Fertron

Autor: danielsoaresdesign@hotmail.com

Análise Comparativa Aprofundada: Sistemas DCS vs. SCADA. Qual escolher?

1. Introdução No universo da automação industrial, os termos Sistema de Controle Distribuído (DCS) e Controle Supervisório e Aquisição de Dados (SCADA) são frequentemente mencionados, por vezes de forma intercambiável. Embora ambos os sistemas sejam fundamentais para o controle e monitoramento de processos, eles foram concebidos com filosofias, arquiteturas e aplicações primárias distintas. A escolha incorreta entre um DCS e um SCADA pode levar a ineficiências operacionais, custos elevados e limitações de escalabilidade. Este documento apresenta uma análise comparativa aprofundada entre os sistemas DCS e SCADA, explorando suas diferenças fundamentais em múltiplos domínios: arquitetura técnica, abordagem operacional, considerações de segurança cibernética e adequação a diferentes aplicações industriais. O objetivo é fornecer um guia claro e detalhado para auxiliar engenheiros, gestores de projeto e tomadores de decisão na seleção da tecnologia mais apropriada para suas necessidades específicas. 2. A Diferença Filosófica: Orientação a Processo vs. Orientação a Dados A distinção mais fundamental entre DCS e SCADA reside em sua filosofia de design e foco principal. Compreender essa diferença é crucial para contextualizar todas as outras comparações técnicas. Essa dicotomia fundamental pode ser resumida da seguinte forma: Característica Sistema de Controle Distribuído (DCS) Controle Supervisório e Aquisição de Dados (SCADA) Foco Primário Controle de Processo Aquisição de Dados e Supervisão Orientação Orientado a Hardware e Processo Orientado a Software e Dados Analogia de Rede Sistema de controle em uma LAN (Local Area Network) Sistema de controle em uma WAN (Wide Area Network) Modo de Operação Dirigido pelo estado do processo (State-Driven) Dirigido por eventos (Event-Driven) 3. Análise Arquitetural e Técnica As diferenças filosóficas se manifestam em arquiteturas e características técnicas distintas. A tabela a seguir detalha os principais pontos de divergência. Aspecto Técnico Sistema de Controle Distribuído (DCS) Controle Supervisório e Aquisição de Dados (SCADA) Arquitetura Distribuída e Integrada: Múltiplos controladores autônomos e interconectados, geralmente de um único fornecedor, formando um sistema coeso. Centralizada e Hierárquica: Uma estação mestre central (MTU) supervisiona múltiplas unidades de campo (PLCs/RTUs) de diversos fornecedores. Controladores Controladores de processo proprietários e avançados, projetados para alta performance e redundância. Utiliza Controladores Lógicos Programáveis (PLCs) ou Unidades Terminais Remotas (RTUs) como hardware de campo. Interface (HMI) Integrada: O software de HMI é parte do pacote DCS, com acesso nativo ao banco de dados de tags. Separada: Requer software de HMI/SCADA de terceiros (ex: Ignition, Wonderware) e a importação/criação manual do banco de dados de tags. [2] Tempo de Resposta Rápido e Determinístico: Otimizado para controle de malha fechada em tempo real, com tempos de varredura na ordem de milissegundos. Essencial para processos críticos. Mais Lento e Variável: O tempo de resposta depende da latência da rede de comunicação (WAN) e é adequado para supervisão, não para controle crítico em tempo real. Redundância Inerente e Abrangente: A redundância é uma característica de design fundamental, aplicada em múltiplos níveis (controladores, redes, fontes de alimentação) para garantir alta disponibilidade. [1] Projetada e Opcional: A redundância não é inerente e precisa ser projetada no sistema, geralmente através da duplicação de servidores ou redes, o que adiciona custo e complexidade. Protocolos Frequentemente utiliza protocolos de comunicação proprietários e de alta performance internamente, embora suporte padrões abertos para integração externa. Predominantemente utiliza protocolos abertos e padrão de mercado (ex: Modbus, DNP3, OPC UA), oferecendo grande flexibilidade e interoperabilidade. 