Imagine poder testar uma mudança em uma linha de produção industrial antes de alterar o processo real.
Em vez de interromper a operação, modificar parâmetros, colocar o equipamento novamente em funcionamento e descobrir se a mudança realmente trouxe algum benefício, seria possível reproduzir virtualmente o processo e observar como ele se comportaria.
Essa é uma das possibilidades abertas pelos chamados gêmeos digitais, ou digital twins.
A tecnologia vem ganhando espaço na indústria justamente por permitir a criação de representações virtuais de processos e equipamentos reais, utilizando dados coletados durante a operação para reproduzir seu comportamento.
Pesquisadores desenvolveram um gêmeo digital de uma linha industrial de produção de caldo de vegetais e utilizaram o modelo para comparar diferentes estratégias de partida do processo de esterilização.
O resultado chamou atenção: uma estratégia baseada no pré-aquecimento dos equipamentos reduziu o consumo de vapor em aproximadamente 62% e o tempo necessário para alcançar as condições de esterilização em 63%.
A pesquisa não significa que qualquer indústria conseguirá obter exatamente os mesmos números simplesmente adotando um gêmeo digital.
Mas ela demonstra algo importante: dados, simulação e modelagem podem ajudar a encontrar maneiras mais eficientes de operar processos industriais que já existem.
E isso pode mudar a maneira como pensamos não apenas a produção, mas também os próprios equipamentos que fazem parte dela.
E se fosse possível testar uma linha de produção antes de modificá-la?
Uma linha industrial reúne dezenas de variáveis ao mesmo tempo:
- Temperatura;
- Pressão;
- Vazão;
- Tempo;
- Consumo de energia;
- Características do produto;
- Condições dos equipamentos.
Tudo isso está conectado.
Uma alteração aparentemente simples em uma etapa do processo pode produzir consequências em outra.
É justamente por isso que testar uma nova configuração diretamente na operação real pode ser trabalhoso – e, dependendo da situação, caro.
O conceito de gêmeo digital surge como uma alternativa.
Em termos simples, podemos imaginar um modelo virtual capaz de reproduzir o comportamento de um processo físico.
O modelo recebe informações provenientes da operação real, utiliza essas informações para representar o sistema e permite simular diferentes condições.
Assim, os pesquisadores podem perguntar: “O que aconteceria se mudássemos essa condição?”
sem necessariamente precisar realizar cada teste diretamente na linha industrial.
Foi essa ideia que os pesquisadores decidiram aplicar a um processo de produção de alimentos.
Pesquisadores criaram um “gêmeo” de uma linha industrial de esterilização
O estudo foi desenvolvido por Marcello Maria Bozzini, Marco Menegon, Alberto di Loreto, Gaia Lunari, Silvia Serena Mariani, Mattia Vallerio, Laura Piazza e Flavio Manenti, ligados a instituições como o Politecnico di Milano e a Università degli Studi di Milano.
Publicado em março de 2026 no Journal of Food Engineering, o trabalho teve como objetivo demonstrar uma metodologia para implementar um gêmeo digital em um processo industrial de alimentos.
O caso escolhido foi uma linha de produção de caldo de vegetais, com atenção especial à etapa de esterilização.
Essa etapa é fundamental porque o produto precisa atingir condições térmicas adequadas para garantir sua segurança e estabilidade.
No processo analisado, o caldo passa por um sistema de tratamento térmico que utiliza vapor.
O produto é aquecido até aproximadamente 406 ± 3 K, o equivalente a cerca de 133 °C, e permanece nessa condição durante aproximadamente 36 segundos antes de seguir para o resfriamento.
O sistema utiliza um trocador de calor e possui etapas de pré-aquecimento, esterilização, pré-resfriamento e resfriamento.
Isso significa que existe uma quantidade significativa de energia envolvida no processo.
E foi justamente aí que os pesquisadores encontraram uma oportunidade de otimização.
O problema: começar uma linha industrial também consome energia
Imagine uma linha que ficou parada e precisa voltar a operar.
Os equipamentos ainda estão frios.
Os fluidos de serviço precisam atingir determinadas temperaturas.
O sistema precisa entrar em condições adequadas antes que o produto seja introduzido.
