, hoje, um ambiente de råpidas mudanças, no qual as tecnologias evoluem a galope, e temos que estar prontos e aptos, com novas habilidades, obtendo dados que antes não se era possível obter, buscando excelência operacional nos processos e eficiência nos resultados. Os times devem estar bem preparados e afinados para lidarem com o novo, que chega de forma acelerada! n

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Índice

a inteligência humana dirigindo a artificial

Opiniões

sistemas de automação Em tempos onde ganhos de eficiência são mandatórios e investimentos exigem cautela, o conhecimento técnico para tomar decisões inteligentes e programar adequadamente as estratégias de implementação de sistemas de tomadas de decisões, independente da interferência humana, é um passo importante para não frustrar, nem correr riscos criando paradigmas negativos à implementação de novas tecnologias.

Os primeiros passos para avançar com tecnologias inteligentes é explorar e potencializar os sistemas de controle existentes até seu limite de capacidade de processar algoritmos complexos oriundos da inteligência humana.

Se analisarmos os sistemas instalados atualmente, podemos concluir que, em grande parte, teríamos os mesmos resultados com um sistema de controle analógico. Prova disso é a grande interferência da operação em intervenções manuais. É importante que uma base de conhecimento seja instalada por meio de ferramentas de gestão industrial que contenham os seguintes recursos:

• coleta de dados e gestão de informações integrando dados, em tempo real, das variáveis de processo, via sistema de controle, informações de laboratórios (industrial e pagamento de cana), agrícola e manutenção, via sistemas ERP/MES/LIMS e manutenção; • armazenamento e processamento de grande volume de dados; • possibilidade de cruzar informações de qualquer área da indústria com laboratoriais; • integração de dados para gerar estatísticas, com cruzamento de informações entre as áreas; • rodar modelos matemáticos dedicados e interagir com o sistema de controle; • gestão de malhas de controle e operação, pré-requisito importante para sistematizar a operação e alimentar sistemas inteligentes posteriormente; • definir metas operacionais e de desempenho; • identificação automática de desvios operacionais e ineficiências em tempo real, geração de alertas, apontamentos e procedimentos referentes aos alertas para alimentação de base de dados de análise de causa e efeito para sistematizar a operação; • automação da exportação de dados e comunicação entre plataformas distintas, principalmente para geração de relatórios, de modo que a coleta seja consistente e livre de erros provocados por entradas manuais.

Não existe inteligência artificial que funcione adequadamente sem antes aplicar a experiência e a inteligência humana. "

Marco Antonio Alasmar

Diretor Técnico da RAM Automação e Controle

đ&#x;”Š A implementação do sistema de gestĂŁo, associada Ă s melhorias no sistema de controle para obtenção de ganhos de eficiĂŞncia, serve principalmente para melhorar de forma contĂ­nua e sustentar, em tempo real, tais ganhos, ou seja, sempre que atingir uma meta e puder medir e comprovar ganhos e resultados, ĂŠ um estĂ­mulo a novos desafios.

Para evoluir para sistemas inteligentes, Ê mandatório que a equipe passe pelo aprendizado de como utilizar ferramentas de gestão, deixar de olhar apenas para desvio de variåveis e administrar por meio de resultados estatísticos, atÊ esgotar todos os recursos existentes, potencializando o sistema de automação.

Costumo dizer que estaremos preparados para tal evolução quando jå estivermos administrando resultados na segunda casa depois da vírgula, comprovando que temos conhecimento e domínio para continuar a construir e/ou aprimorar os pilares necessårios para incorporar ferramentas de controle avançado e Indústria 4.0.

Por falar em Indústria 4.0 para o setor sucroenergÊtico, tenho opinião formada a respeito desse assunto. Considerando que a maior parte do parque industrial instalado contempla um bom nível de automação de processo e que ainda deve evoluir, recomendo investir em monitoramento de måquinas e equipamentos, assim como em integrar os sistemas de controle e gestão da manutenção (PCM), uma vez que a maior parte das usinas os possui.

Pelo fato de que as usinas não possuem monitoramento em massa de equipamentos, podemos considerar que iremos partir do zero para obtenção de dados em tempo real e iniciar um processo de modernização da manutenção, com ganhos significativos em disponibilidade e preservação de equipamentos, em paralelo com a potencialização da automação de processo.

Tais ganhos poderão financiar investimentos na modernização da planta como um todo, inclusive na criação de equipe e da consultoria para tal.

A grande vantagem da modernização da manutenção Ê a substituição de tarefas que, antes, eram realizadas manualmente, de forma periódica, ou apenas com a quebra de equipamentos, e, agora, passam a ser realizadas de forma contínua, em tempo real, com instruçþes do próprio sistema. Cada vez mais, o software otimizarå a utilização do equipamento, de forma a diminuir o tempo de parada e prejuízos em substituição de peças danificadas.

Quantos equipamentos e måquinas são monitorados por planilhas que dependem de anotaçþes dos operadores, em muitos casos, sem critÊrios para alertar a manutenção na indicação de desvios? Grande parte dessas informaçþes são monitoradas pelo sistema de controle e podem ser integradas ao PCM, via software de gestão industrial.

A Indústria 4.0 não estå relacionada somente à tecnologia, não Ê tão simples assim; toda a empresa deverå sofrer transformaçþes tecnológicas de processo e de pessoas. Investir em tecnologia com um processo de instalação sem definição ou mal definido, com pessoas despreparadas, apenas irå consumir recursos, tempo e dinheiro sem lograr êxitos, criando paradigmas conforme jå mencionamos anteriormente.

Os principais benefícios da modernização da manutenção são: • aumento da disponibilidade do ativo; • redução do custo da manutenção do ativo, com peças sobressalentes, materiais e horas extras; • redução dos custos de armazenamento, conservação, preservação e aquisição de peças e materiais; • melhoria e redução da mão de obra; • identificação e redução da manutenção preventiva não necessåria; • identificação de equipamentos com QR Code e tablet ou smartphone possibilita interação direta e råpida, com software PCM para geração de ordens de serviço ou identificação de falhas em inspeçþes visuais; • sistematização da manutenção possibilita terceirização no futuro.

A criação de um Big Data (Sistema de Gestão Industrial) constantemente alimentado por meio de coleta automatizada antecede a criação da inteligência artificial para servir como fonte de anålise. Como mencionei anteriormente, o uso do sistema de gestão para sistematizar a operação Ê fundamental para o sucesso da aplicação da Inteligência Artificial - IA, pois temos inúmeros casos pråticos onde operadores tomam açþes diferentes para a mesma causa ou desvio.

Especialistas em processos devem orientar o sistema de IA quanto a variåveis que interagem entre si para que inicie um processo de tomada de decisþes que ainda devem ser analisadas pelo mesmo especialista, antes de interagir diretamente com o processo. Não podemos nos esquecer de que estamos falando da utilização da IA em um processo industrial, que deve processar matÊria-prima que muda constantemente, ganho de processo que muda em função de moagem (quantidade de cana processada), características físico-químicas que variam o tempo todo e que, para cada condição, hå uma reação em cadeia de todo o processo produtivo, que deve ser sistematizada para, posteriormente, ser automatizada com êxito.

NĂŁo existe inteligĂŞncia artificial que funcione adequadamente sem antes aplicar a experiĂŞncia e a inteligĂŞncia humana. A qualidade das tomadas de decisĂŁo da IA depende da qualidade dos dados que lhe foi fornecida e dos equipamentos e sistema de controle adequados para tal. n

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Q

Índice

nanocelulose e biocompostos

Opiniões

segurança energética e ambiental: o papel-chave da biomassa lignocelulósica De acordo com a International Energy Agency – IEA, o consumo de energia é responsável pela maior emissão de gases do efeito estufa – GEE, causada pelo homem, com 73% do total, equivalente a 49,4 GtCO2 eq. O setor de geração de energia e calor é o principal responsável por essas emissões, com 30% do total, seguido pelo setor de transportes, com 15%.

Verifica-se que o setor de transportes é uma fonte de emissão de GEE com maior taxa de crescimento. Portanto essas emissões devem ser rapidamente reduzidas, para se evitar o agravamento dos efeitos da crise climática. Um dos caminhos mais rápidos e eficientes para se reduzir essa emissão é pela exploração da biomassa lignocelulósica, uma fonte renovável de energia e de moléculas precursoras de vários compostos de interesse industrial, conforme demonstra o diagrama da Biorrefinaria Avançada.

A produção e o uso de gasolina e diesel emitem uma carga muito elevada de GEE (CO2), sem a devida compensação na sua captação e reciclo. Isso torna o processo um verdadeiro emissor contínuo de carbono na atmosfera.

Em contrapartida, a produção de biocombustíveis se inicia com o reciclo do carbono, a partir da captação do CO2 atmosférico durante o crescimento das plantas (fotossíntese), resultando em um balanço de emissão de carbono muito baixo, quando comparado ao seu equivalente fóssil nas tabelas da Eficiência Ambiental dos Combustíveis.

A produção de Etanol de Primeira Geração – E1G, ocorre pela fermentação natural dos açúcares de 6 carbonos, armazenados como reservas de energia nas plantas, sendo facilmente obtidos pela extração direta do caldo da cana-de-açúcar (rico em sacarose), ou por hidrólise do amido do milho (rico em glicose), seguido pela fermentação desses açúcares, por leveduras que usam naturalmente essas moléculas.

O domínio da tecnologia E2G permitiu aproveitar mais o poder energético e químico dos cultivos agrícolas, tornando possível a produção de etanol em qualquer região do planeta, usando a biomassa local de qualquer atividade agroflorestal. " Julio Cezar Araujo do Espirito Santo e João Farah Emiliano Gerente e Diretor da área de Tecnologia Industrial da GranBio, respectivamente

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đ&#x;”Š BIORREFINARIA AVANÇADA Biomassa LignocelulĂłsica

Celulose Biocompostos Hemicelulose BiocombustĂ­veis Processos PrĂŠ-Tratamento Lignina Bioenergia Processo base

MatĂŠria-prima

EspecĂ­ficos Produtos

Precursores

EFICIĂŠNCIA AMBIENTAL DOS COMBUSTĂ?VEIS gCO2eq/MJ Intensidade de carbono (Co2eq/MJ)

COMBUSTĂ?VEL Etanol Anidro

20,51

Etanol 1G

4,41

Etanol 2G Stand Alone Etanol 1G2G

18,63

Etanol de Milho Flex

22,55

Etanol de Milho Stand Alone

26,13

Etanol de Milho Imprtado

40,35

Etanol Hidratado 20,79

Etanol 1G

4,70

Etanol 2G Stand Alone Etanol 1G2G

18,91

Etanol de Milho Flex

22,83

Etanol de Milho Stand Alone

26,47

Etanol de Milho Importado

-

Biodiesel Biodiesel Soja

26,70

Biodiesel Sebo

3,80

Biometano (96,5% metano) Biometano de BiogĂĄs de Aterro SanitĂĄrio

7,44

Biometano de Torta de Filtro

4,84

Biometano de Vinhaça

4,01

Biometano de Dejetos SuĂ­nos

3,95

Biometano de Dejetos Bovinos

3,96

BioQAV HEFA

34,65

VALORES DE REFERĂŠNCIA DA LITERATURA PARA OS DERIVADOS DE PETRĂ“LEO COMBUSTĂ?VEL FĂ“SSIL EQUIVALENTE

Intensidade de carbono CFE [gCO2eq/MJ)

Gasolina

87,4

Diesel

86,5

MĂŠdia Gasolina, Diesel e GNV

86,8

Querosene de Aviação

87,5

Contudo a produção de E1G depende do cultivo direto de espÊcies específicas, com boa produtividade e fåcil extração dos açúcares, demandando åreas de plantio próprias, podendo competir com outras variedades ou atividades de interesse socioeconômico, como a produção de alimentos. Esses fatores reduzem o seu potencial de produção em escala mundial, ficando limitado apenas aos países com vastas åreas de terra e condiçþes climåticas favoråveis para o seu cultivo.

