Com uso de inteligência artificial, iSystems proporciona ganhos na produção de energia da BP Bunge

A BP Bunge Bioenergia, uma das líderes brasileiras nos mercados de etanol, bioeletricidade e açúcar implementou o Leaf, uma solução que utiliza Inteligência Artificial (IA) para controle avançado multivariável de processos industriais. A colaboração bem-sucedida, com a ISystems – especialista em aplicação de IA para indústria - mostra o potencial da inteligência artificial para otimizar a produção de energia a partir de biomassa e contribuir para a transição energética.

A parceria entre a BP Bunge e a iSystems começou em 2019, quando a unidade de Frutal (MG) iniciou um projeto de automação para sua caldeira como parte do Plano Diretor de Automação da empresa, que visa um parque industrial mais seguro, eficiente e produtivo. Após 2 anos de consolidação do projeto em Frutal, a tecnologia foi expandida para as unidades de Santa Juliana (MG), Guariroba (SP) e Tropical (GO). A previsão é de que até a safra 2027-28 todas as usinas da BP Bunge tenham o Leaf implementado em seu processo industrial.

Danilo Halla, co-CEO da iSystems, enfatiza o compromisso da empresa com a eficiência na indústria. "O Leaf utiliza IA para o controle inteligente de processos, atuando de forma personalizada em cada setor. Essa ferramenta não só reduz a variabilidade do processo, mas também economiza tempo e dinheiro, garantindo que os equipamentos funcionem sempre nas melhores condições operacionais", conclui.

Com o Leaf em operação, a equipe de processos industriais da BP Bunge obteve informações antecipadas sobre o funcionamento da caldeira, o que resultou em ganhos significativos, como a melhoria na geração de vapor em 10% e a economia de energia em 9%. Já no tratamento do caldo e evaporação houve redução de 80% em eventos de transbordo e de 34% na variabilidade de temperatura do caldo de etanol e açúcar. Além disso, a estabilidade da caldeira reduziu o estresse operacional, proporcionando mais tempo para tomada de decisões.

“Nossa estratégia contempla investimentos contínuos em projetos que adotam a indústria 4.0, inteligência artificial e análise de dados para aprimorar nosso desempenho e alcançar a excelência operacional. Além disso, os recursos de inovação e tecnologia usados nas usinas, hoje e no futuro, são os principais meios para se atingir a rentabilidade do ponto de vista do negócio e, sobretudo, com atuação ambientalmente sustentável”, finaliza Wilson Lucena, diretor industrial da BP Bunge.

Sobre a BP Bunge Bioenergia  

A BP Bunge Bioenergia, empresa formada pela joint venture das operações de açúcar e etanol da BP e Bunge, está entre as maiores empresas do setor sucroenergético do País. A companhia também é destaque em bioenergia (etanol e bioeletricidade), atua na transição energética com fontes mais limpas e renováveis e alimenta o mundo com o açúcar brasileiro. Presente nos estados de Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, São Paulo e Tocantins, suas 11 unidades agroindustriais têm capacidade de moagem de 32,4 milhões de toneladas de cana-de-açúcar por safra. Com mais de 8,5 mil colaboradores, a BP Bunge Bioenergia está focada na sua visão de ser referência mundial em energia sustentável.

Sobre a iSystems

Fundada em 2007 com o objetivo de resolver desafios de eficiência das indústrias, a partir do uso de soluções desenvolvidas com Inteligência Artificial (IA). Surgiu como uma Startup, foi selecionada pela Endeavor, recebeu rodadas de investimento de gigantes do setor e hoje está no nível Scale Up. Como especialista em aplicação IA, atua no desenvolvimento de softwares de otimização e tem contribuído para a evolução da indústria com o Leaf, sua solução de inteligência artificial patenteada e focada em oferecer maior controle e otimização de processos, gerando aumento de produtividade, economia de recursos e diminuição do impacto ambiental. Recentemente, a empresa apresentou ao mercado o Calix, software que realiza previsão de demanda também por meio de IA, que possibilita a melhoria da acuracidade, diminuição do ciclo de planejamento devido ao aumento da eficiência e aceleração de aprendizagem da demanda.