4. Análise Operacional e de Implementação As diferenças se estendem à forma como os sistemas são implementados, operados e mantidos ao longo de seu ciclo de vida. Aspecto Operacional Sistema de Controle Distribuído (DCS) Controle Supervisório e Aquisição de Dados (SCADA) Engenharia Baseada em Funções: A engenharia é simplificada pelo uso de blocos de função pré-definidos e bibliotecas específicas da indústria, acelerando o desenvolvimento. Baseada em Programação: Requer programação mais extensa e customizada dos PLCs/RTUs, o que pode demandar mais tempo de engenharia para criar bibliotecas reutilizáveis. [2] Custos Alto Investimento Inicial: Custo elevado de hardware proprietário e licenciamento. Menor Custo de Integração: Por ser um pacote único, a integração é mais simples. Baixo Investimento Inicial: Custo de hardware (PLCs/RTUs) é menor. Maior Custo de Integração: Requer esforço para integrar software e hardware de diferentes fornecedores. Manutenção Dependência do Fornecedor: Geralmente amarrado a um único fornecedor para suporte, peças e atualizações, o que pode ser caro e restritivo. Flexibilidade: Permite a utilização de múltiplos fornecedores e integradores de sistemas, promovendo a concorrência e reduzindo custos de manutenção a longo prazo. Escalabilidade Menos Flexível: A expansão pode ser complexa e cara, pois requer a adição de componentes do mesmo ecossistema do fornecedor. Altamente Flexível: A arquitetura aberta facilita a adição de novos locais, equipamentos e tecnologias de diferentes fabricantes. 5. Comparativo de Segurança Cibernética Com a crescente convergência entre Tecnologia da Operação (OT) e Tecnologia da Informação (IT), a segurança cibernética tornou-se uma preocupação primordial. DCS e SCADA enfrentam ameaças distintas devido às suas arquiteturas. SCADA systems oversee processes across large, dispersed areas—like power grids or pipelines—and often depend on public or semi-public communication networks, which makes them highly vulnerable to attacks. DCS systems, by contrast, are typically confined to localized industrial facilities… Traditionally operating on private networks, they benefit from tighter control over communication and fewer points of external exposure. [3] Aspecto de Segurança Sistema de Controle Distribuído (DCS) Controle Supervisório e Aquisição de Dados (SCADA) Superfície de Ataque Menor, mas mais profunda: Tradicionalmente isolada em redes locais, a superfície de ataque era menor. A crescente integração com redes corporativas (IT/OT) cria vulnerabilidades complexas e profundas. Ampla e Exposta: A natureza geograficamente dispersa e o uso de redes públicas/semi-públicas criam uma superfície de ataque muito maior e mais exposta. Vulnerabilidades Complexidade e Confiança: A alta complexidade e as relações de confiança entre componentes integrados podem obscurecer a manipulação maliciosa de dados. A convergência IT/OT importa vulnerabilidades do mundo de TI. [3] Protocolos e Redes Inseguras: Muitos protocolos SCADA não possuem segurança inerente. A dependência de redes externas (internet, celular) os expõe a uma gama maior de ameaças. Impacto do Ataque Potencialmente Catastrófico: Um ataque bem-sucedido pode causar danos físicos significativos, paradas de produção e riscos à

O Advento da Inteligência Artificial na Transformação Digital: Uma Análise Abrangente

Autora: Ágata Turini A transformação digital representa uma mudança fundamental na forma como as organizações operam, entregam valor aos seus clientes e se mantêm competitivas em um cenário de mercado em constante evolução. Este processo, que transcende a mera adoção de novas tecnologias, é impulsionado por uma mentalidade de inovação contínua e pela busca incessante por eficiência e otimização. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) emerge não apenas como uma ferramenta, mas como um pilar central, catalisando e acelerando a transformação digital em uma escala sem precedentes. A capacidade da IA de analisar vastos volumes de dados, identificar padrões complexos e automatizar a tomada de decisão está redefinindo os limites do que é possível em todos os setores da economia. Este artigo explora o advento da IA no processo de transformação digital, aprofundando-se no conceito de Machine Learning, traçando o histórico evolutivo da IA e analisando as tendências futuras que moldarão nosso mundo. Com um foco particular na importância dos dados, padrões e na tomada de decisão, o artigo também apresentará um estudo de caso prático sobre a automação em usinas de cana-de-açúcar, exemplificando como ferramentas como o Logix AI, em conjunto com hardware de controle como o Citrino, estão revolucionando processos industriais complexos e abrindo novas fronteiras para a eficiência e a produtividade. O que é Inteligência Artificial (IA)? A Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação dedicado à criação de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Isso inclui habilidades como aprender, raciocinar, resolver problemas, perceber o ambiente e compreender a linguagem. O objetivo fundamental da IA é desenvolver tecnologias que possam simular ou até mesmo superar as