O potencial de biomassa lignocelulĂłsica ĂŠ enorme. Existe um grande potencial para o aproveitamento dos resĂ­duos agrĂ­colas (folhas, pontas, colmos, etc.), que podem ser obtidos a partir dos rejeitos de outras culturas, como cana, milho, trigo, arroz e outros.

A biomassa lignocelulósica possui uma parede celular constituída por três componentes principais (celulose, hemicelulose e lignina), estruturados para sustentar o crescimento da planta e garantir proteção aos ataques dos agentes naturais. Esses resíduos ainda são muito pouco aproveitados, exceto o bagaço de cana, sendo a maior parte deixada nos campos, onde se decompþe e emite CO2.

Diante da enorme disponibilidade de biomassa lignocelulósica com baixo custo, foi desenvolvida a tecnologia do Etanol de 2ª Geração – E2G, que produz etanol a partir dos açúcares presentes na celulose e na hemicelulose e que não estão naturalmente acessíveis à ação das leveduras, fazendo parte da estrutura química das fibras da biomassa.

O domínio recente da tecnologia E2G permitiu aproveitar mais o poder energÊtico e químico dos cultivos agrícolas, alÊm de, finalmente, tornar possível a produção de etanol em qualquer região do planeta, usando a biomassa local de qualquer atividade agroflorestal. Jå hå disponíveis no mercado tecnologias industriais completas para o aproveitamento dos resíduos agrícolas, com rendimento de palha de cana/etanol em 5:1, garantindo um aumento de 40-50% na produção de biocombustíveis para a mesma årea plantada. Com cana-energia, que produz duas vezes mais biomassa/ha que a cana-de-açúcar, esse aumento pode chegar a 100%. É maior segurança energÊtica, sem ameaçar ; a segurança alimentar.

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Índice

nanocelulose e biocompostos O domínio de tecnologias de pré-tratamento foi crucial para desestruturar esse complexo e expor suas cadeias de açúcares. Ainda, tanto a celulose quanto a hemicelulose não são diretamente fermentescíveis pelas leveduras naturais, exigindo o uso de enzimas para sua hidrólise, além do desenvolvimento de leveduras superiores, para fermentar os açúcares de 5 carbonos oriundos da hidrólise da hemicelulose. Uma tecnologia inovadora, cujo domínio e escalonamento nos últimos anos abriu caminho para uma nova matriz energética mundial.

O E2G já é competitivo. As mudanças nos dogmas econômicos mundiais nos últimos 20 anos resultaram na valorização do carbono não emitido pelos biocombustíveis (créditos de carbono), relativos aos seus equivalentes fósseis, permitindo que esses créditos sejam comercializados, para neutralizar o carbono emitido por outros agentes no mercado. Ainda, governos globais estipularam metas de mistura de biocombustíveis aos seus equivalentes fósseis, destacando-se os recentes mandatos de países da União Europeia, China e Índia, o Renewable Fuel Standard, dos Estados Unidos, e o Low Carbon Fuel Standard, da Califórnia.

Embora os mandatos existam, a maior parte dos países não consegue cumprir suas metas, já que não há biocombustível suficiente para atender às metas estipuladas. No caso do E2G, a sua baixíssima emissão de carbono gera, em alguns mercados, créditos de carbono que rendem até 6 vezes o seu custo de produção por litro, tornando-o muito mais atrativo que o E1G no momento, devendo perdurar pelos próximos 50 anos. Com cana-energia, o E2G passa a ter pegada de carbono negativa, retirando mais CO2 do que emitindo (Figura 3).

Contudo o uso da biomassa lignocelulósica vai além dos biocombustíveis. Muitos compostos de origem fóssil podem ser substituídos por produtos de origem lignocelulósica, como a nanocelulose, a menor e mais forte unidade estrutural da biomassa, podendo ser aplicada em indústrias automotivas, defesa e blindagem, invólucros eletrônicos, embalagens ultrarresistentes e têxteis. É um biomaterial mais forte que metais, nanotubos de carbono, grafeno e fibras de vidro, em uma base de peso igual.

Segunda maior produtora mundial, a GranBio oferece 2 processos de produção de nanocelulose: um de baixo custo, com menor valor agregado e aplicação industrial diversa, e outro com altíssima pureza, com aplicação em indústrias de bens

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Opiniões

PEGADA DE CARBONO DE PRODUTOS Kg DE CO2 EQUIVALENTES

CICLO DE VIDA Resultado do ciclo de vida, considerando cálculo estequiométrico de emissão de gás carbônico: absorção de 0,305 kg de CO2eq/kg de sistema ou 0,00967 kg de CO2eq/MJ. 10 8 6 2 0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 EMISSÃO DA QUEIMA DO ETANOL RESÍDUOS E UTILIDADES EMISSÕES DA PLANTA ELETRICIDADE EXPORTADA CANA-ENERGIA

de consumo, biomédicas e alimentícia. Ambos os processos utilizam biomassa lignocelulósica residual como matéria-prima e possuem emissão de carbono negativa, com produção anual de 120 t de nanocelulose.

Atualmente, a nanocelulose está sendo adicionada a pneus, para maior redução de atrito e para melhorar as propriedades de barreira de garrafas e filmes plásticos. O Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) projeta um potencial de mercado global da nanocelulose de 35 milhões de toneladas por ano.

Hoje, a GranBio é licenciadora mundial dessas tecnologias de processamento de biomassas para E2G, nanocelulose e biocompostos, além de licenciar as suas variedades de cana-energia (Vertix), garantindo valorização da biomassa lignocelulósica, desde o plantio até a produção, com pegada de carbono negativa, geração de créditos de carbono e bioprodutos com mercado garantido. n

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Índice

a eficiência no estado da arte

Opiniões

a era da informação permitirá avançar

as fronteiras do conhecimento Estamos vivenciando a chamada era da informação, com volume enorme de dados disponíveis para serem coletados e organizados. Entretanto transformar dados em informações úteis, de modo a orientar ações, é o desafio atual das organizações.

Não é à toa que a habilidade de tomar decisões orientadas em dados e em tempo real tem sido uma grande demanda atualmente.

A tecnologia evoluiu e, junto com as perguntas certas, contribuiu enormemente para nós, humanos, fazermos importantes descobertas e tornarmos o setor sucroenergético brasileiro um gigante mundial.

Essas informações estavam em uma folha de caderno, depois foram para o drive do computador e, agora, estão na nuvem.

Apesar de contarem com diversos sistemas de gestão de qualidade e produções, as usinas ainda carecem de aplicações das tecnologias, bases da Indústria 4.0, para alcançarem o estado da arte em termos de produtividade e gestão.

Adotar tecnologias como integração entre sistemas, computação em nuvem, Big Data e algoritmos computacionais traz benefícios muito visíveis, mesmo com aplicações rápidas.

Monitoramento de processos em tempo real: As unidades produtoras de açúcar e etanol apresentam bom nível de automação e sensores, entretanto as medições analíticas são realizadas em laboratórios existentes na própria indústria, após a coleta da amostra e leitura em equipamentos

A tecnologia evoluiu e, junto com as perguntas certas, contribuiu enormemente para nós, humanos, fazermos importantes descobertas e tornarmos o setor sucroenergético brasileiro um gigante mundial. " Henrique Berbert Amorim Neto e Fernando Henrique C. Giometti Diretor-presidente e Especialista de Aplicação da Fermentec, respectivamente

đ&#x;”Š analĂ­ticos off-line, gerando atraso nos resultados e culminando no problema da gestĂŁo reativa. A instrumentação analĂ­tica tambĂŠm pode ser em linha no processo, porĂŠm ainda ĂŠ pouco utilizada na indĂşstria nacional.

A adoção de analisadores com tecnologia NIR (Near Infrared Spectroscopy), em segundos, proporciona resultados de múltiplos componentes numa mesma amostra, ou, mais recentemente, a espectroscopia Raman traz benefícios no controle do processo, na gestão do tempo e de recursos do laboratório. Importante ressaltar que essa tecnologia não estå mais limitada ao laboratório. Equipamentos on-line podem ser instalados no processo produtivo e permitem monitoramento contínuo dos parâmetros, tornando a tecnologia ideal para o conceito da usina 4.0.

Quando aplicados em amostras de fermentação, Ê possível aumentar enormemente a população de dados disponíveis de pH, açúcares redutores totais, acidez, teor alcoólico, glicerol e concentração do levedo. Tais informaçþes são essenciais para a otimização do bioprocesso de fermentação. Na fabricação, o monitoramento do açúcar produzido na esteira (pol, brix, umidade, cinzas e cor) jå assegura padrþes de especificação e evita reprocesso e/ou perda de remuneração por alteraçþes de qualidade do produto final.

Algoritmos computacionais e InteligĂŞncia Artificial: NĂŁo hĂĄ dĂşvidas de que a maior disponibilidade de dados pode levar a maior assertividade, entretanto aumenta significativamente a complexidade analĂ­tica.

A capacidade cognitiva humana se atrapalha com a quantidade de dados disponíveis e não consegue distinguir o que Ê importante do que não Ê. Nesse ambiente, serå fundamental uma camada "måquina" que, por meio de mÊtodos estatísticos, ciência de dados, aprendizado de måquinas e balanço de massa, poderå extrair valor dos dados. Essas aplicaçþes geram inteligência para suportar a gestão industrial e a tomada de decisão. Tais mecanismos jå têm permitido monitorar a confiabilidade dos processos, definir e controlar os melhores setpoints de operação, prever os resultados de produção, controlar a dosagem de insumos, entre outras facilidades.

Especialista virtual: O especialista virtual ĂŠ uma inovação para o setor sucroenergĂŠtico, uma vez que poderĂĄ, simultaneamente, substituir ou cooperar com o “especialista humanoâ€? na identificação de desvios, agregando agilidade na comunicação na operação, assim como efetuar a proposição de solução. JĂĄ ĂŠ possĂ­vel, a cada desvio, apresentar uma carta de recomendação para o operador, visando Ă retomada do setpoint para os valores esperados.

Computação em nuvem: Nessa jornada onde novos dados são gerados a cada hora, minuto ou segundo, a combinação com a computação em nuvem tem se mostrado ideal.

Nesse ambiente, o foco nĂŁo estĂĄ apenas no armazenamento, mas tambĂŠm na anĂĄlise contĂ­nua dos dados e acessĂ­veis de qualquer localidade.

A escalabilidade e o dimensionamento elĂĄstico (mais ou menos capacidade de processamento no momento certo) sĂŁo tidos como grandes vantagens.

A Fermentec jå possui soluçþes hospedadas em três das quatro grandes nuvens públicas (Amazon Web Service, Microsoft Azure e, mais recentemente, Huawei Cloud).

Ensino eletrônico: No mundo, onde os avanços tecnológicos estão mudando rapidamente a forma como executamos nossas atividades do dia a dia, no trabalho e na vida pessoal, manter-se atualizado Ê fundamental.

Nesse ambiente, a capacitação não fica restrita à sala de aula e ganha novas experiências com o e-learning, realidade virtual e realidade aumentada.

Cursos completos no modelo ensino a distância (EaD) permitem a disponibilização do conhecimento para todas as regiþes produtoras de açúcar e etanol, otimizando custos logísticos e tempo no deslocamento dos instrutores e colaboradores.

Cada vez mais comum, a veiculação de webnårios tambÊm Ê um importante canal de debates de temas relevantes ao setor.