Uma estratégia possível é simplesmente ligar os controles e esperar que toda a instalação alcance gradualmente as condições necessárias.
Foi exatamente essa situação que os pesquisadores chamaram de cold start-up, ou partida a frio.
Mas existe outra possibilidade.
Em vez de introduzir o produto enquanto o sistema ainda está chegando às condições de operação, é possível primeiro circular os fluidos de serviço e pré-aquecer os trocadores de calor e outros componentes do sistema.
Somente depois disso o produto entra no processo.
Essa segunda estratégia foi chamada pelos pesquisadores de plant preheating start-up.
A pergunta era simples:
qual das duas estratégias utiliza menos energia e permite chegar mais rapidamente às condições de esterilização?
Para descobrir, os pesquisadores recorreram ao gêmeo digital.
Como funciona o gêmeo digital criado pelos pesquisadores?
O modelo não surgiu simplesmente de uma representação visual da fábrica.
Os pesquisadores seguiram uma sequência de etapas.
Primeiro, analisaram o processo industrial e sua documentação técnica.
Depois, coletaram informações dos sensores existentes na planta.
Esses dados foram limpos, organizados e submetidos a um processo chamado data reconciliation, ou reconciliação de dados.
Em termos simples, essa etapa procura melhorar a consistência das informações utilizadas pelo modelo.
Isso é importante porque sensores industriais podem produzir dados com diferentes níveis de precisão, escalas e eventuais inconsistências.
Depois de tratar essas informações, os pesquisadores utilizaram os dados para construir um modelo dinâmico do processo em um software de simulação.
O resultado foi uma representação virtual capaz de reproduzir o comportamento do sistema e permitir a avaliação de diferentes condições de operação.
Ou seja:
não era simplesmente um desenho digital da linha.
Era um modelo que tentava representar como o processo realmente se comportava.
E foi isso que permitiu realizar o experimento mais interessante da pesquisa.
Duas formas de ligar a mesma linha. Qual delas é mais eficiente?
Os pesquisadores compararam duas estratégias.
Partida a frio
Na primeira, os controles do sistema eram acionados simultaneamente e a planta precisava alcançar gradualmente as condições necessárias para a operação.
Partida com pré-aquecimento
Na segunda, os fluidos de serviço eram colocados em circulação e os trocadores de calor eram previamente aquecidos antes da introdução do produto.
A diferença parece pequena.
Mas, quando colocada dentro de um processo industrial, ela pode representar uma quantidade significativa de tempo e energia.
E foi exatamente isso que apareceu na simulação.
O resultado: 62% menos vapor e 63% menos tempo
A estratégia de pré-aquecimento apresentou uma vantagem bastante expressiva.
Com a partida a frio, o sistema levou aproximadamente 32 minutos para atingir a temperatura necessária para a esterilização.
Com o pré-aquecimento, esse tempo caiu para aproximadamente 12 minutos.
Uma diferença de cerca de 20 minutos pode parecer pequena quando observada isoladamente.
Mas existe outro número ainda mais interessante.
O consumo de vapor foi reduzido em aproximadamente 62% em relação ao caso-base.
Além disso, o tempo de partida apresentou uma redução de aproximadamente 63%.
Ou seja, a simulação mostrou que uma alteração na estratégia de partida poderia permitir que a linha chegasse às condições necessárias muito mais rapidamente e utilizando significativamente menos vapor.
E esse é justamente o tipo de problema que um gêmeo digital pode ajudar a investigar.
O que a pesquisa realmente descobriu?
É importante fazer uma ressalva. O estudo não descobriu que “gêmeos digitais reduzem o consumo de energia em 62%” em qualquer indústria.
O número de 62% está relacionado à comparação realizada naquele processo específico de produção de caldo de vegetais e entre aquelas duas estratégias de partida.
O resultado também foi obtido por meio de um modelo desenvolvido a partir de dados de uma instalação industrial real.
Portanto, não podemos simplesmente transportar o percentual para outra fábrica, outro equipamento ou outro produto.
O que a pesquisa demonstra é algo mais amplo: um modelo digital pode ser utilizado para comparar estratégias de operação e identificar oportunidades de eficiência antes de implementá-las fisicamente.
E essa possibilidade pode ser muito relevante para processos industriais complexos.