capacidades cognitivas humanas, permitindo que as máquinas executem funções de forma autônoma e adaptativa. Conforme a Amazon Web Services (AWS), a IA e o Machine Learning são campos que se concentram na criação de software que analisa, interpreta e compreende dados para tomar decisões. Aprofundando no Machine Learning O Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um subcampo da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender a partir de dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa. Em vez de seguir um conjunto de regras estáticas, os modelos de Machine Learning são treinados com grandes volumes de dados, identificando padrões e correlações para fazer previsões ou tomar decisões. A IBM define o Machine Learning como um ramo da IA que se concentra no uso de dados e algoritmos para permitir que a IA imite a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão ao longo do tempo. O processo de Machine Learning geralmente envolve as seguintes etapas: Existem três tipos principais de Machine Learning: Histórico e Evolução da Inteligência Artificial A jornada da Inteligência Artificial é uma narrativa fascinante que se estende por décadas, marcada por períodos de grande entusiasmo e avanços significativos, bem como por momentos de desilusão e reavaliação. A IBM traça uma linha do tempo detalhada que nos ajuda a compreender a evolução deste campo. Período Marcos Importantes Primórdios (até 1950) O conceito de máquinas pensantes remonta a mitos antigos, mas foi no século XX que as bases teóricas e matemáticas começaram a ser estabelecidas. O trabalho de Alan Turing, em particular seu artigo de 1950 “Computing Machinery and Intelligence”, que propôs o famoso Teste de Turing, é considerado um marco fundamental. O Nascimento da IA (1950-1960) O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado em 1955 por John McCarthy. O Workshop de Dartmouth em 1956 é amplamente considerado o evento que deu origem ao campo da IA como uma disciplina de pesquisa formal. Esta década viu o desenvolvimento dos primeiros programas de IA, como o Logic Theorist e o General Problem Solver. A Era do Otimismo e dos Primeiros Sucessos (1960-1970) Houve um grande otimismo em relação ao potencial da IA. Foram desenvolvidos os primeiros sistemas especialistas, programas de computador que podiam tomar decisões em domínios específicos, como diagnóstico médico. A linguagem de programação Lisp, desenvolvida por John McCarthy, tornou-se a linguagem padrão para a pesquisa em IA. O “Inverno” da IA (1970-1980) O progresso da IA desacelerou, e o financiamento para a pesquisa diminuiu. As altas expectativas da década anterior não foram totalmente cumpridas, e os computadores da época ainda não tinham o poder de processamento necessário para resolver problemas mais complexos. O Renascimento da IA e os Sistemas Especialistas (1980-1990) A IA ressurgiu com o sucesso comercial dos sistemas especialistas. Empresas de diversos setores começaram a usar a IA para resolver problemas práticos e obter vantagens competitivas. A Era do Machine Learning e das Redes Neurais (1990-2010) O foco da pesquisa em IA mudou para o Machine Learning e as redes neurais. O aumento do poder computacional e a disponibilidade de grandes volumes de dados permitiram o desenvolvimento de modelos de Machine Learning cada vez mais sofisticados. A Revolução do Deep Learning e a IA Moderna (2010-Presente) O Deep Learning, um subcampo do Machine Learning que utiliza redes neurais com muitas camadas, revolucionou o campo da IA. Modelos de Deep Learning alcançaram desempenho sobre-humano em tarefas como reconhecimento de imagem e de fala. A IA tornou-se onipresente em nossas vidas, desde os assistentes virtuais em nossos smartphones até os algoritmos que recomendam produtos em sites de comércio eletrônico. Tendências de Futuro da Inteligência Artificial O futuro da Inteligência Artificial promete ser ainda mais transformador do que o seu passado. Estamos à beira de uma nova era de inovações que irão remodelar indústrias, redefinir o trabalho e impactar profundamente a sociedade. Com base em análises de mercado e projeções de especialistas, como as divulgadas pela Forbes e Gartner, algumas tendências se destacam: Dados, Padrões e a Tomada de Decisão A Inteligência Artificial e, em particular, o Machine Learning, são fundamentalmente dependentes de dados. A capacidade de um sistema de IA de aprender, fazer previsões e tomar decisões inteligentes está diretamente ligada à quantidade, qualidade e relevância dos dados com os quais ele é treinado. Como destaca a MIT Professional Education, o

