IFFA 2025: IA, robótica e tecnologia de sensores estão a elevar o sector a novos patamares

A indústria de transformação de carne e proteínas enfrenta grandes desafios. A pressão sobre os preços, uma vasta gama de produtos e escassez de mão de obra qualificada exigem práticas de trabalho eficientes para que a indústria se mantenha competitiva a nível mundial. A crescente automatização e tecnologias inovadoras, como a IA e a robótica, podem aumentar a produtividade e reduzir custos de funcionamento. Sob o lema 'Maximum Performance', a principal feira mundial para a indústria de processamento de carne e proteínas vai mostrar o que já é possível fazer e qual o caminho que a indústria precisa de seguir no futuro.

A indústria internacional da carne e das proteínas voltará a reunir-se na IFFA 2025, que se realiza de 3 a 8 de maio, em Frankfurt, para apresentar os maus recentes desenvolvimentos tecnológicos. 

Para este ano, o conceito foi revisto para se adaptar ao futuro. Johannes Schmid-Wiedersheim, diretor da feira, revelou que “nos últimos meses, desenvolvemos muitas ideias novas em conjunto com os nossos parceiros. Os pontos-chave mais importantes dizem respeito a um conceito de exposição adaptado e a uma área de exposição separada para o tema Novas Proteínas. O lema da IFFA 2025 é 'Repensar a Carne e as Proteínas' e é exatamente essa a visão: trabalhar em conjunto para tornar a produção alimentar mais inteligente e mais sustentável".

A automatização está em voga em muitos ramos da indústria: não só melhora o desempenho das máquinas e sistemas, como ajuda a evitar interrupções na produção e a poupar energia e materiais. Na indústria alimentar, por exemplo, o controlo automático e a rastreabilidade dos produtos são praticamente obrigatórios para garantir um nível de qualidade consistentemente elevado e cumprir requisitos legais rigorosos. É também uma ferramenta ideal para enfrentar desafios, como o aumento dos custos e a escassez de mão de obra qualificada.

A automatização de processos na indústria de carnes e proteínas vai desde a preparação da matéria-prima com mistura e moagem, passando pelo processamento com porcionamento, enchimento e moldagem, bem como processos térmicos, como cozedura e arrefecimento, até à embalagem automática e logística inteligente.

No entanto, em muitos casos, as várias fases do processo e as linhas de produção não estão ligadas em rede entre si, o que significa que a troca de dados é impossível e não pode ser utilizada para otimizar os vários processos. Mas existe solução, porque os sistemas de controlo de processos baseados na Web, como o MES e o ERP, consistem em sistemas de software modulares que podem ser adaptados às instalações existentes. Assim, as vantagens de uma fábrica inteligente ligada em rede não se limitam às novas instalações de produção.

A base de muitos processos automáticos é a recolha e análise de dados em tempo real. Os sensores modernos fornecem informações precisas sobre temperatura, humidade, peso e pressão. Por exemplo, os sensores de temperatura e humidade nas câmaras frigoríficas são utilizados para impedir a subida da temperatura e, assim, evitar o risco de contaminação.

Os sensores de peso verificam o peso de cada produto de carne individual e asseguram que a embalagem está em conformidade com as especificações. Isto não só reduz a quantidade de material utilizado, como minimiza o desperdício e a taxa de devolução. Outro exemplo são os sensores para monitorizar a composição do gás na embalagem, o que garante que as condições desejadas são mantidas em todos os momentos.

À semelhança de outras indústrias, a introdução da inteligência artificial (IA) está a transformar a indústria da carne e das proteínas e a elevá-la a um novo nível, permitindo que as máquinas não só recolham dados das várias fases de produção, mas os analisem e deduzam potenciais melhorias a partir deles.

Em caso de perturbações no processo de produção, a IA pode identificar relações de causa e efeito e retificar problemas sem parar o processo de produção ou evitar que ocorram no futuro. Isto não só aumenta a eficiência, como significa níveis mais elevados de segurança, tanto para os consumidores, como para as empresas.

O reconhecimento e o processamento de imagens industriais também se baseiam em modelos de IA treinados para a aplicação em causa. Por exemplo, é utilizado para classificar produtos de carne de acordo com critérios específicos, como tamanho, forma e estrutura.