Benchmarking: Instrumento essencial para analisar com profundidade os processos de produção e demonstrar os avanços da eficiência da usina, bem como sua posição em relação às outras unidades, ferramentas de benchmarking jå são utilizadas desde a dÊcada de 1990.

Atualmente, os relatórios eståticos enviados por e-mail são substituídos por plataforma web com layout dinâmico, permitindo personalizar a visualização das informaçþes.

Filtros avançados contribuem para melhorar as anålises, comparando a sua usina por região, mix de produção, tipos de produtos e características industriais.

As ferramentas de inteligĂŞncia serĂŁo, cada vez mais, imprescindĂ­veis para aumentar a eficiĂŞncia industrial.

Por isso, desenvolvemos tecnologias para implantar a usina 4.0, em que todos os processos são automatizados e conectados, gerando dados que são armazenados na nuvem e analisados em tempo real, por sistema de inteligência artificial. Toda essa modernização permite tomadas de decisþes mais råpidas, que levam à redução de custos e à maior rentabilidade. n

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Índice

automação industrial

Opiniões

a automação industrial do setor sucroenergético Para entendermos minha opinião sobre onde estamos posicionados como setor, é importante um breve histórico sobre o que acompanhei de evolução da automação industrial, em diferentes setores, ao longo de minha carreira.

Iniciei minha carreira profissional no final de 1989, como engenheiro trainee, e tive oportunidade de participar de um projeto de construção de uma fábrica no segmento alimentício, que foi concebida, desde o início de seu estudo até a sua implementação, com o conceito de utilização do que, na época, existia de mais moderno em automação industrial no Brasil.

Quando ingressei no apaixonante segmento sucroenergético, em 2009, grande parte das usinas existentes e os projetos de novas usinas de que tive oportunidade de participar não tinham como padrão ao menos considerar automação como uma opção relevante, seja por falta

de tempo para maturação dos projetos, seja por falta de acreditar na tecnologia, ou por questões financeiras. Em resumo, estávamos aproximadamente 20 anos atrasados com relação aos setores brasileiros mais evoluídos tecnologicamente, que, por sua vez, estavam décadas atrasados com relação aos países mais desenvolvidos.

Importante lembrar que a automação industrial começou a ter mais atenção por volta da segunda metade do século XVIII, na Inglaterra, e, no início do século XX, os sistemas se tornaram mais automatizados, quando os computadores e controladores programáveis passaram a fazer parte da tecnologia da automação.

não tenho dúvidas de que é preciso fazer essa evolução com o devido critério, para não sermos 'atropelados' pelo efeito de termos ficado tantos anos 'hibernados'. "

Julimar Clemente de Souza

Diretor de Operações da Usina Santa Terezinha

đ&#x;”Š A partir daĂ­, as redes industriais surgiram para suprir a necessidade de comunicação entre equipamentos e instrumentos, tendo como objetivo o controle eficaz das variĂĄveis de processo e, por consequĂŞncia, o aumento da eficiĂŞncia, redução de custo, melhor segurança operacional e melhoria do retorno financeiro dos projetos.

Então, em 1989, ter a chance de participar de um projeto tão avançado em conceitos que, no nosso País, eram relativamente novos, certamente moldou a minha opinião, como usuårio, e não especialista da årea de automação, da importância da automação industrial para a segurança de nossos processos e maximização dos lucros.

Respondendo à pergunta sobre minha opinião de onde estamos como setor sucroenergÊtico, com relação à utilização da automação industrial nas usinas brasileiras, em geral, acredito que estamos tentando acordar de um período de hibernação provocado pelo pouco investimento de tempo, planejamento e recursos financeiros voltados ao desenvolvimento dessa tecnologia em nossos parques industriais.

A minha opinião, que, como jå citei, Ê a de um usuårio e não a de um especialista nessa årea, tem sustentação no breve resumo que fiz acima. Avaliando, hoje, no Brasil, quantas usinas tivemos implantadas nos últimos 30 anos dentro desse conceito, não me resta outra opinião a não ser a de que precisamos evoluir muito para nos posicionarmos ao lado de outros setores jå mais evoluídos, como usuårios das tecnologias de automação e, por consequência, termos maiores chances de projetos com melhor viabilidade econômica.

Como evoluir para usinas mais automatizadas e fazer esse investimento de forma economicamente viåvel? Separo a minha opinião em duas vertentes: Pensando em novos projetos, um dos caminhos seria contarmos com maior previsibilidade de políticas de incentivos fiscais e financeiros ao nosso setor. As poucas políticas de incentivo que tivemos atÊ então foram pontuais, de curto prazo e sujeitas a mudanças, na maioria das vezes repentinas e sem nos dar tempo de nos adequarmos a essas novas diretrizes.

Fato ĂŠ que, a cada vez que o nosso setor pensou que tinha fundamentos para crescer, e bravamente nossos investidores apostaram nesse crescimento, em seguida, tivemos graves crises que praticamente quebraram nosso setor. Para nĂŁo citar muitas dessas crises, que ocorreram apĂłs momentos de grandes investimentos, podemos citar as duas Ăşltimas, a de 1999 e a de 2007/2008.

Fica difĂ­cil pensar em projetos com maior necessidade de planejamento e de maior investimento inicial, quando o futuro e seus fundamentos sĂŁo tĂŁo volĂĄteis.

Sim, sabemos da importância de utilizarmos o devido tempo em detalhamento desses projetos e de seguirmos padrþes de gerenciamento dos mesmos, citando, aqui, o PMBOK como exemplo amplamente utilizado por outros setores, dentre as fases do processo de construção de um projeto, Ê importante destacar cinco grupos fundamentais: • iniciação ao projeto; • planejamento; • execução; • monitoramento e controle; • encerramento.

Quantas usinas temos no Brasil que tiveram tempo e recursos financeiros para desenvolver seus projetos, baseados nos conceitos acima, e padrþes necessårios para que a automação industrial fosse considerada, desde as primeiras fases do projeto, tanto com relação ao conceito de utilização, quanto com relação ao custo versus benefício pelo investimento? Poucas ou raríssimas, não Ê mesmo?

Para os projetos de melhoria das condiçþes industriais jå existentes, e que nasceram sem o devido pensamento em investimentos em automação, na minha opinião, Ê preciso ser muito cuidadoso e ter o entendimento de que o "remendo" Ê sempre a possibilidade de um conserto, mas que, muitas vezes, pode ter consequências difíceis de serem mensuradas a curto prazo, bem como provocarem impacto em variåveis não mapeadas durante estudo de implementação da melhoria proposta. Este Ê o famoso "preço" por não ter feito de forma correta da primeira vez.

Dessa forma, quando pensarmos em investimentos em automação de nossos parques industriais existentes, Ê preciso entender que o tempo e investimentos que não tivemos condiçþes de disponibilizar, quando da construção de nossas plantas, certamente trarão um desafio ainda maior com relação a nos atualizarmos e a estarmos aptos a utilizarmos todos os benefícios que um bom projeto de automação industrial possa nos proporcionar.

Não hå dúvidas de que precisamos evoluir e recuperar o tempo perdido. Precisamos, sim, recuperar esse tempo perdido e chegar ao mesmo nível com relação ao uso de ferramentas de inteligência, a que as boas empresas de outros segmentos jå atingiram. Mas tambÊm não tenho dúvidas de que Ê preciso fazer essa evolução com o devido critÊrio, para não sermos "atropelados" pelo efeito de termos ficado tantos anos "hibernados". n

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Índice

a interface humana da inteligência artificial

Opiniões

ferramentas de inteligência para a

área industrial Ao receber a incumbência de escrever um artigo para esta nova plataforma digital multimídia da Revista Opiniões, comecei a pensar naquilo que li e estudei há vinte, trinta anos, naquele tempo como um hobby, sobre a natureza da vida no Universo.

Talvez essa lembrança se deva ao título conter a palavra “inteligência”, que é uma característica importante de seres vivos que hoje colocamos também como característica de máquinas e sistemas, ou seja, Inteligência Artificial. Mas o que é inteligência? Uma boa definição, entre muitas, diz, simplificadamente, ser a capacidade de um sistema de apreender a estrutura relevante de um campo de comportamentos.

Os sistemas descritos precisam de um timoneiro artificial, e isso já está sendo construído com softwares capazes de aprender, mas que ainda usam a interface humana.

Quando serão autônomos? Em breve...

Quanto custarão? Deixo para alguém do futuro responder " Jaime Finguerut

Engenheiro Quimico Especialista em Fermentação Diretor do ITC Instituto de Tecnologia Canavieira

Veja que a inteligência pressupõe uma seleção daquilo que é relevante, e essa seleção obviamente tem de ser um grau acima da seleção feita por acaso, em função da informação recebida pelo sistema. Veja também que apreender significa que o sistema tem de ser capaz de processar essa informação, de forma útil e satisfatória para o sistema. Quantos conceitos importantes num simples título de um artigo. Ao associarmos a inteligência ao comportamento, introduzimos ainda um outro conceito, o da cibernética, palavra que lemos frequentemente e associamos a computadores e máquinas automáticas, mas que se refere diretamente a controle e comunicação dentro de um sistema, portanto referindo-se ao seu comportamento.

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Na Wikipedia, encontramos: “A cibernética é aplicável quando um sistema em análise incorpora um circuito fechado de sinalização – originalmente chamado de relação 'causal circular' – isto é, onde a ação do sistema gera alguma mudança em seu ambiente e essa mudança é refletida no sistema de alguma maneira (feedback) que aciona uma alteração no sistema”. Assim, vejam que interessante, o controle pressupõe uma mudança detectável (sensores), e essa mudança é respondida pelo sistema, através de uma ação sobre essa causa, através de um ciclo de feedback (ação do sistema sobre o próprio sistema).

đ&#x;”Š Norbert Wiener, em 1948, ao definir essa nova ciĂŞncia, encontrou precisamente a palavra que queria na operação dos grandes barcos da antiga GrĂŠcia.

No mar, os grandes barcos batalhavam contra a chuva, o vento e as marÊs – questþes imprevisíveis.

No entanto, se o homem, operando sobre o leme, podia manter o olhar sobre um farol longínquo, poderia manipular a cana do leme, ajustando-a constantemente em tempo real, atÊ alcançar a luz.

Essa Ê a função do timoneiro. Nos tempos rústicos de Homero, a palavra grega para designar o timoneiro era kybernetes, que Wiener traduziu para o inglês como cybernetics; em português: cibernÊtica.

Na definição de Wiener, vejam, o timoneiro Ê parte do sistema, apesar de tantas alteraçþes imprevistas e imprevisíveis, ele vê (sensor) a luz do farol, ele age sobre o leme, de forma a sempre corrigir o rumo do barco onde ele estå, e levå-lo ao destino (o objetivo da ação).

Generalizando todos esses conceitos para entendermos como vamos usar as ferramentas de inteligĂŞncia, numa definição muito moderna de vida, temos que a vida seria um sistema que cumpre todos os quatro processos do estado “viventeâ€?, a saber: dissipação, autocatĂĄlise, homeostase e aprendizagem.

JĂĄ vimos, desde o primeiro parĂĄgrafo, que estar vivo ĂŠ aprender, atravĂŠs da inteligĂŞncia, mas o que significam os trĂŞs primeiros processos? Dissipação significa que, para um sistema estar “vivoâ€?, ele precisa de uma fonte permanente de energia que possa “usarâ€?, dissipando essa energia e aumentando a entropia (aumentando a bagunça do Universo).