Macaúba: A Revolução Energética e Sustentável para Caldeiras e Além

Por: Ágata Turini, especialista em Bioenergia e Agronegócio A transição energética global tem acelerado a busca por fontes renováveis que unam desempenho técnico, viabilidade econômica e impacto ambiental positivo. Nesse contexto, a macaúba (Acrocomia aculeata) emerge como uma das soluções mais completas e promissoras do agronegócio brasileiro. Tradicionalmente vista como uma palmeira nativa de uso extrativista, ela hoje desponta como base de um novo paradigma de bioenergia — combinando alta densidade energética, rentabilidade multissetorial e regeneração ambiental em larga escala. Mais do que um simples combustível alternativo, a macaúba representa uma plataforma tecnológica e produtiva, capaz de atender simultaneamente aos mercados de biocombustíveis, biomassa sólida, química verde e créditos de carbono. Este artigo explora o potencial técnico, econômico e ambiental dessa cultura perene, analisando também os investimentos bilionários que já estão moldando o futuro da bioeconomia no Brasil. A Dimensão Energética: Biomassa de Alta Performance A macaúba é, na prática, uma usina natural de energia. Seus subprodutos possuem características excepcionais para aplicações térmicas e industriais: A comparação a seguir ilustra o desempenho energético da macaúba frente às principais biomassas utilizadas no setor industrial e sucroenergético: Em termos práticos, a macaúba oferece até 30% mais energia útil por tonelada que o cavaco de eucalipto, com menor desgaste operacional — um diferencial decisivo para indústrias que enfrentam gargalos logísticos e custos crescentes de biomassa. O Modelo Econômico: Diversificação e Eficiência Logística O grande trunfo da macaúba está em seu modelo de negócios de múltiplas receitas. Diferente de outras fontes energéticas, o combustível sólido (endocarpo) não é o produto principal, mas um coproduto de alto valor agregado. Essa estrutura confere à macaúba um modelo econômico resiliente, menos vulnerável à volatilidade dos mercados de energia e mais competitivo que outras culturas destinadas exclusivamente à queima. Impactos Ambientais: Energia que Regenera Ao contrário de muitas culturas energéticas que competem com a agricultura alimentar, a macaúba é aliada da regeneração ambiental. Esses atributos fazem da macaúba uma cultura central no conceito de bioenergia regenerativa — em que o cultivo não apenas reduz emissões, mas restaura ecossistemas e amplia o estoque de carbono no solo. Agricultura Integrada: O Elo da Nova Economia Verde O futuro da macaúba está na integração produtiva. Em sistemas ILPF (Integração Lavoura-Pecuária-Floresta), ela ocupa o papel de “floresta produtiva”, diversificando a renda e aumentando a resiliência da propriedade rural. Essa abordagem permite: Em termos estratégicos, trata-se de uma agricultura carbono-negativa, com potencial de transformar propriedades degradadas em polos de bioenergia de baixo impacto ambiental. Investimentos Estruturantes: O Brasil no Centro da Transição Energética O potencial da macaúba já atraiu investimentos robustos de players globais e nacionais, sinalizando sua consolidação como nova commodity estratégica brasileira. Acelen (Mubadala Capital) — principal protagonista do setor, com R$ 12 bilhões em investimentos. Soleá / S.Oleum — pioneira no desenvolvimento genético e uso agroflorestal da macaúba. Inocas — empresa brasileiro-alemã dedicada à produção regenerativa. Esses investimentos criam uma cadeia de valor completa — da semente ao combustível — posicionando o Brasil como líder global na produção de biocombustíveis avançados e biomassa sustentável. Conclusão: Da Caldeira à Bioeconomia Global A macaúba é mais do que uma solução energética: é o símbolo de uma transição inteligente, que alia eficiência industrial, retorno econômico e restauração ambiental. Seu potencial de geração de energia, aliado a um modelo integrado e sustentável, faz dela uma candidata natural a substituir o cavaco de madeira e outras biomassas convencionais em diversas aplicações industriais. Se bem estruturada, a cadeia da macaúba poderá representar um novo ciclo de desenvolvimento verde para o Brasil, gerando emprego, renda e crédito de carbono — ao mesmo tempo em que fortalece a segurança energética e a competitividade industrial. O desafio agora é acelerar o plantio, garantir a oferta de mudas de qualidade e integrar logística, indústria e políticas públicas. A janela de oportunidade está aberta — e quem souber aproveitá-la poderá definir o próximo capítulo da revolução bioenergética brasileira.