O gêmeo digital não substitui a fábrica – ele aprende com ela
Uma das partes mais interessantes do estudo é justamente essa relação entre o mundo físico e o virtual.
O gêmeo digital depende dos dados da operação real.
Os pesquisadores utilizaram informações como vazões, temperaturas e setpoints coletados da planta para alimentar o modelo.
Ao mesmo tempo, o modelo permite testar condições que podem ser difíceis ou inconvenientes de experimentar diretamente na operação.
É uma espécie de ciclo:
equipamento real → sensores → dados → modelo digital → simulação → decisão → equipamento real.
Quanto melhores forem os dados disponíveis, maior tende a ser a capacidade do modelo de representar adequadamente o processo.
E isso revela um ponto importante para a indústria:
digitalizar uma operação não significa apenas colocar sensores em uma máquina.
Também é necessário saber coletar, organizar, interpretar e utilizar os dados produzidos por ela.
A indústria está deixando de perguntar apenas “qual máquina comprar?”
Talvez essa seja a maior mudança representada pelo estudo.
Durante muito tempo, falar sobre equipamentos industriais significava principalmente discutir:
- capacidade.
- dimensões.
- materiais.
- velocidade.
- produção por hora.
Esses fatores continuam sendo fundamentais.
Mas uma indústria cada vez mais orientada por dados começa a fazer perguntas adicionais:
- Quanto essa máquina consome?
- Como ela se comporta durante a partida?
- Onde estão os gargalos?
- Como o processo muda ao longo do turno?
- Quando a eficiência começa a cair?
- É possível testar uma configuração diferente antes de alterar a produção?
E essas perguntas aproximam cada vez mais equipamentos, engenharia, automação e análise de dados.
Um equipamento não precisa ser apenas capaz de realizar determinada operação.
Ele faz parte de um sistema.
E quanto mais complexo esse sistema se torna, mais importante é entender como cada componente interfere no desempenho do conjunto.
O futuro da indústria pode começar antes mesmo da máquina ser fabricada
Existe ainda uma consequência interessante para quem projeta e fabrica equipamentos industriais.
Se modelos digitais podem ser utilizados para simular processos, testar condições e identificar oportunidades de otimização, o desenvolvimento do equipamento pode deixar de ser pensado de maneira isolada.
O projeto pode considerar, desde o início:
- características do produto;
- capacidade desejada;
- consumo de energia;
- condições de operação;
- facilidade de limpeza;
- manutenção;
- integração com outros equipamentos;
- automação;
- coleta de dados;
- possibilidades futuras de expansão.
Isso é especialmente relevante em linhas industriais nas quais diferentes equipamentos precisam trabalhar de maneira coordenada.
Uma esteira não existe isoladamente.
Um tanque não existe isoladamente.
Um sistema de transporte, mistura, processamento ou embalagem faz parte de uma sequência maior.
Quanto melhor essa integração for pensada, maior pode ser a capacidade de transformar equipamentos individuais em uma solução industrial realmente eficiente.
Mostaza Industrial: equipamentos pensados para a operação real
A pesquisa mostra uma tendência importante para a indústria de alimentos: equipamentos e processos estão se tornando cada vez mais conectados a dados, simulações e estratégias de otimização.
Mas a tecnologia não elimina a importância da engenharia.
Pelo contrário.
Quanto mais sofisticados se tornam os processos industriais, mais importante é desenvolver equipamentos adequados às características específicas de cada operação.
Aqui na Mostaza, desenvolvemos e fabricamos equipamentos industriais em aço inox para diferentes segmentos e aplicações, com projetos personalizados de acordo com as necessidades de cada cliente.
A solução pode envolver desde um equipamento específico até a integração de diferentes componentes dentro de uma operação maior.
Porque eficiência industrial não significa simplesmente produzir mais.
Significa encontrar uma maneira de produzir melhor, com segurança, confiabilidade e o máximo aproveitamento possível dos recursos disponíveis.
O estudo dos gêmeos digitais mostra que até mesmo uma etapa aparentemente simples, como a partida de uma linha, pode esconder oportunidades importantes de otimização.
E, quando equipamento, engenharia e tecnologia trabalham juntos, essas oportunidades podem começar a ser identificadas antes mesmo de a produção ser colocada em funcionamento.
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