Podemos tambÊm entender a dissipação de energia como uma forma de auto-organização de um sistema, por exemplo a criação de vórtices e a movimentação dentro do sistema, sustentando a sua existência apesar do atrito e da movimentação caótica. Autocatålise significa que o sistema tem a capacidade de produzir seu próprio catalisador, ou seja, tem a capacidade de manter reaçþes que têm como um dos produtos o próprio catalisador que acelera a reação. Por exemplo, na fermentação alcoólica conduzida por leveduras (seres vivos), todas as centenas de milhares de reaçþes que ocorrem na temperatura quase ambiente, para que a população se mantenha viva, os catalisadores (enzimas) são todos, sem exceção, produzidos pela própria levedura, de forma dinâmica e controlada.

E a homeostase? Uma definição Ê a capacidade do sistema de manter a sua funcionalidade (e morfologia) e os seus ambientes internos dentro de limites, apesar das flutuaçþes do ambiente externo. Isso Ê feito à custa de intensas trocas com o meio externo e da manutenção de reservatórios críticos, num processo chamado de estabilidade dinâmica.

Em termos mais prĂĄticos, a ĂĄrea industrial de uma usina de processamento de cana ĂŠ, sem dĂşvida, um sistema aberto, pois recebe continuamente materiais e energia e fabrica produtos (e calor) e resĂ­duos que tambĂŠm saem continuamente.

Pelo que aprendemos, esse sistema tem inteligência? Com certeza, sim, desde que o homem (o operador) faça parte desse sistema. Seria possível retirar o homem desse sistema? Sim, porÊm não temos ainda toda a tecnologia necessåria.

TerĂ­amos a necessidade de imitar muitas das caracterĂ­sticas dos sistemas vivos descritos acima.

Por exemplo, teríamos de ter sensores que meçam tudo o que Ê relevante, teríamos de ter sistemas de seleção das informaçþes geradas pelos sensores, teremos de ter sistemas cibernÊticos que funcionem em laços fechados, ou seja, teríamos de ter atuadores e sistemas de controle extremamente espalhados e coordenados local e globalmente, alÊm de uma supervisão que defina o que se pretende atingir, mantendo o sistema dinamicamente eståvel.

PorÊm, ainda mais difícil, o sistema, mesmo dissipando energia, teria de se manter auto-organizado, se reconstruindo permanentemente e eventualmente atÊ evoluindo atravÊs de processos autocatalíticos. Teríamos de ter moendas, caldeiras, turbogeradores, bombas, centrífugas, atuadores, etc., todos capazes de se manter funcionando sem o pessoal da manutenção. Se as condiçþes externas forem muito variåveis e ultrapassarem a capacidade de homeostase do sistema usina, esta poderå perder a capacidade de processar cana (morte).

Um exemplo de algo que poderia imitar um sistema “vivoâ€? na moenda poderia ser um sistema de robĂ´s de aplicação de solda, sendo controlados pelo prĂłprio torque da moenda, pois, quando o torque cai, ĂŠ porque a pega ĂŠ insuficiente e “faltaâ€? solda. É claro que os robĂ´s precisam se manter funcionais, e o material que eles usam tem de se manter atravĂŠs de reservatĂłrios dinâmicos.

As alteraçþes de torque que nĂŁo sejam por falta de “pegaâ€? na moenda precisam ser selecionadas e entendidas na forma de alteração automĂĄtica de estratĂŠgias.

A produção de etanol por fermentação jå Ê um sistema vivo, porÊm deixado sem laços fechados (sem supervisão); o autocontrole feito pelas leveduras vivas tenderia a favorecê-las, ou seja, a produzir apenas mais e mais leveduras.

Os sistemas descritos precisam de um timoneiro artificial, e isso jĂĄ estĂĄ sendo construĂ­do com softwares capazes de aprender, mas que ainda usam a interface humana. Quando serĂŁo autĂ´nomos? Em breve... Quanto custarĂŁo? Deixo para alguĂŠm do futuro responder. n

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Índice

a busca da usina inteligente e autônoma

Opiniões

a jornada da Ferrari na

indústria 4.0

A Usina Ferrari sempre buscou melhorar os controles dos processos produtivos através das tecnologias disponíveis. No começo da década de 2010, havíamos alcançado um nível de automação satisfatório, porém existia uma lacuna em integrar todos esses sistemas de controles, levando em consideração as variações do processo (matéria-prima, mix e ritmo de produção, etc.).

Uma das opções disponíveis era a utilização de planilhas eletrônicas para simular cenários de produção, com o intuito de verificar gargalos e deficiências para determinar melhores ajustes dos controles; era um processo muito oneroso e limitado. Em 2015, adquirimos uma ferramenta dedicada para simulação de processos, a qual permitiu, através de modelagem digital, mapear todo o processo produtivo. Um grande diferencial da ferramenta era a possibilidade de trabalhar com as principais grandezas físicas de forma unificada, permitindo maior agilidade na obtenção dos balanços de massa, energia e taxas de ocupação dos equipamentos; com isso, conseguimos monitorar os processos com um conteúdo maior de informações, e era possível realizar comparativos do que estava sendo realizado com os resultados teóricos obtidos nas simulações. Também era possível simular cenários diferentes com alteração da capacidade dos equipamentos, mix de produção, variação da matéria-prima, otimização do consumo de energia, entre outros. Esse foi o primeiro passo para o conceito do “gêmeo digital”, pois havíamos implementado o principal componente, que era o modelo digital de todo o processo produtivo.

Toda essa tecnologia trabalhando com inteligência artificial, computação em nuvem, etc.

O céu é o limite. "

Paulo Henrique Fantinatti e Hênio José Rospendowski Junior

Gerente Industrial de Produção e Gerente Industrial Geral da Ferrari Agroindústria, respectivamente

đ&#x;”Š ApĂłs implementação da ferramenta, e junto com a curva de aprendizagem, atingimos um alto grau de aderĂŞncia das simulaçþes em paralelo aos resultados reais de produção, e isso gerou confiabilidade no uso da ferramenta, possibilitando, na safra seguinte, a implantação da segunda fase do projeto, que consistia em realizar simulaçþes on-line em função das variĂĄveis de entrada do processo em comparativo com os dados reais de produção.

No início, essas informaçþes estavam somente no âmbito gerencial e na supervisão. A ferramenta de simulação era usada para checagem de variaçþes mais significativas e montagem de cenårios; a implantação da plataforma on-line nos possibilitou levar as informaçþes ao nível operacional, o que foi uma grande conquista, pois, alÊm do monitoramento on-line, tambÊm tivemos um salto no nível de conhecimento dos operadores dos supervisórios. A plataforma contempla um sistema de registros de ocorrências onde as causas dos desvios apurados são registradas e, posteriormente, analisadas, fazendo com que houvesse envolvimento de todos e, consequentemente, alimentar, de forma efetiva, o ciclo PDCA; isso possibilitou classificarmos a natureza das ocorrências, para uma melhor gestão e entendimento das tratativas.

O próximo passo Ê fazer com que as referências geradas pela plataforma atuem diretamente nas principais malhas de controle dos processos, pois a plataforma gera as referências e os desvios das variåveis para que o operador tome as decisþes. No intuito de cumprir essa próxima fase na jornada da Ferrari, para, cada vez mais, investir na Industria 4.0, iniciamos um controle nas malhas de controle de exportação de energia da termoelÊtrica e estamos em vias de iniciar um controle avançado na alimentação do processo fermentativo.

O intuito Ê integrar todos os sistemas, diminuindo, cada vez mais, a interferência humana. Ainda temos muito trabalho pela frente para preenchermos as lacunas conforme comentado no início do texto, mas estamos seguros da possibilidade, em função da evolução obtida durante todo o processo de implementação e dos resultados observados; sabemos que Ê um caminho sem volta e que ainda hå muito o que explorar. Fazendo um exercício para a construção da visão da Usina Ferrari do futuro, imaginamos uma usina cada vez mais inteligente e autônoma. Toda essa tecnologia trabalhando com inteligência artificial, computação em nuvem, etc. O cÊu Ê o limite. n

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Índice

a automação de bioprocessos

Opiniões

aplicação de redes neurais na engenharia de sistemas e processos O setor sucroenergético brasileiro ocupa lugar de destaque na economia brasileira, seja pela produção de produtos sustentáveis e renováveis (açúcar, etanol, energia elétrica, entre outros) ou pelo seu impacto na participação do PIB como gerador de riquezas. De acordo com os dados da Unica, na safra 2019/2020, foram produzidos 35,6 bilhões de litros de etanol e 29,6 milhões de toneladas de açúcar. A capacidade instalada para a geração de energia elétrica a partir da biomassa da cana é de 11.659 MW, e, no ano passado, foram gerados 36.827 GWh. Nesse contexto, implementar ferramentas de inteligência que proporcionem ganhos no processo industrial, mesmo que em pequenos valores, resultará em incrementos consideráveis, em face dos expressivos números do setor. Modelos matemáticos baseados em técnicas de inteligência computacional, como a lógica fuzzy e as redes neurais, e o uso de simuladores de processo são ferramentas que vêm sendo desenvolvidas e avaliadas com resultados promissores no Laboratório de Desenvolvimento e Automação de Bioprocessos (LaDABio), na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).

A simulação dinâmica e o controle de processos baseado em computador possuem evidentes oportunidades de serem aplicadas nas usinas: a primeira, por representar uma poderosa ferramenta de

diagnóstico e aperfeiçoamento de processos, servindo para apontar modificações em estratégias de controle e para permitir que engenheiros e operadores tenham uma previsão do comportamento da produção, sem a necessidade de intervenção direta na planta; a segunda, por possibilitar a utilização de algoritmos matemáticos mais complexos (redes neurais, matriz dinâmica e lógica fuzzy) na solução de problemas de controle, o que possibilita à indústria trabalhar em condições de operação mais próximas dos limites impostos pelos processos.

A lógica fuzzy propõe um meio de quantificar estados (por exemplo, quente e frio) e a sobreposição entre eles por meio da atribuição de graus de pertinência (0 a 100%) a cada um deles. Funções matemáticas são empregadas para descrever os graus de pertinência. A proposta de um controle fuzzy é modelar suas ações na variável manipulada, tendo como base o conhecimento do especialista. A forma mais usual de se expressar um conhecimento é utilizando regras do tipo “condição-ação”.

Um dos estudos de caso foi a concepção de um modelo dinâmico do processo de cristalização e sua adaptação a um cristalizador industrial (cozedor). O modelo foi utilizado para o desenvolvimento de estratégia de controle baseada na lógica fuzzy e avaliado em tempo real em substituição à parte dos controles existentes no CLP do cristalizador.

Uma maior aproximação entre academia e indústria deve ser estimulada para que o desenvolvimento e a difusão dessas tecnologias possam ser incorporados no setor com maior celeridade. "

Antonio José Gonçalves da Cruz Professor do Dpto de Engenharia Química e Coordenador do Laboratório de Automação de Bioprocessos (LaDABio) – UFSCar

Coautora: Andreza Aparecida Longati, Pesquisadora do LEBp–Unicamp e LaDABio-UFSCar

A chave para a construção do controlador fuzzy foi baseada na observação do comportamento do brix e do nível da massa, além da vazão de xarope que alimenta o cristalizador. Os resultados mostraram uma redução dos ciclos de operação, da oscilação da variável manipulada (vazão de xarope) e

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đ&#x;”Š uma diminuição do erro entre a principal variĂĄvel controlada e seu setpoint (brix da massa).

Outro exemplo avaliado foi o uso da tÊcnica fuzzy no controle da vazão de ar de combustão em uma caldeira industrial. O objetivo foi manter o teor de oxigênio nos produtos de combustão dentro de uma faixa ótima. Utilizou-se uma ferramenta para identificação da dinâmica do processo e sintonia da malha de controle em tempo real. Após a implantação da nova estratÊgia no sistema de controle da caldeira e da sintonia do controlador, a malha de controle fuzzy entrou em operação em modo automåtico.