Sustentabilidade da Cadeia da Bioenergia: Entre o Protagonismo na COP 30 e os Desafios do Agronegócio Brasileiro

Por Ágata Turini, especialista em agronegócio e bioenergia. O Brasil se prepara para sediar a 30ª Conferência das Partes da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre a Mudança do Clima (COP 30) em novembro de 2025, na cidade de Belém (PA). O evento posiciona o país como uma liderança natural na transição energética, especialmente no campo da bioenergia. Com um histórico de 50 anos do programa Proálcool e uma matriz energética notavelmente renovável, o governo brasileiro pretende usar a conferência como um palco para apresentar seus avanços e ditar o ritmo das discussões globais sobre combustíveis sustentáveis. No entanto, um profundo paradoxo marca este momento: enquanto o discurso oficial celebra o potencial da bioenergia como solução climática, a base dessa cadeia produtiva, o agronegócio, enfrenta uma de suas mais severas crises de rentabilidade. Este artigo explora a complexa encruzilhada em que se encontra a sustentabilidade da bioenergia no Brasil, analisando as ambiciosas metas governamentais, as controvérsias internacionais e a dura realidade econômica enfrentada pelos produtores rurais. Brasil na Vanguarda da Bioenergia: O Palco da COP 30 A escolha de Belém como sede da COP 30 é altamente simbólica, trazendo o debate climático para o coração da Amazônia. Para o governo brasileiro, é a oportunidade de transformar a conferência na “COP da bioenergia”, como afirmado por diversas autoridades, incluindo a assessora especial do Ministério de Minas e Energia, Mariana Espécie [1]. A celebração dos 50 anos do Proálcool, em 14 de novembro de 2025, durante a COP, reforça essa narrativa de pioneirismo. O programa, criado em 1975 para reduzir a dependência do petróleo, consolidou o Brasil como o maior produtor de etanol de cana-de-açúcar do mundo, uma fonte de energia que, segundo estudos, reduz em média 89% as emissões de gases de efeito estufa em comparação com a gasolina [2]. O vice-presidente e ministro do Desenvolvimento, Indústria e Comércio, Geraldo Alckmin, tem sido um dos principais porta-vozes dessa visão otimista. “Enquanto o mundo ainda debate caminhos, nós já temos resultados concretos, legislação moderna e governança integrada”, declarou durante a pré-COP30 em Brasília [3]. Essa confiança se traduz em uma proposta ousada que o Brasil planeja levar à conferência: um acordo para quadruplicar o uso global de “combustíveis sustentáveis” ‒ incluindo biocombustíveis, biogás e hidrogênio‒ até 2035, em comparação com os níveis de 2024. A iniciativa, que já conta com o apoio de países como Itália e Japão, visa posicionar o Brasil no centro de um novo mercado global de energia limpa, com potencial para atrair entre 30 e 50 bilhões de dólares em investimentos, caso um mercado regulado de carbono seja efetivamente estabelecido, segundo estimativas de especialistas como Marcelo Lyra, vice-presidente da Acelen [1]. Medidas Governamentais: Avanços e Ambições Para sustentar sua posição de liderança, o Brasil tem implementado uma série de políticas públicas robustas. A mais significativa é a Lei do Combustível do Futuro, sancionada em outubro de 2024. Esta legislação estabelece um novo paradigma para a política energética e industrial do país, com metas claras de descarbonização. Entre os pontos principais, destacam-se a criação de um mandato para o uso de Combustível Sustentável de Aviação(SAF), começando com 1% em 2027 e chegando a 10% em 2037, e o aumento da mistura de etanol anidro na gasolina de 27% para 30% (E30). A lei também prevê o aumento da mistura de biodiesel no diesel para 15%. Com essas medidas, o governo projeta evitar a emissão de 705 milhões de toneladas de CO2 até 2037 [3]. Paralelamente, o Programa Mobilidade Verde (Mover) incentiva a inovação e a sustentabilidade na indústria automotiva, estabelecendo metas como a exigência de 80% de reciclabilidade nos veículos e um limite máximo de emissão de 83 gramas de CO2 por quilômetro rodado. Há ainda propostas em discussão no Congresso que buscam acelerar ainda mais essa transição, como a do deputado Hugo Motta, que defende o aumento da mistura de etanol na