Agroindústria aposta em sensores e IA para reduzir paradas de produção
12.11.2026
Com sensores e inteligência artificial, empresas antecipam falhas em equipamentos críticos. Na indústria de etanol de milho, a FS registra economia de R$ 400 mil e evita 12 horas de paralisação.
Na agroindústria brasileira, a manutenção de equipamentos deixou de ser apenas uma atividade de suporte para assumir um papel estratégico na continuidade da produção. Em operações que dependem do ritmo da safra, uma falha mecânica pode interromper o processamento de grandes volumes de matéria-prima e comprometer a eficiência de toda a planta industrial.
A dimensão desse desafio acompanha o crescimento da produção agrícola. Segundo a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab), a safra brasileira de grãos 2025/26 foi estimada em 361,7 milhões de toneladas, com destaque para soja e milho. Esse volume exige uma estrutura industrial de recebimento, armazenagem, movimentação e processamento capaz de operar com elevada disponibilidade.
É nesse cenário que a manutenção preditiva, apoiada por sensores e inteligência artificial, ganha importância.
Diferentemente da manutenção corretiva, realizada depois da ocorrência de uma falha, e da preventiva, programada por intervalos de tempo ou utilização, a preditiva acompanha as condições reais dos equipamentos. Dados de vibração, temperatura e outros parâmetros permitem identificar sinais de desgaste e orientar intervenções antes que uma máquina deixe de operar.
Quanto custa uma máquina parada?
Na agroindústria, o custo de uma parada não se limita à substituição de peças ou ao trabalho da equipe de manutenção.
Uma interrupção em moendas, transportadores, bombas, redutores ou equipamentos de processamento de grãos pode afetar etapas interdependentes da produção. Além das despesas com reparos, entram na conta a perda de capacidade produtiva, o consumo adicional de recursos, eventuais perdas de matéria-prima e atrasos operacionais.
O impacto varia conforme a capacidade da unidade, o equipamento envolvido, a duração da parada e o momento da safra. Por isso, não existe um valor único que represente o custo de uma hora de paralisação para todo o agronegócio.
A prevenção dessas ocorrências é especialmente importante durante períodos de maior atividade, quando a disponibilidade dos equipamentos se torna decisiva.
FS registra economia de R$ 400 mil com monitoramento de ativos
Um exemplo brasileiro é o da FS, produtora de etanol de milho com operações em Mato Grosso.
A companhia adotou uma solução de monitoramento desenvolvida pela Dynamox, empresa brasileira especializada em gestão da condição de ativos industriais, inicialmente em sua unidade de Lucas do Rio Verde.
O projeto utiliza sensores e sistemas de análise para acompanhar o funcionamento dos equipamentos e identificar alterações que possam indicar falhas mecânicas.
Segundo os resultados divulgados pelas empresas, a iniciativa proporcionou economia de R$ 400 mil, evitou 12 horas de paradas não programadas e reduziu em 48 horas o tempo associado a ordens de serviço.
A experiência foi ampliada para outras unidades da FS no estado.
O caso mostra como o monitoramento contínuo pode contribuir para decisões de manutenção mais precisas, principalmente em instalações com equipamentos que operam de maneira integrada.
Onde estão os principais riscos?
Dados apresentados pela Dynamox indicam que motores elétricos e redutores estão entre os equipamentos com maior ocorrência de problemas identificados no agronegócio.
Desgaste de rolamentos, deficiência de lubrificação e desalinhamento aparecem entre os modos de falha mais recorrentes.
Atualmente, a empresa informa monitorar mais de 13 mil máquinas do setor, distribuídas entre usinas sucroenergéticas, indústrias de grãos, fertilizantes e proteína animal.
Desde 2021, sua plataforma produziu aproximadamente 260 mil laudos técnicos, dos quais 44,4 mil recomendaram intervenções.
Esses números representam a operação monitorada pela Dynamox e não devem ser interpretados como indicadores de toda a agroindústria brasileira.
Quando a manutenção deve ser realizada?
O planejamento depende do calendário produtivo e da criticidade de cada ativo.
Em usinas sucroenergéticas, grandes revisões e substituições de componentes costumam ser concentradas na entressafra, quando existe maior disponibilidade para intervenções prolongadas.
Durante a safra, o monitoramento da condição dos equipamentos ajuda a identificar quais serviços podem aguardar uma parada programada e quais exigem intervenção imediata.
Nas indústrias de processamento de grãos, que podem operar de forma contínua ao longo do ano, a programação considera a disponibilidade de matéria-prima, os estoques, a capacidade de processamento e as janelas operacionais.
A inteligência artificial acrescenta capacidade de análise a esse processo, mas não substitui o diagnóstico técnico, a inspeção e a decisão dos profissionais responsáveis pela manutenção.
Da manutenção ao planejamento industrial
O avanço da manutenção preditiva está relacionado a uma mudança mais ampla na gestão dos ativos industriais. O objetivo não é simplesmente instalar sensores, mas transformar informações sobre o comportamento das máquinas em decisões capazes de aumentar a confiabilidade operacional.
Para a agroindústria, isso significa integrar manutenção, produção e planejamento de safra, reduzindo o risco de interrupções justamente nos períodos de maior demanda.
A experiência da FS demonstra o potencial econômico dessa abordagem. Mas também evidencia que os resultados precisam ser avaliados caso a caso, considerando o investimento necessário, a criticidade dos equipamentos e os ganhos efetivamente comprovados.
Na indústria que processa a produção agrícola brasileira, a disponibilidade das máquinas é parte essencial da competitividade.