Avaliada por um período de vinte e quatro horas (em operação ininterrupta), os controles regulatório e servo foram capazes de, respectivamente, manter o setpoint desejado, com baixa variabilidade (variação da ordem de 1,2% no coeficiente de excesso de ar) e responder a mudanças de setpoint com velocidade de resposta entre 1,5 e 20 minutos e overshoot na faixa de 8-56%. Os resultados mostraram a aplicabilidade do controle fuzzy na combustão em caldeiras a bagaço de cana, com variabilidade 40% menor que o controle PID e da ordem de 70% menor que em modo manual.

Prever a concentração final de etanol no vinho (oGL) a partir dos valores de variåveis da unidade de fermentação foi a ideia concebida no desenvolvimento de um modelo baseado nas redes neurais.

A tÊcnica, inspirada no funcionamento de estruturas neurais biológicas, tem no neurônio o seu elemento processante båsico. A combinação de vårios neurônios possibilita a construção de redes neurais com diferentes estruturas (número de camadas, números de neurônios em cada camada, interconexþes entre os neurônios, etc.).

O “aprendizadoâ€? de uma rede neural ocorre por meio de uma etapa de treinamento, onde as informaçþes do processo a ser modelado sĂŁo selecionadas por especialista para compor a base de informaçþes a ser apresentada Ă rede. Nessa etapa, utiliza-se um algoritmo de treinamento. ApĂłs essa etapa, a rede adquire excelente capacidade de generalização e predição no domĂ­nio utilizado no treinamento. Nesse estudo, a primeira etapa da modelagem consistiu na identificação das principais variĂĄveis que impactam na eficiĂŞncia da fermentação para utilizĂĄ-las como informação de entrada para a rede neural. Ao final da etapa de treinamento, a rede foi avaliada com novos dados experimentais (informaçþes nĂŁo utilizadas na etapa de treinamento) e apresentou respostas com desvios relativos menores que 4%, evidenciando sua excelente capacidade de previsĂŁo do processo de fermentação industrial.

Em continuidade, empregou-se um algoritmo de otimização estocåstico (Particle Swarm Optimization) para estimar elevados teores de concentração de etanol no processo de fermentação, a partir de

valores Ăłtimos das variĂĄveis de entrada do modelo.

Os resultados mostraram ser possível obter aumento de 1 oGL na concentração de etanol no vinho.

Com esse modelo, Ê possível realizar estudos econômicos para avaliar como medidas preventivas de controle da contaminação no processo impactam o aumento de sua concentração.

A modelagem da fermentação utilizando redes neurais pode trazer, de antemão, a possibilidade de guiar decisþes no ambiente industrial, de forma que a operação seja direcionada para o aumento da produção de etanol e, consequentemente, da eficiência da etapa de fermentação na usina.

No âmbito de projeto temåtico financiado com recursos da Fapesp, pesquisadores do LaDABio desenvolveram e implementaram, em um simulador de processos orientado a equaçþes, modelo de biorrefinaria de cana-de-açúcar para produção de etanol de primeira e segunda geração, alÊm de energia elÊtrica. No estudo, diferentes ferramentas para anålise de processo foram implementadas. Estudos de integração energÊtica empregando a anålise Pinch mostraram ser possível alcançar uma redução de atÊ 12% no consumo de utilidades.

Desenvolveu-se ferramenta inÊdita denominada anålise tÊcnica econômica reversa. Trata-se de uma metodologia para avaliação econômica de processos, que fornece indicaçþes para a årea de P&D de direçþes a serem seguidas para que sua implementação industrial seja viåvel. A tÊcnica integra ferramentas de engenharia de bioprocessos e sistemas e engenharia econômica e permite identificar as variåveis que mais influenciam a viabilidade de um processo, bem como indicar os valores limites dessas variåveis para que a viabilidade seja alcançada.

A tÊcnica foi implementada por Andreza Longati em sua tese de doutorado, na avaliação econômica e ambiental da biorrefinaria de produção de etanol de primeira e segunda geração, incluindo a biodigestão da vinhaça. A ferramenta permitiu a identificação de gargalos do processo e direcionamento de pontos onde priorizar investimentos e esforços para tornar a tecnologia viåvel industrialmente.

Todas essas ferramentas, desenvolvidas e avaliadas no grupo de pesquisa, têm aplicação imediata no setor sucroenergÊtico. Frente a um cenårio competitivo, a indústria que incrementar sua capacidade analítica, melhorar sua gestão de dados, buscar maior precisão nas tomadas de decisão e na antecipação de problemas e/ou soluçþes de mitigação e diminuir as flutuaçþes de processo terå mais chances de ser bem-sucedida.

Uma maior aproximação entre academia e indústria deve ser estimulada para que o desenvolvimento e a difusão dessas tecnologias possam ser incorporados no setor com maior celeridade. n

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Índice

a implantação da cultura digital

Opiniões

pense grande, comece pequeno, mas o mais rápido possível Tradicionalmente, os fatores de produção considerados essenciais ao processo produtivo são a terra (terras cultiváveis, florestas, minas, recursos naturais), o trabalho (o homem) e o capital (máquinas, equipamentos, instalações). A eficiência combinada desses três fatores tem se mostrado vital para as empresas sucroenergéticas. Uma boa eficiência agrícola irá propiciar a matéria-prima na quantidade e qualidade requeridas pelo processo produtivo.

Agregando o recurso tecnologia aos fatores tradicionais, iremos atingir um novo patamar de operação e rentabilidade. "

Douglas Castilho Mariani Consultor de Negócios da Soteica

Da mesma forma, a eficiência conjugada do trabalho com máquinas e equipamentos é que irá garantir o melhor aproveitamento do açúcar presente no caldo da cana e do poder calorífico do bagaço.

Além desses 3 fatores tradicionais, gostaria de incluir a tecnologia como um fator cada vez mais importante na busca da eficiência global.

Analisando o processo decisório do ponto de vista top-down, a definição do que produzir, quanto produzir de açúcar, etanol hidratado, anidro, energia tem origem

đ&#x;”Š no planejamento que considera, para um determinado horizonte de tempo, a demanda, o preço de venda, o custo, a capacidade de cada usina e os riscos associados.

Uma vez definido o que a usina deve produzir, as decisþes recaem sobre a melhor utilização dos fatores produtivos (trabalho, capital e tecnologia), considerando os aspectos de segurança, de restriçþes operacionais e de projeto.

Todo o processo de produção industrial mundial vem passando por uma revolução, na qual Ê preciso ter controle total da produção para garantir qualidade, flexibilidade e produtividade no processo fabril. E o mercado sucroenergÊtico não Ê exceção a esse contexto, com os desafios adicionais de reagir às variabilidades climåticas e de mercado típicos desse setor. Esse desafio leva à necessidade de novos tipos de tecnologias dinâmicas, de aprendizagem e interativas.

Essa necessidade do setor possui bastante similaridade com o objetivo da Indústria 4.0, que busca obter ganho na eficiência pela otimização de toda a cadeia de produção, via anålise de dados complexos e informaçþes trocadas entre sistemas físicos e digitais, a fim de permitir que sejam feitos ajustes produtivos em tempo real.

Para atingir esse objetivo, vårias tecnologias passaram a compor o espectro de ferramentas associadas à Indústria 4.0: • Simulação ou Gêmeos digitais: Na Indústria

4.0, a simulação computacional Ê utilizada em plantas industriais para anålise de dados em tempo real, aproximando o mundo físico e virtual, e no aperfeiçoamento em configuraçþes de måquinas para testar o próximo produto na linha de produção virtual, antes de qualquer mudança real, gerando otimização de recursos, melhor performance e mais economia. • Integração de sistemas (por exemplo, integração de dados de processo e de qualidade que, geralmente, estão em redes distintas). • Internet das Coisas (IoT) A internet das coisas (em inglês, IoT – Internet of Things) consiste na conexão entre rede de objetos físicos, ambientes, veículos e måquinas por meio de dispositivos eletrônicos embarcados, permitindo uma coleta e troca de informaçþes mais råpida e efetiva. Na indústria de produtos e serviços, a IoT representa a integração de tecnologias que, antes, não estavam conectadas e que, agora, estão interligadas por meio de uma rede baseada em IP. • Segurança cibernÊtica. • Computação em Nuvem. • Realidade aumentada. • Big Data e Analytics: Anålise e gestão de grandes quantidades de dados propiciam o aumento de performance e a otimização dos processos industriais, equalizando o consumo de energia com a qualidade de produção, ao propiciar uma melhor leitura de cenårios e tomadas de decisão ; mais velozes.

43

Q

Índice

a implantação da cultura digital • Inteligência Artificial e Machine Learning (computador simulando a inteligência humana e/ ou buscando soluções por “autoaprendizado”).

• Robótica e Automação.

Uma técnica que tem recebido maior atenção na indústria de processos para otimizar o desempenho global da planta é o Real Time Otimization. O RTO procura otimizar o desempenho do processo (podendo ser medido em termos de lucro, custo operacional ou eficiência global), possibilitando que as empresas possam aumentar a sua rentabilidade nas diversas condições da planta, e, nele, estão embarcados muitos conceitos de Indústria 4.0.

O RTO baseia-se num modelo fundamentado nos princípios da engenharia para determinar um conjunto de valores de setpoints, que maximizem o objetivo definido pelo estratégico.

Mas, de posse de todas essas informações, fica sempre a pergunta de como transformar uma planta sucroenergética em uma Usina 4.0.

Ao meu ver, os principais elementos de uma solução para a Usina 4.0 devem contemplar: • Possibilidade de operação em tempo real (automatismo); • Os dados são adquiridos e tratados quase instantaneamente, o que permite que decisões sejam tomadas rapidamente; • Criação de “cópias virtuais/gêmeos digitais” das fábricas físicas (simulação e otimização em tempo real); • Modelos representativos da planta real (via software, agregam-se informações de engenharia, restrições, dados dos sensores, dados de qualidade e seu inter-relacioamento-integração, IoT, inteligencia artificial); • Otimização global (inteligência artificial); • Escalabilidade; • As decisões poderão ser tomadas a partir do mundo ciberfísico, de acordo com as necessidades da produção. Outro ponto é que as máquinas fornecerão informações relevantes sobre o resultado da atuação, possibilitando o ajuste e o refinamento da solução (Machine Learning).

Como passos a serem seguidos para passar de uma operação tradicional para uma Usina 4.0, cito: 1. Planejamento de uma estratégia realista para a entrada na Indústria 4.0: Se faz necessário avaliar a maturidade digital de seu negócio no atual momento, projetando onde você precisa estar, definindo metas claras para

44

Opiniões

reduzir o gap, priorizando as medidas que trarão mais valor ao seu negócio e garantindo que elas estejam alinhadas com a estratégia geral.

2. Identificação de uma solução que atenda aos desafios do setor: Seguindo o mantra de uma das usinas mais inovadoras do setor: Pense grande, comece pequeno, mas começe o mais rápido possível.

Pensar grande significa que se deve mirar uma solução que contemple todos os setores, mesmo que não seja implementado de início.

Isso para garantir que o objetivo da maximização global possa ser atendido dentro de uma mesma plataforma. Começar pequeno no sentido de um projeto com pouco investimento, mas com retorno atrativo, que gera confiança e credibilidade para voos maiores.

Começar o mais rápido possível, para que não se espere uma condição ideal de infraestrutura para o seu início, pois as condições ideais nunca existirão, e estaremos abrindo mão dos ganhos e do conhecimento melhor da planta.