gasolina para 35% [6]. Essas políticas, embora ambiciosas e necessárias para a agenda climática, criam um ambiente de previsibilidade para grandes investimentos, mas não garantem, por si sós, a sustentabilidade econômica para o elo mais fraco da cadeia: o produtor rural. O Contraponto Necessário: A Crise do Agronegócio Enquanto o governo celebra o futuro da bioenergia, o presente do agronegócio é de extrema dificuldade. Uma “tempestade perfeita” de fatores macroeconômicos, climáticos e de mercado mergulhou o setor em uma crise de rentabilidade sem precedentes. O cenário de juros altos, somado a um tarifaço imposto pelos Estados Unidos que, segundo a FAESP, reduziu em 75% as exportações de certos produtos para aquele país, desestimulou o investimento. Uma pesquisa com produtores rurais paulistas revelou um dado alarmante: 53,4% não pretendem investir na safra 2025/26. Entre os produtores de grãos, matéria-prima essencial para biocombustíveis como o etanol de milho, o pessimismo é ainda maior, com mais de 70% afirmando que não farão novos aportes [7]. Os números do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (Cepea/Esalq) confirmam a gravidade da situação. Para a safra 2025/26, projeta-se uma queda de 92% na margem bruta do milho e de 36,7% na da soja, em comparação com o ciclo anterior. O aumento nos custos de produção, especialmente dos fertilizantes (com alta de 20%), combinado com a estagnação ou queda nos preços das commodities, faz com que, para muitos, a conta simplesmente não feche. O custo total para produzir um hectare de soja (R$7.800) já supera a receita bruta projetada (R$ 6.600), resultando em uma perda de R$ 1.200 por hectare para quem depende de capital de terceiros. Para o milho, a perda pode chegar a R$ 1.800 por hectare [8]. Este cenário agrava o endividamento e ameaça a sobrevivência de muitos produtores, especialmente arrendatários e aqueles mais alavancados. “Com a crise crescente, veremos uma redução no número de produtores no campo e maior concentração de terra”, alerta Glauber Silveira, diretor executivo da Abramilho [8]. O paradoxo é evidente: como sustentar uma ambiciosa agenda de expansão da bioenergia se os produtores que fornecem a matéria-prima estão operando no vermelho? Controvérsias Ambientais: O Debate

O Paradoxo do Sucesso: Como o Preço do Cavaco Ameaça o Futuro do Etanol de Milho

Por: Ágata Turini, especialista em Bioenergia e Agronegócio O agronegócio brasileiro assiste a um de seus mais impressionantes casos de sucesso: a ascensão do etanol de milho. Com uma rentabilidade que chega a ser duas vezes superior à do etanol de cana e um pipeline de investimentos que ultrapassa os R$ 23 bilhões, o setor vive um otimismo contagiante [1]. Contudo, por trás dos números superlativos, uma ameaça silenciosa ganha força e pode comprometer a viabilidade de toda a cadeia produtiva. Trata-se do crescente gargalo da biomassa, especificamente do cavaco de madeira, cujo preço em escalada e crescente escassez logística acendem um sinal de alerta para o futuro da bioenergia no país. Este artigo elucida a dimensão deste problema, analisando os impactos econômicos diretos sobre as usinas e as consequências de longo prazo para a sustentabilidade do setor. O que hoje é um detalhe operacional pode se tornar, em um futuro próximo, o fator determinante entre o lucro e o prejuízo. A Dimensão do Problema: Uma Dependência Crítica A produção de etanol de milho é um processo termicamente intensivo. Para cada tonelada de milho processada, as usinas demandam, em média, meia tonelada de biomassa para alimentar suas caldeiras [2]. Essa relação direta cria uma dependência crítica. Com a produção atual de 8,5 bilhões de litros, a indústria já consome anualmente cerca de 19 milhões de metros cúbicos de cavacos de madeira, o que representa impressionantes 34% de toda a produção de lenha do Brasil, segundo dados do JP Morgan [3]. O cenário se agrava com as projeções de crescimento. A expectativa é que a produção salte para 15,5 bilhões de litros até o final de 2026, o que pode praticamente dobrar a demanda por biomassa em apenas dois anos [3]. Essa pressão sobre a oferta tem um reflexo direto e inevitável nos preços. A Escalada Insustentável