Durante a safra, cada minuto de parada em uma moenda principal representa toneladas de cana não processada, perda de vapor para cogeração e impacto direto na receita da usina. Em um setor que opera 24 horas por dia, sete dias por semana, por mais de 200 dias consecutivos, o tempo é o ativo mais valioso e, infelizmente, o mais escasso.
O grande problema é que, durante esse período de alta intensidade, as usinas operam no limite térmico, mecânico e logístico de seus ativos. Moendas trabalham sob pressões de até 250 bar, caldeiras chegam a 480°C de temperatura de vapor, centrífugas giram a 1.800 rpm e bombas transportam fluidos corrosivos e abrasivos em regime contínuo.
Sob essas condições, uma anomalia não detectada a tempo pode escalar em minutos.
É por isso que o novo diferencial competitivo das usinas não está só na moagem por tonelada de cana ou no rendimento industrial, mas na capacidade de antecipar falhas antes que elas interrompam a operação.
E é exatamente nesse ponto que entram os sensores IoT e o monitoramento de condição com inteligência artificial, que já estão transformando a confiabilidade e a eficiência de plantas sucroalcooleiras em todo o país.
Neste artigo, você vai entender como o monitoramento preditivo permite reduzir falhas críticas, otimizar intervenções e garantir disponibilidade máxima durante o período mais exigente do ano: a safra.
O que diferencia as usinas de açúcar e álcool?
Usinas de açúcar e álcool são sistemas complexos de produção contínua, em que processos térmicos, mecânicos e químicos se entrelaçam. Diferente de outras indústrias de processo, aqui cada ativo está exposto a uma combinação de variáveis que acelera a degradação física: alta carga mecânica, ciclos térmicos intensos, presença constante de umidade e contaminação por sólidos e compostos orgânicos.
Essa combinação cria um ambiente de manutenção singular: alto risco e alto custo.
Os principais ativos enfrentam desafios específicos que exigem acompanhamento constante e dados de condição em tempo real:
- Moendas: suportam pressões de até 250 bar e trabalham sob cargas assimétricas, gerando desalinhamento de eixos, trincas por fadiga em mancais e vibrações de baixa frequência associadas ao desgaste de redutores.
- Caldeiras: operam com vapor superaquecido a 480 °C e sofrem corrosão ácida nas paredes dos tubos por compostos sulfurados e ácidos orgânicos do bagaço. O creep térmico e a incrustação reduzem a eficiência térmica e aumentam o risco de ruptura.
- Centrífugas: giram acima de 1.800 rpm e acumulam desequilíbrios por cristalização irregular. Pequenas variações na massa se traduzem em forças dinâmicas elevadas e vibrações radiais que aceleram a fadiga dos rolamentos.
- Bombas e redutores: enfrentam cavitação, erosão e desgaste abrasivo constante por impurezas sólidas no caldo e nos condensados, comprometendo a integridade dos rotores e o rendimento volumétrico.
Ao longo da safra, esses equipamentos operam praticamente sem pausas. A manutenção programada se limita às janelas de limpeza e inspeção, o que torna qualquer falha não detectada um evento crítico. Sem visibilidade contínua, o time de manutenção trabalha no escuro, tendo que reagir a vibrações anormais, ruídos e variações de processo quando o dano já está em estágio avançado.
É nesse ponto que o monitoramento de condição com sensores IoT e inteligência artificial muda completamente o cenário.
Como sensores IoT evitam falhas e reduzem custos
A implementação de sensores IoT industriais marca uma evolução crucial no monitoramento online de ativos, oferecendo visibilidade em tempo real sobre a condição dos equipamentos críticos, permitindo antecipar falhas, otimizar intervenções e reduzir custos operacionais de forma mensurável.
Os sensores são dispositivos industriais projetados para suportar altas temperaturas, vibração constante e contaminação por açúcar e umidade, condições típicas do setor sucroalcooleiro.
Eles monitoram em tempo real variáveis como vibração triaxial, temperatura e padrões de frequência, identificando anomalias que precedem as falhas mecânicas mais comuns: rolamentos desgastados, desalinhamento de eixos, desbalanceamento de centrífugas, cavitação em bombas e corrosão progressiva em redutores.
Os dados coletados são enviados via rede celular para a nuvem, onde algoritmos de inteligência artificial analisam o comportamento de cada ativo e ajustam dinamicamente os limites de alerta conforme a carga e o regime de operação, o que é vital durante a safra, já que as moendas estão trabalhando no limite.
Essa camada de inteligência interpreta não apenas o aumento da vibração ou da temperatura, mas a tendência combinada desses sinais ao longo do tempo.
Se a vibração axial cresce de forma consistente e vem acompanhada de leve elevação térmica, o sistema reconhece o padrão de falha em rolamento e emite um alerta preventivo com dias, às vezes semanas, de antecedência.
Esses alertas são priorizados por criticidade e enviados automaticamente ao CMMS da Tractian, que cria ordens de serviço preditivas já com causa provável, lista de verificação e peças associadas.
Na prática, isso significa que a equipe não precisa mais esperar pela inspeção manual ou pela próxima parada programada para agir. A decisão passa a ser baseada em dados reais de condição, e não em cronogramas fixos, o que reduz emergências, evita trocas desnecessárias e melhora a disponibilidade global da planta.
Impactos mensuráveis nas usinas: dados, ROI e confiabilidade
Na manutenção industrial, não há discurso mais convincente que um indicador. E, quando o monitoramento de condição é implementado de forma estruturada, os resultados aparecem em semanas.