3. Planejamento dos investimentos tecnológicos que precisarão ser feitos: A intenção é que se possam direcionar os recursos da sua empresa para a aquisição de tecnologias realmente úteis, sem precisar, por exemplo, trocar todo o seu maquinário ou realizar investimentos em medidores não necessários. A experiência indica que, atualmente, 90% das indústrias do setor possuem nível de instrumentação e automação suficientes; o importante é que as informações estejam acessíveis num ambiente de rede integrada.

4. Envolvimento de todos: Para o sucesso, é imprescindível que todos os envolvidos estejam comprometidos com a abordagem.

5. Treinamento, Capacitação e Adaptação às mudanças: Na Indústria 4.0, a tecnologia é utilizada para transformar dados em vantagem competitiva. No entanto, nem todos têm uma cultura digital, razão pela qual especial atenção deve ser dado para gerar um ambiente colaborativo entre o pessoal pouco afeito à tecnologia, mas com experiência operacional, e aquele afeito à tecnologia, mas com pouco conhecimento prático da operação.

Agregando o recurso tecnologia aos fatores tradicionais, iremos atingir um novo patamar de operação e rentabilidade. n

Q

Índice

a busca do "em tempo real"

Opiniões

transformação digital na indústria A utilização de biomassa para a produção de biocombustíveis e energia renovável é uma alternativa consistente e comprovada para contribuir para a redução de gases de efeito estufa (GEE) no planeta.

Nesse contexto, cabe destacar a grande multiplicidade de soluções tecnológicas que convergem para a sustentabilidade do setor sucroenergético, numa visão integrada com os aspectos mais relevantes do negócio, mercado, produtos, tecnologia, processo e pessoas. A área industrial, numa visão de longo prazo, deve assegurar a competitividade em custos e a sustentabilidade ambiental, hídrica e energética, dos processos.

O agronegócio brasileiro é diferenciado, tanto pelas dimensões e escala de produção, quanto pela produtividade. Por isso o Brasil deve buscar soluções avançadas, muitas vezes únicas e corajosas, introduzindo novas tecnologias no agronegócio, após análises críticas e cuidadosas.

A transformação digital que vivemos hoje, paradoxalmente estimulada pela própria pandemia, contribui para a integração de tecnologias, sendo ela mesma integradora e integrada. " Carlos Eduardo Calmanovici

Coordenador de Tecnologia Industrial e Inovação da ATVOS

Coautor: Professor Fernando Galembeck, Consultor da GG & FG Consultores

46

É importante identificar as oportunidades criadas pelas singularidades nacionais, as boas "jabuticabas", como a mecanização agrícola da cana-de-açúcar.

Além da redução dos GEE pela eliminação da prática de queimadas, a mecanização elevou o patamar dessa agroindústria, em sinergia com novas tecnologias de inteligência artificial, tanto da área agrícola quanto da industrial.

Vivemos uma intensa migração da curva “S” da cana manual para a curva “S” da mecanização, consolidando demandas tecnológicas da área industrial, como sistemas de limpeza de cana, materiais e tratamentos que reduzem o desgaste dos equipamentos, desenvolvimento de biocatalisadores e novos sistemas de gestão da produção e da manutenção, de forma mais integrada.

A previsibilidade da qualidade da cana e seus impactos na indústria, em tempo real, determinarão reduções de custos de produção e de manutenção, melhorando o desempenho industrial. A demanda por profissionais de maior qualificação e a busca por processos mais integrados e eficientes continuarão sendo concentrações das equipes industriais.

đ&#x;”Š Estamos assistindo, nos Ăşltimos anos, a transformaçþes profundas no ecossistema produtivo da cana, e a introdução paulatina de novas tecnologias obriga o setor a mergulhar na transformação digital, explorando seus limites. A evolução da qualidade e das caracterĂ­sticas da cana impostas pela tecnologia no campo e sua variabilidade intrĂ­nseca colocam, para a ĂĄrea industrial, desafios relevantes.

AlÊm do teor de açúcar, as impurezas minerais e vegetais impactam a extração de caldo, a fermentação, a produção de açúcar e a cogeração.

A alta variabilidade da qualidade da biomassa com a mecanização do canavial torna a transformação digital inevitåvel nesse setor, pois permitirå o uso crescente de sistemas inteligentes que se comunicam entre si e que evoluem durante a própria operação, demonstrando capacidade de adaptação, ao contrårio das tecnologias tradicionais, menos adaptativas.

Isso jå acontece nas usinas, e o ecossistema sucroenergÊtico deve estimular iniciativas para criar, absorver e consolidar essas tecnologias, mitigando riscos e reduzindo custos. Juntamente com os biocatalisadores, a inteligência artificial serå o grande eixo do aumento da eficiência na produção, na próxima dÊcada. Desde os sensores virtuais atÊ a gestão em tempo real, os benefícios potenciais são significativos.

O acompanhamento ativo e dinâmico das principais variåveis de processo, em tempo real, e a possibilidade de integração dos sistemas permitirão a maior estabilidade dos processos, a redução de custos industriais e uma maior rapidez na resolução de problemas.

AlÊm disso, a integração com a årea agrícola e a modernização dos laboratórios devem aumentar a capacidade de antecipar os efeitos da variabilidade da matÊria-prima, atuando no processo industrial, em tempo real.

O monitoramento contínuo da cana e a capacidade de antecipar os impactos de suas mudanças sobre os processos e os produtos serão um diferencial importante para o setor. Jå no caso da fermentação, alÊm da otimização de processos, novos algoritmos ajudarão no desenvolvimento de biocatalisadores inteligentes, isto Ê, adequados aos desafios impostos pela fermentação de alto desempenho em sistemas complexos, na presença de inibidores, alÊm da busca por maior eficiência fermentativa em teores alcoólicos mais elevados.

Produtividade e seletividade do biocatalisador serĂŁo caracterĂ­sticas determinantes da rentabilidade, seguida, num segundo momento, pela demanda por produtos de maior valor agregado, explorando, assim, o limite do conceito da biorrefinaria.

Mas Ê, talvez, da manutenção industrial, que virão os ganhos mais significativos a partir do uso de inteligência artificial baseada em tÊcnicas de machine learning para detecção antecipada de falhas e anomalias.

Com os avanços na manutenção preditiva, buscamos uma redução do número de paradas não programadas, entressafras mais curtas e uma evolução da vida útil dos ativos com a redução dos custos de manutenção. Cruzando informaçþes de bases de dados existentes com sensores avançados, inclusive sensores virtuais, consolidaremos os ganhos de confiabilidade de equipamentos que são necessårios para uma maior estabilidade operacional da operação industrial.

A transformação digital que vivemos hoje, paradoxalmente estimulada pela própria pandemia, contribui para a integração de tecnologias, sendo ela mesma integradora e integrada. Essa última dÊcada foi um momento de introdução de muitas tecnologias no setor.

Na pråtica, o contexto econômico atual e os desafios impostos pela pandemia levam cada tecnologia a seguir lógica própria de implementação, gerindo seus riscos e capturas, embora sejam tecnologias convergentes nos resultados. De fato, essas tecnologias competem por recursos e exigem gestão objetiva e pragmåtica.

AlÊm disso, elas se encontram, muitas vezes, em diferentes estågios de desenvolvimento e apresentam diferentes riscos tecnológicos na sua implementação, colocando desafios adicionais à sua integração.

Fica um alerta importante: sempre que houver assimetria entre os benefícios proporcionados por uma tecnologia e seus custos ou riscos, haverå maior resistência à sua introdução, e as transiçþes para novas plataformas ocorrerão mais lentamente, ou elas serão simplesmente descontinuadas.

Ou seja, o processo de transformação só serå sustentåvel se as novas tecnologias demonstrarem cada vez mais competitividade. Sucessos jå alcançados pela inteligência artificial no controle de processos estimulam sua expansão a todas as åreas da usina, otimizando a operação em tempo real. Para tanto, Ê necessårio explorar dados históricos, alimentando gestores e operadores com as informaçþes necessårias.

A transformação digital Ê a própria transformação do setor sucroenergÊtico em busca de competitividade, atravÊs da introdução de novas tecnologias. Depende do suporte de profissionais com habilidades específicas e perfil flexível para viabilizar a introdução de tecnologias complementares e convergentes e do acesso a tecnologias cada vez mais ågeis e eficientes. n

47

Q

Índice

fermentação na prática

Opiniões

vulnerabilidade x tecnologia x levedura x fermentação A pandemia trouxe um novo sentimento para a humanidade: sua vulnerabilidade perante a vida.

Mas por que isso não foi percebido antes por nossa geração, se o mundo já assistiu a uma situação igual, ocorrida com a gripe espanhola, entre 1918 a 1920, com 50 milhões de mortes? Acho que o motivo foi não vivermos na pele todos os fatos ocorridos, inclusive a morte do nosso presidente da república, Rodrigues Alves.

Fazendo um paralelo desse fato com uma experiência vivida com a gestão da fermentação na safra 1991, pude confirmar a insegurança, a falta de conhecimento, a falta de remédios a aplicar, a instabilidade do processo, provocando uma redução maior que 50% na produção e, principalmente, a incapacidade da gestão da situação que nos levaram à “perda da fermentação”.

Cientes de toda essa vulnerabilidade, contratamos uma consultoria, em 1992, para a fermentação, sendo suas grandes responsabilidades a transferência de conhecimento e a aplicação de novas tecnologias, das quais se destacaram: • utilização de leveduras selecionadas no processo fermentativo do caldo da cana;

• utilização de cromatografia de íons, permitindo a determinação dos açúcares sacarose, glicose e frutose para a produção do açúcar e do etanol; • técnica da cariotipagem, que possibilita a determinação do padrão cromossômico da levedura, permitindo sua identificação.

Nas safras 2007 e 2008, iniciamos a cariotipagem identificando duas leveduras, D1 e D2, que dominaram o processo, mas que, após testes de laboratório, mostraram-se não apropriadas para fermentação do caldo.

Já na safra 2009 e 2010, além das leveduras selvagens, apareceu a que denominamos levedura UAM, que passou a dominar 100% do ambiente fermentativo (figura 1). A UAM foi testada e apresentou como fragilidade a alta produção de espuma (figura 2).

Procuramos administrar essa característica negativa nesses 10 anos de uso da levedura UAM, tendo como princípio que ela detém o poder de dominância da fermentação (figura 3), baixa floculação (figura 4), capacidade de fermentar em alto teor alcóolico (figura 5), permitindo redução do volume de vinhaça produzida por m³ de etanol produzido (figura 6 ).

'O ótimo é inimigo do bom'.

Com esse pensamento, decidimos por eleger a UAM como nossa levedura selecionada desde 2011. "

Fernando A. Costa Figueiredo Vicente

Diretor Industrial da Usina Alta Mogiana

“O ótimo é inimigo do bom.” Com esse pensamento, decidimos por eleger a UAM como nossa levedura selecionada desde 2011.