dos Preços A análise da evolução dos custos do cavaco de madeira revela uma tendência alarmante. Em um período de apenas seis anos, o preço médio da tonelada mais do que dobrou, saltando de R$ 120 para R$ 240. Em regiões mais distantes dos centros de produção florestal, a situação é ainda mais crítica, com usinas chegando a pagar R$ 500 por tonelada [4]. Somado a isso, o custo logístico agrava o problema. O raio ideal de fornecimento de biomassa para uma usina é de até 200 quilômetros. No entanto, a realidade em estados como Mato Grosso, epicentro da produção, já mostra entregas a mais de 600 quilômetros de distância. Glauber Silveira, diretor da Abramilho, alerta que, em alguns casos, “o frete está saindo mais caro do que a própria biomassa”, tornando a operação inviável [3]. Impactos Econômicos na Cadeia Produtiva Apesar de sua alta rentabilidade, com um Retorno sobre o Capital Investido (ROIC) de 18,1% contra 11,4% do etanol de cana [1], a escalada de custos da biomassa começa a erodir a principal vantagem competitiva do etanol de milho. Segundo cálculos do Itaú BBA para a safra 2025/26, o custo de produção do etanol de milho é estimado em R$ 1,79 por litro, consideravelmente inferior aos R$ 2,55 por litro do etanol de cana [1]. Essa vantagem de R$ 0,76 por litro é o que garante as margens atrativas do setor. Contudo, a contínua valorização da biomassa, que já representa um custo de R$ 7,71 por saca de milho processada [4], ameaça anular essa diferença, especialmente para projetos localizados longe de fontes de biomassa barata. O risco se estende aos novos investimentos. Com 18 usinas em construção e outras 19 em fase de projeto, o setor tem R$ 23 bilhões comprometidos [1]. Muitos desses projetos greenfield estão sendo erguidos em novas fronteiras agrícolas, onde a infraestrutura de fornecimento de biomassa ainda é incipiente ou inexistente. Para estes, o risco de inviabilidade econômica é ainda maior. Consequências para o Futuro da Bioenergia O gargalo da biomassa transcende o balanço financeiro das usinas e se torna um problema estratégico para o futuro da bioenergia no Brasil. A expansão desordenada, sem um planejamento integrado da cadeia de suprimentos de biomassa, pode levar a um “apagão de biomassa” em certas regiões, com uma competição predatória entre as plantas. Isso gera uma pressão crescente sobre as florestas plantadas, principalmente de eucalipto. O ciclo de crescimento do eucalipto, de aproximadamente sete anos, exige um planejamento de longo prazo que parece não estar acompanhando a velocidade de expansão das usinas de etanol. Se a demanda por biomassa não for suprida de forma sustentável, pode haver um comprometimento das metas de descarbonização do Brasil, uma vez que o etanol de milho é uma peça-chave na transição energética, com projeção de representar 40% da oferta total de etanol até 2030 [1]. “Via de regra, uma tonelada de milho processada demanda meia tonelada de biomassa de cavaco. Acho que isso é um desafio que temos que superar caso a caso, região por região.” — Renato Pretti, CEO da CerradinhoBio [2] Soluções Emergentes e Suas Limitações O setor já busca alternativas. A diversificação da matriz de biomassa é a principal delas. Empresas como a ComBio já operam com até 14 tipos diferentes de matéria-prima, incluindo bagaço de cana, casca de arroz, caroço de algodão e até bambu [2]. A adoção de caldeiras flexíveis, capazes de queimar diferentes tipos de biomassa, torna-se um diferencial competitivo. As usinas flex, que processam tanto cana-de-açúcar quanto milho, levam vantagem ao poder utilizar o bagaço da cana como fonte de energia. No entanto, essa solução é restrita a regiões com dupla vocação agrícola e está sujeita à arbitragem com o preço da energia elétrica cogerada. Conclusão: Um Alerta Necessário O etanol de milho brasileiro vive um paradoxo: nunca foi tão rentável e promissor, mas sua fundação energética nunca esteve tão ameaçada. A duplicação do preço da biomassa em apenas seis anos não é um mero detalhe operacional, mas um sinal de alerta vermelho para toda a cadeia de valor. O futuro da bioenergia no Brasil não depende apenas da produtividade dos milharais ou da eficiência das plantas industriais.