Nas usinas que adotaram sensores IoT e análise preditiva da Tractian, os ganhos médios se concentram em três frentes mensuráveis:
- Redução de 30% a 40% nas ordens de serviço emergenciais, ao antecipar falhas de rolamento, desalinhamento e cavitação com até 20 dias de antecedência.
- Aumento de 15% a 25% no uptime médio dos equipamentos críticos, especialmente moendas, centrífugas e redutores principais.
- Queda de até 35% no backlog operacional, graças à priorização automática de ordens no CMMS e à eliminação de intervenções desnecessárias.
- Payback médio inferior a uma safra, impulsionado pela redução de paradas imprevistas e pela economia direta em peças substituídas prematuramente.
Veja, por exemplo, o caso da Inpasa, uma das maiores indústrias de biocombustíveis da América Latina. Após implementar o monitoramento de condição com sensores da Tractian, a Inpasa alcançou 99,76% de disponibilidade global de planta, eliminando praticamente todas as paradas não programadas durante a safra.
“O que fez a nossa parceria ser tão eficaz foi a preocupação da Tractian em entender o nosso problema real e a vontade de tratá-lo.
Desenvolvemos uma sinergia muito grande com as ferramentas, que nos ajudaram a alcançar nossos objetivos”, destacou Itiel Cerkunvis, diretor de manutenção da Inpasa.
Outro caso importante é o da usina São Domingos, que aumentou as taxas de disponibilidade das máquinas durante a Safra.
O impacto financeiro de um resultado como esse é expressivo. Em uma usina de médio porte (moagem de 20 mil toneladas/dia), cada hora de parada não programada pode representar mais de R$ 150 mil em perdas diretas entre moagem, vapor e energia.
Ao evitar apenas cinco eventos críticos por safra, o ganho líquido cobre integralmente o investimento em monitoramento, e ainda gera margem de lucro operacional.
Passo a passo para implementar monitoramento de condição
A implementação bem-sucedida de monitoramento de condição em usinas requer uma abordagem estruturada que considere as particularidades operacionais e os recursos disponíveis. Esse processo de implementação de projetos 4.0 deve começar pelos ativos mais críticos e expandir gradualmente conforme a equipe ganha experiência.
1. Mapeie seus ativos críticos com base em impacto real
O primeiro passo é mapear os equipamentos que têm maior impacto na operação da usina, considerando não apenas o custo de falha, mas também a complexidade de reparo e a disponibilidade de peças sobressalentes.
Critérios objetivos que ajudam a priorizar os investimentos em monitoramento incluem:
- Impacto na produção: Equipamentos que causam paradas totais quando falham, como moendas principais e turbinas geradoras
- Custo de substituição: Ativos com alto valor de reposição, incluindo redutores planetários e motores de alta potência
- Tempo de reparo: Máquinas que exigem manutenção complexa e demorada
- Histórico de falhas: Equipamentos com problemas recorrentes que já causaram paradas não programadas
A análise deve considerar também a interdependência entre equipamentos. Uma bomba de alimentação de caldeira pode ter custo baixo, mas sua falha pode parar toda a geração de vapor.
2. Instale sensores sem interromper a operação
A instalação física dos sensores é projetada para ser não invasiva, permitindo implementação durante a operação normal da usina. Sensores são fixados magneticamente em pontos estratégicos dos equipamentos, sem necessidade de furação ou modificações.
A transmissão de dados utiliza redes celulares, eliminando a necessidade de infraestrutura de cabeamento adicional. Cada sensor opera de forma autônoma, coletando dados continuamente e transmitindo informações para a plataforma de análise na nuvem.
A integração com sistemas existentes da usina pode incluir conexões com SCADA e ERP. O processo de configuração inicial inclui estabelecimento de baselines operacionais para cada equipamento monitorado.
3. Estabeleça o baseline operacional
A fase de validação é crucial para garantir que os alertas gerados pelo sistema sejam precisos e acionáveis. Durante as primeiras semanas, a equipe de manutenção deve correlacionar alertas com inspeções físicas, ajustando limites e parâmetros conforme necessário.
O treinamento da equipe foca na interpretação de dados de vibração e temperatura, capacitando técnicos a tomar decisões informadas baseadas nas informações fornecidas pela plataforma. Estabelecer protocolos de resposta a alertas é fundamental.
A configuração de notificações deve ser personalizada para diferentes níveis de criticidade, garantindo que alertas urgentes cheguem imediatamente aos responsáveis, enquanto tendências de longo prazo são comunicadas através de relatórios periódicos.
4. Acompanhe indicadores de confiabilidade
O monitoramento contínuo gera dados que permitem calcular indicadores de manutenção, como MTBF e MTTR. Esses KPIs oferecem visibilidade objetiva sobre a eficácia das estratégias de manutenção.
A análise de tendências de vibração e temperatura ao longo do tempo revela padrões de desgaste específicos de cada equipamento. Relatórios automatizados consolidam informações de múltiplos equipamentos, oferecendo uma visão holística da saúde dos ativos da usina.
Como o monitoramento de condição da Tractian pode transformar sua usina
A implementação de monitoramento de condição em usinas sucroalcooleiras representa uma mudança fundamental na gestão de ativos, transformando manutenção reativa em estratégia proativa baseada em dados.
O monitoramento de condição da Tractian oferece justamente isso: precisão diagnóstica o suficiente para antecipar falhas com semanas de antecedência, eliminando surpresas durante a safra. Nossos sensores capturam continuamente dados de vibração e temperatura, enquanto algoritmos de inteligência artificial identificam padrões que indicam desgaste, desalinhamento ou outros problemas em estágio inicial.
Quer ver a diferença que pode fazer na sua usina? Conheça os sensores de monitoramento de condição da Tractian e veja na prática como a produtividade da sua planta pode aumentar.