Passado todo esse tempo, continuamos aprendendo a trabalhar com a levedura UAM, permitindo conhecê-la profundamente, procurando aplicar as tecnologias disponíveis para atingir nosso grande objetivo de reduzir nossa vulnerabilidade na fermentação. n

48

2

0

Outras leveduras

2012

2020

4

9,15

2014

0

8,76

2

2014

4

9,28

6

2014

8

11,09

8

2014

10

12,97

5. TEOR ALCOÓLICO DO VINHO BRUTO

2014

10 5

12,29

30

2014

20

15

131-238 10

Outras leveduras

2017 2018 2019 2020

2016

2015

2014

2013

19,98

11,17

0,18 0,00 0,00 0,14

12,81

10,06

29,96 24,09

21,48

8,95

2012 13,3

2010 2011

2009

2008

2007

2006

40,80

21,17

30

40,26

35

2005

40

2004 20,02

25

27,78

22,7

80

2002 2003

3. DOMINÂNCIA DA LEVEDURA UAM

10,99

DOMINÂNCIA 1. CARIOTIPAGEM DE 2010

2014

10,24

10,95

71-130

2019

9,86

175

10,81

Dias de Safra CATI PE2 Selvagens

2018

8,93

9,74

9,75

137

2017

2016

2015

10,16

100 100 100 100 100 100 100 100 99 100 100 100 100

100

94

2014

10,05

52

90 90

67

2013

9,85

0-70

10,29

100 100

100

20

2010 2011

9,58

50 55

90

9,06

0

2008 2009

45

100

8,92

70 75 72

0%

2007

9,02

8,66

40

2006

0 % DIAS

2005

8,69

7,88

6

2004

20

2003

60 65

70

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

ð&#x;”Š 2. AMOSTRAS DA FERMENTAÇÃO (ESPUMA UAM)

100%

90%

80%

70%

60%

50%

40%

30%

20%

10%

221

UAM

4. FLOCULAÇÃO EM VINHO BRUTO

0

0

Levedura UAM

6. VOLUME DE VINHAÇA POR ETANOL (m3)

14

12

10

Levedura UAM

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A ARRANCADA INICIAL DA CANA PARA UMA SAFRA QUE VAI FECHAR COM PRODUTIVIDADE DE SOBRA.

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Q

Índice

a biorrefinaria virtual

Opiniões

o impacto de novas tecnologias A necessidade de transição dos combustíveis fósseis para fontes renováveis de energia – motivada pelo aumento da demanda global e por metas de descarbonização – não é novidade. Inclusive, o setor sucroenergético brasileiro tem tido papel ativo nessa transição há décadas, com a produção de etanol a partir de cana-de-açúcar e, mais recentemente, com a exportação de eletricidade. Ainda, a integração com o milho, nas chamadas usinas flex, vem se destacando nos últimos anos.

Adicionalmente, a utilização de biomassa para obtenção de produtos químicos apresenta grande potencial, explorando, cada vez mais, o conceito de biorrefinaria – de forma análoga à refinaria de petróleo – e possibilitando uma maior diversificação dos portfólios das usinas. Essa diversificação foi e continua sendo essencial para a resiliência do setor sucroenergético, reduzindo a suscetibilidade às oscilações de demanda e de preços de etanol e açúcar nos mercados nacional e internacional.

Nesse contexto, o aproveitamento dos resíduos lignocelulósicos, como o bagaço e a palha de cana-de-açúcar, deve ter papel fundamental na reinvenção das usinas brasileiras, que há vários anos vêm enfrentando dificuldades em manterem sua operação frente a quedas do preço do petróleo; situação agravada pela redução do consumo durante a pandemia do coronavírus. Em momentos como esse, a busca por maior eficiência ou, ainda, novas soluções é fundamental para a retomada econômica do setor sucroenergético. Para tanto, a utilização de ferramentas de simulação de processos e avaliação técnico-econômica pode desempenhar um papel importante.

Ainda pouco considerados, os impactos ambientais (por exemplo, emissão de gases de efeito estufa) – que vêm ganhando relevância com o RenovaBio – e sociais (tais como geração de empregos) deverão receber maior atenção no cenário pós-pandemia.

Na decisão para a implementação de uma nova tecnologia ou de uma modificação operacional, modelos computacionais representativos e de boa qualidade utilizados para o cálculo de balanço de massa e energia, combinados a metodologias padronizadas e consistentes, podem guiar o desenvolvimento de projetos e apontar em que direção investir esforço experimentalmente ou até mesmo em escala industrial.

Com isso, é possível avaliar alternativas em menor tempo e com menor custo e, principalmente, minimizar os impactos na operação industrial das usinas.

As avaliações já realizadas com a Biorrefinaria Virtual englobam desde as agrícolas até diferentes propostas para a produção de etanol de 1ª e 2ª geração, açúcar, eletricidade, biogás, querosene de aviação, biodiesel, butanol, ácido succínico, furfural, polímeros, entre outros produtos. " Tassia Lopes Junqueira

Pesquisadora do LNBR/CNPEM – Laboratório Nacional de Biorrenováveis/ Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais

Combinando diferentes modelos matemáticos, ferramentas de simulação e metodologias, adaptados para o setor sucroenergético brasileiro, a plataforma Biorrefinaria Virtual, desenvolvida pelo Laboratório Nacional de Biorrenováveis - LNBR/CNPEM, vem sendo utilizada para avaliar diferentes tecnologias.

đ&#x;”Š As avaliaçþes jĂĄ realizadas com a Biorrefinaria Virtual englobam uma variada gama de tecnologias, desde as agrĂ­colas – cujos impactos sĂŁo observados tambĂŠm na indĂşstria, como a mecanização da colheita, recolhimento de palha, novas prĂĄticas agrĂ­colas, entre outras – atĂŠ diferentes propostas de biorrefinarias para produção de etanol de 1ÂŞ e 2ÂŞ geração, açúcar, eletricidade, biogĂĄs, querosene de aviação, biodiesel, butanol, ĂĄcido succĂ­nico, furfural, polĂ­meros, entre outros produtos.

Um exemplo de aplicação da Biorrefinaria Virtual que demonstra essa integração de tecnologias na cadeia produtiva de cana-de-açúcar Ê o projeto SUCRE – Sugarcane Renewable Electricity, cujos resultados foram divulgados em um relatório final no primeiro semestre deste ano. As avaliaçþes realizadas consideraram desde os possíveis impactos da remoção da palha no campo, as diferentes rotas de recolhimento (colheita integral e enfardamento) atÊ as variaçþes na produção de açúcar, etanol e eletricidade, entre outros aspectos.

AtravÊs de parcerias com usinas, avaliaçþes personalizadas – considerando, por exemplo, as configuraçþes agrícola e industrial e contratos vigentes para comercialização de eletricidade – foram realizadas para identificar as condiçþes de viabilidade econômica para cada caso.

AlÊm disso, avaliaçþes ambientais e sociais demonstraram os impactos em nível nacional do aproveitamento da palha. Nesse sentido, tambÊm foi desenvolvida uma calculadora que permite avaliaçþes råpidas e preliminares do potencial da palha (PalhaCalc).

Para o futuro, a Biorrefinaria Virtual deverå dar um maior enfoque às avaliaçþes de processos biotecnológicos, atuando de forma sistêmica e sinÊrgica nos desenvolvimentos realizados no LNBR/CNPEM e validados em planta piloto, contribuindo para orientar e acelerar a transferência de tecnologia, bem como para o monitoramento georreferenciado de serviços ecossistêmicos – com foco nos impactos no uso de terra e no balanço hídrico –, em escala regional e nacional, para promover a utilização sustentåvel da biomassa. n Materiais

Energia

Biorrefinaria Virtual: Plataforma de Avaliação Tecnológica

Biomassa

Blocos QuĂ­micos

• Modelos matemåticos • Dados de usinas • Literatura

CombustĂ­veis

Modelagem AgrĂ­cola

Biorrefinaria

Biotecnologia

Sustentabilidade

Viabilidade econômica Uso de terra Balanço Hídrico Potencial de Aquecimento Global

Um importante diferencial dessa ferramenta Ê a possibilidade de integrar toda a cadeia produtiva, incluindo a produção de cana-de açúcar, sua conversão industrial em produtos, como o etanol e a bioeletricidade, e, ainda, a logística associada à sua distribuição e uso. Ao longo dos últimos anos, outras biomassas, como milho, cana-energia e resíduos florestais, tambÊm foram sendo incorporadas na plataforma, tornando-a mais abrangente e flexível. Esse tipo de abordagem permite mensurar o sucesso e a maturidade de diferentes tecnologias, considerando os impactos tÊcnicos, econômicos, ambientais e sociais.

Com caråter multidisciplinar, são integradas diversas especialidades (engenharia, biologia, química, economia, entre outras), de forma a possibilitar avaliaçþes completas e abrangentes das mais variadas rotas tecnológicas.

Dessa forma, Ê possível antecipar as consequências antes da implementação real em larga escala, permitindo orientar a pesquisa e o desenvolvimento para promover a competitividade econômica e melhorar os benefícios ambientais e socioeconômicos.

Para a simulação da fase agrícola, o LNBR/CNPEM desenvolveu um modelo que incorpora os parâmetros mais importantes do sistema de produção da cana-de-açúcar, como produtividade, tipo de plantio e de colheita, operaçþes agrícolas, mão de obra, insumos, transporte, entre outros. Para os cenårios industriais, são calculados os balanços de massa e energia dos processos industriais, considerando, como base, fluxogramas de processos, condiçþes operacionais e rendimentos validados junto a diversas usinas do setor. Por fim, são determinados os impactos relativos à logística de distribuição e de comercialização e uso dos produtos.

AtravÊs da metodologia de anålise tÊcnico-econômica, são calculados os indicadores econômicos, como custo de produção, taxa interna de retorno e valor presente líquido. Para a avaliação ambiental, utiliza-se a metodologia de Anålise de Ciclo de Vida, que considera o uso de recursos e as emissþes de todas as etapas de produção (desde a matÊria-prima atÊ o produto) e uso final dos produtos. Dentre os indicadores calculados, destacam-se: potencial de aquecimento global, uso de energia fóssil, uso de terra e ågua, entre outros. Com relação aos impactos sociais, são quantificados diversos indicadores, tais como geração de empregos, número de acidentes, nível de escolaridade do trabalhador, entre outros.

Geração de Empregos Avaliaçþes tÊcnicoeconômicas, ambientais e sociais

Biorrefinaria

Virtual

Modelagem de LogĂ­stica e Uso

53

Modelagem Industrial

Q

Índice

a usina do futuro

Opiniões

como se preparar para a

transformação digital

Como será a usina do futuro?

Não sabemos, mas a Quarta Revolução Industrial nos leva a entender algumas diretrizes que logo estarão presentes na indústria do setor sucroenergético; então, a usina será interconectada através da IoT (Internet das Coisas), as pessoas vão trabalhar em operações e tomada de decisões usando dados, e a Inteligência Artificial será a ferramenta do dia a dia.

Quando pensamos em Inteligência Artificial (IA), vamos pensar em robôs de softwares, que estão na rede de comunicação, entendendo os padrões de funcionamento da usina, com o objetivo de apoiar a tomada de decisões, de forma rápida, segura e econômica.

O setor sucroenergético está passando por mudanças, movidas pela evolução tecnológica que as pessoas usam no dia a dia, criando um novo formato na cadeia de valor, desde como o cliente se relaciona com os produtos que compra, passando pela forma de planejar e operar a indústria.

A Usina 4.0 é o conceito de conectarmos toda a cadeia de valor da empresa em rede, utilizando de camada de dados, Internet das Coisas e computação em nuvem, com o objetivo de utilizar sistemas de inteligência artificial para tomada de decisões orientada a eventos futuros.

A usina digital irá trabalhar dados futuros, baseada em tendências e padrões, conectada a um Big Data, com toda a cadeia de valor, entregando ao tomador de decisões opções de cenários, probabilidades e intervenção automática no processo produtivo, através da IA.

A transformação digital é que permitirá construir a usina do futuro; essa indústria usará tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0, terá um trabalhador preparado para lidar com máquinas e sistemas inteligentes, e os processos serão interconectados em tempo real. Mas essa transformação é um processo em evolução nas usinas.

Para se chegar à usina 4.0, o primeiro passo é a digitalização da cadeia de valor, onde, através da convergência de dados, é possível a interação entre todos os setores, departamentos, pessoas e equipamentos.