Isto reduz a carga de trabalho do colaborador, ao mesmo tempo que aumenta a precisão. Se for utilizado para identificar critérios de qualidade, como o teor de grãos ou de gordura, pode aumentar significativamente o preço de venda de artigos individuais.

Os sistemas de processamento de imagem assistidos por IA são também utilizados na garantia de qualidade. Utilizando dados históricos de imagens, são treinados para inspecionar todo o processo de produção em tempo real e detetar quaisquer irregularidades, como anomalias de cor, objectos estranhos ou embalagens defeituosas.

A manutenção preditiva é outra área de aplicação. Os sistemas assistidos por IA monitorizam o estado das máquinas e prevêem os tempos de paragem, de modo a que o trabalho de manutenção só seja efectuado quando necessário. De acordo com um estudo da McKinsey, a manutenção preditiva na indústria alimentar pode reduzir os custos de manutenção até 30% e aumentar a utilização das instalações em 20%.

Atualmente, os robôs industriais são uma caraterística estabelecida na indústria alimentar, especialmente nas grandes empresas. A operar 24 horas por dia, podem trazer ganhos consideráveis em eficiência e produtividade. No entanto, a linha divisória entre máquinas convencionais e aquelas com tecnologia de robots integrada não é clara. Pode dizer-se, no entanto, que os robôs industriais são utilizados principalmente para executar tarefas repetitivas, como as que se encontram tipicamente na indústria de processamento de carne, por exemplo, cortar, porcionar, embalar, empacotar, selecionar, escolher e colocar.

A IA também está a levar a robótica a um novo nível de desenvolvimento. A IA generativa pode utilizar a aprendizagem automática para se adaptar, de forma independente, a novas circunstâncias e situações, permitindo que os robôs industriais actuem de forma mais autónoma e ágil.

Um bom exemplo são os robôs móveis autónomos (AMR). Equipados com câmaras e sensores, podem avaliar e analisar, de forma independente, o ambiente que os rodeia. Por exemplo, procuram novos caminhos quando os obstáculos bloqueiam a rota planeada e agem de forma independente em situações anormais. Ou seja, são ajudantes perfeitos em ambientes de produção não estruturados, bem como em armazéns ou centros de logística onde a embalagem e a paletização estão envolvidas.

Apesar da multiplicidade de artigos nesses centros de distribuição, os robôs industriais assistidos por IA podem selecionar e recolher os artigos certos, rejeitar artigos defeituosos ou deformados e detetar formatos e pesos de embalagens. Estes robôs atingem taxas de recolha de 750 a 1400 artigos por hora e podem, por exemplo, embalar até 200 produtos de carne por minuto - um aumento significativo da produtividade em comparação com os processos manuais.

Os robôs também são superiores em termos de precisão, por exemplo, podendo cortar a carne mais rapidamente e com maior precisão num ângulo de corte muito específico, bem como porções por peso e forma ideal, o que não só acelera a taxa de produção, como minimiza o desperdício de matéria-prima.

As células de trabalho robóticas multifuncionais prometem um enorme aumento da flexibilidade e estão preparadas para substituir a produção em linha tradicional também na indústria da carne. Por exemplo, utilizando a IA, a célula de trabalho robotizada pode processar, de forma independente, os lados de porco numa série de operações, que são efectuadas de uma só vez, em vez de uma série de pequenas operações.

Assim, diferentes produtos podem ser processados em paralelo, permitindo uma mistura óptima sem as restrições da produção em linha. Ao mesmo tempo, as células de trabalho robotizadas formam redes autónomas com os AMRs, que reagem de forma independente quando confrontados com requisitos variáveis.

A indústria de transformação de carne e proteínas está à beira de uma mudança radical, impulsionada pela utilização de novas tecnologias como IA, robótica e tecnologia de sensores. Estas não são apenas uma oportunidade para automatizar processos e aumentar a eficiência, mas também para melhorar a qualidade e a sustentabilidade dos produtos.

As empresas que integram estas tecnologias numa fase inicial estão bem preparadas para garantir a competitividade no mercado global e enfrentar os desafios crescentes do futuro.