A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma promessa e já impacta, de maneira mensurável, a competitividade no setor de celulose e papel.
Confira o PDF da coluna Liderança publicada na edição de setembro da Revista O Papel
Quando bem conduzida, com foco em objetivos de negócio, governança de dados e medição de resultados, a IA ajuda a reduzir o custo de conversão, a elevar a estabilidade do processo e a fortalecer a resiliência da cadeia florestal. O desafio não está na tecnologia em si, mas na gestão que a torna útil e replicável.
Na base dessa transformação está o uso disciplinado de dados no campo. Iniciativas de precisão florestal combinam sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e plataformas de dados para melhorar o planejamento da colheita, logística e conservação.
Casos recentes mostram empresas estruturando plataformas em nuvem para alinhar dados de inventário, biodiversidade e produtividade, o que acelera as decisões operacionais e ambientais e reduz custos logísticos. Há também experiências de detecção precoce de incêndios, com câmeras e modelos de IA que triangulam os focos e encurtam o tempo de resposta, protegendo ativos e comunidades.
Esses movimentos mostram que o uso da IA começa na floresta, onde as decisões impactam todo o ciclo industrial.
No percurso até a fábrica, a confiabilidade dos ativos se beneficia de manutenção preditiva baseada em dados. Em projetos industriais, soluções de analytics já trabalham com milhares de sinais por máquina para antecipar falhas e programar intervenções no momento ideal, elevando disponibilidade e segurança e reduzindo paradas não planejadas.
Plataformas de fornecedores do setor e estudos aplicados mostram a viabilidade de predição de falhas em equipamentos críticos, além do uso de sensores sem fio para ampliar a cobertura de monitoramento em áreas de difícil acesso. O resultado é mais previsibilidade e menor custo total de manutenção.
Dentro da planta, a IA avança em duas frentes complementares. A primeira é a criação de gêmeos digitais de processo para apoiar operadores na escolha de setpoints, otimizar o uso de vapor, energia e químicos e estabilizar a qualidade. Essa abordagem permite simular os impactos antes de aplicar mudanças em linha, encurtando a curva de aprendizado e reduzindo a variabilidade.
Literatura técnica e casos do setor apontam a maturidade crescente desses modelos para otimização operacional ampla, com ganhos em estabilidade e custo por tonelada.
A segunda frente é a inspeção visual automática. Câmeras de alta velocidade com algoritmos de visão computacional identificam defeitos de superfície e padrões que levam a quebras, permitindo ações corretivas rápidas e rastreabilidade do rolo à bobina. Fornecedores especializados e estudos recentes relatam reduções de refugo e melhor controle de qualidade em ambientes industriais exigentes, incluindo papel e tissue.
Em paralelo, há casos de uso focados em diminuir quebras de folha, com monitoramento da folha contínua (web) e análise de eventos repetitivos, complementando a rotina de OEE e a gestão de perdas.
Do ponto de vista da gestão, o que separa pilotos promissores de resultados recorrentes é a governança. Primeiro, portanto, é necessário um backlog de casos de uso vinculado a metas de negócio claras, como custo de energia por tonelada, OEE de conversão ou lead time de manutenção.
O segundo ponto foca em uma arquitetura de dados e papéis definidos entre TI e operação, garantindo qualidade de dados, segurança e acesso no tempo certo.
Em terceiro, fica a medição e a verificação com linha de base e cálculo de impacto financeiro, para que a captura de valor seja transparente e sustentável.
Outro ponto crítico é o desenho de rotinas. Reuniões rápidas “D+1” com foco em indicadores do caso de uso e análise de anomalias, ritos quinzenais do comitê digital para priorização por retorno e riscos e revisões mensais de portfólio evitam a dispersão comum em agendas tecnológicas. Treinamento dirigido aos times de operação e manutenção aumenta a adesão e encurta o tempo até o valor percebido.
Para começar de forma pragmática, três passos têm se mostrado efetivos.
O primeiro é selecionar dois ou três casos de alto impacto e baixa complexidade, como preditiva em equipamentos críticos ou otimização de secagem com controle avançado.
O segundo é padronizar dados e eventos que alimentam os modelos, facilitando a replicação dos ganhos entre linhas e fábricas.
O terceiro é fechar o ciclo com o operador, incorporando recomendações no painel de sala de controle e criando padrões operacionais que persistem além do projeto.
A IA também amplia a visão integrada entre floresta e fábrica. Algoritmos que apoiam o planejamento de colheita e transporte melhoram a regularidade de abastecimento e reduzem custos de parada.
Na usina, gêmeos digitais e manutenção preditiva estabilizam a produção e tornam o uso de energia mais eficiente. A combinação dessas camadas cria uma cadeia mais estável e barata, com impacto direto na margem.
Inteligência Artificial que entrega é IA com dono, meta e rotina. Na floresta, orienta decisões melhores e protege ativos. No trajeto, dá previsibilidade à manutenção. Na fábrica, estabiliza o processo, melhora a qualidade e reduz o custo por tonelada.
O valor está menos nos algoritmos e mais na gestão que transforma dados em resultado, dia após dia.