Com a camada de dados disponível, podemos iniciar a jornada na fábrica inteligente, colocando sistemas de análise de dados, com visualização em tempo real, fazendo predição de eventos e adaptação de sistemas entre máquinas autônomas.

A digitalização, hoje, abre uma gama de oportunidades para a usina, pois estamos em fase de transição, para conectar pessoas, processos e tecnologias para a melhoria de eficiência e para obter novas oportunidades.

Há diversos benefícios em pensar a usina digital; listamos a seguir os principais elementos de impacto na usina, que mudarão

A transformação digital nas usinas se dará a partir da visão das pessoas. Investir em treinamento e formação é a única forma de mudar processos e utilizar tecnologias que permitirão criar a Usina 4.0 "

Márcio Henrique Venturelli

Coordenador do IST - Instituto SENAI de Tecnologia, Energia, Biotecnologia e Digitalização

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đ&#x;”Š a forma de entender a produção e sua gestĂŁo: • redução dos erros e tempo operacional entre setores; • aumento da produção e redução de custos com o mesmo ativo; • elevação no nĂ­vel de segurança funcional, mais inteligente e virtual; • partida e retomada mais rĂĄpidas do processo produtivo; • aproximação da cadeia de valor, do cliente ao fornecedor; • flexibilidade nas linhas de produção – mix de produtos; • diminuição de operaçþes, aumento da supervisĂŁo, elevação da melhoria contĂ­nua; • trabalho com mais ferramentas de gestĂŁo e tomada de decisĂľes; • apontamento de eventos com mais eficiĂŞncia e melhora de processos de forma mais rĂĄpida; • diminuição, sobremaneira, das imprevisibilidades do controle e manutenção industrial; • transparĂŞncia nas operaçþes e nos negĂłcios.

Mas como começar?

Deve-se começar atravÊs de um plano estratÊgico, que indica onde a usina estå atualmente e aonde pode chegar, isto Ê, o estudo de maturidade.

A maturidade Ê a tÊcnica que associa uma metodologia, na qual Ê possível quantificar e qualificar o status atual de uma tecnologia, gestão e conhecimentos (pessoas), de forma a mostrar a aderência de uso, permitindo criar diretrizes estratÊgicas para implantação da digitalização e da Indústria 4.0 É importante entender que as tecnologias que serão sugeridas na aplicação da transformação digital devem adicionar valor aos negócios da seguinte forma: • aumentando a eficiência na produção (processos); • reduzindo custos (econômicos e financeiros); • aumentando a segurança operacional e a confiabilidade; • criando novos modelos de produção ou negócios; • elevando o conhecimento dos trabalhadores.

Levar a maturidade para a usina Ê um processo que envolve algumas etapas. Abaixo, um roteiro que pode ser aplicado: • fazer um workshop na usina, de forma a empoderar os funcionårios da indústria; • apresentar o projeto (proposta) de maturidade à alta gerência da usina; • fazer o levantamento de dados com equipe competente para isso; • elaborar um prÊ-relatório apontando as principais açþes verificadas; • fazer uma reunião com o cliente e aplicar a tÊcnica da eleição de prioridades de projetos; • finalizar o documento e apresentå-lo à equipe da empresa em formato de roadmap, lembrando que a anålise de maturidade Ê um documento de nível estratÊgico.

Quais são os itens que o questionårio de maturidade irå verificar na planta industrial? Abaixo, listamos os principais itens aplicados em diversos trabalhos realizados, com boa aderência de realidade: • integração de sensores, transmissores e atuadores; • comunicação e conectividade; • fun-

cionalidades de armazenamento de dados e troca de informaçþes; • monitoramento do processo/fåbrica; • operaçþes humanas no processo produtivo – automação; • automação do processo/fåbrica; • otimização do processo/fåbrica; • sensoriamento para digitalização; • infraestrutura de redes; • segurança da informação e cibersegurança; • camada de IoT, IIoT e cloud computing; • visualização das informaçþes; • inteligência artificial – uso; • atividades operacionais rotineiras; • eventos operacionais e de manutenção; • acompanhamento e registro operacional; • comunicação operacional na indústria; • tomada de decisþes na planta.

Esses levantamentos deverão contemplar documentos, fotos, indicar os gaps ou limitaçþes encontradas, status atual, oportunidade de melhorias e como as pessoas interagem com esses itens; com isso, serå possível montar um mapa de soluçþes baseado nas diretrizes a seguir.

Quais são as etapas tÊcnicas que devo observar para a implantação da digitalização: • automação; • otimização; • convergência de dados; • criação de uma camada de IoT e uso na nuvem; • cuidado com a segurança de dados e cibersegurança; • monitoramento de dados com KPI indicadores inteligentes; • criação de um Big Data; • implantação da mineração de dados; • implantação do aprendizado de måquina; • uso de tecnologias habilitadoras.

Quais são as etapas da transformação digital que devo observar para a implantação da digitalização: • entender onde estå e aonde quer chegar; • focar nas pessoas, elas vão transformar processos (treinamento e qualificação); • mudar processos, eliminando todas fases intermediårias (meio); • usar ferramentas on-line com dashboards inteligentes, com a cadeia de valor conectada; • usar tomada de decisþes baseada em eventos e predição de inteligência artificial; • tomar decisþes baseadas em mineração de dados; • usar sistemas de aprendizado de måquina para tomar decisþes autônomas; • usar tecnologias habilitadoras para acelerar o processo de transformação. É importante construir um roadmap, isto Ê, um mapa de açþes com os projetos listados, baseado nas diretrizes acima listadas, referenciado para lista de maturidade de cada item, em que possa apontar as fases baseadas no tempo.

Após o trabalho de maturidade, que permite criar um mapa de açþes, podemos partir para as fases de projetos (viabilidade) e implantação (teste e escala).

Entender e aplicar a tÊcnica de anålise de maturidade para a construção da transformação digital Ê o primeiro passo, sólido, rumo à Usina 4.0, olhando a importância das pessoas que vão trabalhar na usina digital do futuro. n

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Índice

a fronteira do conhecimento sobre moagem Opiniões

o caminho da

engenharia de moagem

Atualmente, o setor sucroenergético brasileiro utiliza ferramentas modernas de sistemas de gestão integrada, na qual, a partir das informações levantadas pelos softwares, é possível fazer diagnósticos aprofundados sobre as medidas necessárias para reduzir custos e aumentar a produtividade. Entretanto, quando visualizamos especificamente o desempenho da moagem, vemos que esses sistemas coletam muitos dados, porém analisam nada ou, de fato, quase nada dos fatores que influenciam em um melhor resultado, isto é, uma maior extração e capacidade.

O uso de ferramentas de inteligência para a área de extração de caldo é o caminho necessário para o setor sucroenergético brasileiro continuar seu desenvolvimento e se manter na liderança.

Ricardo Brunelli

Gerente de Engenharia da Empral Piracicaba

O Brasil é líder mundial em capacidade de moagem, e, apesar disso, a informação e conhecimento de como chegamos a esse desempenho são escassas, pois está nas mãos dos consultores especializados e poucas empresas privadas, passando longe de universidades e institutos de pesquisa setoriais. Em nenhum lugar no mundo, encontramos usinas moendo tanto como no Brasil, com tão vantajosa relação Capex versus capacidade, aliada a ótimas eficiências. Exemplifico isso quando comento com produtores das Américas, da África e da Ásia que "temos usinas moendo mais de 24.000 toneladas de cana por dia, com extração média de safra entre 96,5 e 97% em uma única linha de seis moendas 90", e a primeira reação deles é de incredulidade.

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Temos competentes consultores na área de extração de caldo no Brasil, com especial menção aos oriundos do CTC (Centro de tecnologia Copersucar) dos anos 1970, 1980 e 1990, que era um centro de desenvolvimento tecnológico setorial, inclusive trazendo engenheiros estrangeiros que, em parceria com engenheiros brasileiros, tiveram grande importância em nosso desenvolvimento, resultando em elevado ganho de escala e eficiência. Encontramos, nos sistemas das usinas, dados abundantes referentes ao desempenho da moagem, dos laboratoriais aos operacionais.

Porém, para que servem tantos dados, se apenas são utilizados, quando muito, para ver quanto moeu e se os números de extração e umidade do bagaço não estão bons, chamando, assim, a atenção do encarregado da moenda.

đ&#x;”Š O acompanhamento de forma mais aproximada e contĂ­nua pode resultar em relevantes ganhos de eficiĂŞncia, relacionando os diversos dados disponĂ­veis com o conhecimento em engenharia de moagem, analisando os resultados da correlação entre eles, dos mais bĂĄsicos, como embebição e extração, aos mais complexos, como taxa de utilização da capacidade de moagem das moendas, relação entre a rotação da regulagem e rotação efetiva de trabalho, como tambĂŠm a relação dos ângulos dos frisos e o desempenho em moagem e extração. Esse acompanhamento contĂ­nuo pode detectar pequenas variaçþes na eficiĂŞncia e possibilita identificar os itens que influenciaram nos resultados, gerando rĂĄpidas soluçþes. PorĂŠm esse conhecimento em engenharia de moagem nĂŁo estĂĄ nos atuais ERPs e sistemas supervisĂłrios, mas apenas com os colaboradores das usinas e ainda mais concentrados nos consultores.

Vendo essa lacuna nos sistemas atuais, consideramos que o setor estå atrasado no desenvolvimento de um sistema específico para acompanhamento do desempenho da moagem, focado em engenharia de moagem, que Ê alimentado com os dados jå disponíveis, correlacionando-os e comparando-os com o histórico de safras passadas, possibilitando realizar benchmarking, gerando, assim, ganhos de produtividade e elevação da eficiência da alocação dos recursos na årea de extração de caldo.

Temos como ideal o desenvolvimento de um sistema que trabalhe com um banco de dados seguro e ilimitado em nuvem, rodando numa linguagem ågil, que possa ser configurado para atuar de forma independente pela usina, ou com o gerenciamento de seus consultores. A interface gråfica deve possibilitar anålises e comparaçþes do impacto das

variaçþes de cada item que possam influenciar no desempenho, correlacionando-os, inclusive, com o histórico de safras passadas, em especial a influência dos resultados agrícolas no desempenho da moagem. Esse sistema ideal deve tambÊm dispor da anålise automåtica de ensaios das moendas, retornando os pontos de deficiência e recomendando anålises pontuais, gerando diagnósticos dos pontos a serem melhorados. O banco de dados e as ferramentas de anålises desse sistema devem tambÊm possibilitar que as usinas possam medir o impacto no desempenho e consequente perda ou ganho de faturamento de decisþes, hoje difíceis de avaliar, como a postergação da troca de pentes ou martelos de desfibradores gastos, a diminuição ou aumento da taxa de reposição de solda, o impacto de impurezas minerais e vegetais no desgaste e consequente desempenho, entre outros.

Umas das liçþes que ficarão da atual pandemia Ê a necessidade da possibilidade do uso de ferramentas de TI para trabalhos que, hoje, são realizados de forma presencial. Um sistema ideal de moagem on-line deverå tambÊm permitir aos consultores que seja analisado, de forma diåria, o desempenho de seus clientes, detectando pontos de melhora e indicando ensaios que poderão ser analisados rapidamente, de forma remota e automåtica, sem a necessidade de se estar presente na usina.

O uso de ferramentas de inteligência para a årea de extração de caldo Ê o caminho necessårio para o setor sucroenergÊtico brasileiro continuar seu desenvolvimento e se manter na liderança. PorÊm Ê necessåria uma maior integração entre as ferramentas jå disponíveis com o conhecimento e expertise em engenharia de moagem. n

Próxima edição: Ferramentas de inteligência para a área agrícola

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