A Inteligência Artificial (IA) já deixou de ser apenas uma promessa e passou a impactar de forma mensurável a competitividade no setor de celulose e papel. Quando aplicada com objetivos de negócio bem definidos, governança de dados e foco em resultados, a IA contribui para reduzir custos de conversão, aumentar a estabilidade dos processos e fortalecer a resiliência da cadeia florestal.
O ponto central dessa transformação está na gestão dos dados. Projetos de precisão florestal, por exemplo, combinam sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e plataformas digitais para otimizar colheita, logística e conservação. Empresas têm investido em plataformas em nuvem que integram informações de inventário, biodiversidade e produtividade, acelerando decisões e diminuindo custos. Outro avanço é a detecção precoce de incêndios por câmeras inteligentes e algoritmos de IA, que identificam focos de calor e reduzem o tempo de resposta, protegendo florestas e comunidades.
Na jornada até a fábrica, a manutenção preditiva baseada em dados se destaca. Sensores e analytics monitoram milhares de sinais por máquina, antecipando falhas e indicando o momento ideal para intervenções. Essa abordagem reduz paradas não planejadas, melhora a segurança e aumenta a disponibilidade dos ativos.
Dentro das plantas industriais, a IA avança em duas frentes principais:
- Gêmeos digitais de processo: simulam cenários antes da aplicação em linha, otimizando o uso de energia, vapor e químicos, além de estabilizar a qualidade da produção.
- Inspeção visual automática: câmeras de alta velocidade com algoritmos de visão computacional identificam defeitos e padrões de falha em papel e tissue, reduzindo refugos e elevando a rastreabilidade.
Esses avanços se complementam com monitoramento contínuo da folha de papel, análises de eventos repetitivos e suporte às rotinas de OEE, ampliando o controle de perdas.
Para que a IA entregue resultados consistentes, governança é fundamental. Isso envolve:
- Definir um portfólio de casos de uso atrelados a metas claras de negócio (como custo de energia por tonelada ou disponibilidade de equipamentos).
- Estruturar uma arquitetura de dados integrada entre TI e operação, garantindo qualidade e segurança.
- Medir impactos com linha de base e cálculo financeiro transparente.
Além disso, rituais de gestão — como reuniões diárias rápidas para análise de anomalias, comitês quinzenais para priorização e revisões mensais de portfólio — evitam dispersão e aumentam a captura de valor. Treinamentos direcionados fortalecem a adesão dos times de operação e manutenção.
Três passos práticos são recomendados para começar: selecionar casos de alto impacto e baixa complexidade (como predição de falhas críticas), padronizar dados e eventos para facilitar a replicação e incorporar as recomendações diretamente nos painéis de controle.
No fim, o impacto da IA é sistêmico: melhora o planejamento da colheita, garante regularidade no abastecimento, estabiliza a produção, reduz custos e amplia margens. O diferencial está menos nos algoritmos em si e mais na capacidade de gestão que transforma dados em valor recorrente.
Fonte: Revista O Papel, edição de setembro de 2025 – Coluna Liderança