Fertron Lança o Primeiro E-commerce Internacional de Automação Industrial

O avanço da digitalização na indústria redefiniu padrões de compra, manutenção e atualização de sistemas. Empresas que dependem de automação e elétrica industrial buscam fornecedores capazes de oferecer agilidade, confiabilidade e escala. Atenta a esse cenário, a FERTRON, líder nacional em soluções para automação, apresenta um movimento inédito: o lançamento do primeiro e-commerce internacional do setor, destinado a atender indústrias e usinas com alta demanda técnica e processos de missão crítica. Internacionalização do E-commerce: Um Marco para o Setor Mais do que uma inovação tecnológica, o e-commerce internacional da FERTRON simboliza um passo estratégico rumo à consolidação global da marca. A plataforma nasce para atender um público altamente especializado, que exige disponibilidade imediata de produtos, rastreabilidade e suporte técnico avançado. Atualmente, o serviço já está em plena operação em diversos países da América Latina e também na Europa, permitindo que empresas adquiram soluções diretamente da FERTRON com a mesma confiabilidade que caracteriza sua atuação no Brasil. A expansão segue em ritmo acelerado, com novos mercados sendo integrados e preparativos em andamento para alcançar América do Norte, Ásia e África. A arquitetura do projeto foi concebida para sustentar operações complexas: infraestrutura digital robusta, atendimento multilíngue e logística calibrada para cumprir prazos críticos, mesmo em ambientes industriais de alta exigência. Acesse: www.fertronshop.com Diferenciais do E-commerce FERTRON “Nosso objetivo é oferecer às empresas um canal moderno, seguro e alinhado às exigências de um mercado que não para de evoluir”, destaca a equipe executiva da FERTRON. Impacto para Indústrias e Usinas Algumas Aplicações Práticas e Cenários Saiba Mais sobre a FERTRON – Líder em Automação Industrial na América Latina Com sede em Sertãozinho (SP), a FERTRON acumula mais de quatro décadas de experiência no fornecimento de soluções inovadoras para automação, elétrica e mecânica industrial. Desde sua origem, a empresa investe no desenvolvimento de produtos microprocessados e na implementação de projetos turn-key, reunindo engenharia, produção, montagem e assistência técnica. Sua atuação contempla segmentos de alta complexidade, como: Exportando para mais de 50 países e certificada para atender padrões rigorosos de qualidade, a FERTRON reafirma seu compromisso com inovação e confiabilidade, fornecendo soluções que impulsionam a produtividade e a sustentabilidade de indústrias em todo o mundo. Conclusão O lançamento do primeiro e-commerce internacional de automação industrial posiciona a FERTRON como pioneira na integração entre tecnologia, logística e suporte global. Para empresas que buscam manter seus sistemas atualizados e competitivos, o canal digital representa não apenas conveniência, mas um componente essencial para operações seguras, escaláveis e economicamente eficientes. Acesse o e-commerce FERTRON e esteja na linha de frente da produtividade global. www.fertronshop.com