Monitoramento da produção em tempo real para fábricas de alimentos: peso variável, rendimento em tempo real, rastreabilidade total

O Grupo Lusiaves estima uma economia anual entre 3,5 e 7 milhões de euros desde que integrou as operações da fazenda à fábrica por meio de dados em tempo real. A diferença, segundo o diretor-geral de uma de suas maiores fábricas, Diogo Ferreira, não está nos dados em si. Está na rapidez com que as decisões chegam à linha de produção.

"Neste momento, você não só toma decisões mais eficientes, como também as toma no momento certo. Você não vai apenas reagir a essas decisões, mas vai controlar sua fábrica."
Diogo Ferreira, Diretor Executivo, Lusiaves Marinha das Ondas (Webinar, abril de 2026)

A maioria dos softwares de monitoramento de produção em tempo real foi desenvolvida para a manufatura discreta. Unidades idênticas, tempos de ciclo fixos, qualidade previsível. Uma porta de carro é uma porta de carro. Um parafuso é um parafuso. Um peito de frango não é um peito de frango: ele varia em peso, rendimento, teor de gordura e prazo de validade de uma ave para outra, ao mesmo tempo em que precisa estar em conformidade com normas de segurança alimentar com as quais nenhuma fábrica automotiva precisa se preocupar.

É por isso que os softwares genéricos de monitoramento de produção em tempo real não funcionam em uma fábrica de alimentos. Eles podem indicar que a linha está em operação, mas não conseguem dizer se essa linha é lucrativa, está em conformidade com as normas ou se está produzindo o que realmente estava programado. Este guia explica o que o monitoramento de produção em tempo real deve realmente fazer em uma fábrica de alimentos, com dois estudos de caso reais do setor avícola europeu e um plano prático de 90 dias para dar o pontapé inicial.

O que é o monitoramento da produção em tempo real?

O monitoramento da produção em tempo real consiste na captura contínua de dados operacionais de uma linha de produção, dos equipamentos e das pessoas, exibidos e analisados à medida que ocorrem, e não após o turno. A palavra-chave é “contínuo”. Internamente, na BRAINR, chamamos isso de “visibilidade segundo a segundo”, o que define corretamente o padrão: qualquer coisa mais lenta do que isso é um relatório, não um monitoramento.

Um sistema de monitoramento de produção em tempo real controla quatro aspectos: o que está sendo produzido, a velocidade, a qualidade e a ordem de produção correspondente. Em uma fábrica de alimentos, é necessário monitorar mais dois aspectos: a quantidade de peso perdida como rendimento e quais lotes estão fisicamente presentes na linha de produção a qualquer momento, para fins de rastreabilidade.

Acompanhamento x monitoramento: mesmo resultado, ponto de partida diferente

Esses termos costumam ser usados de forma intercambiável, e a distinção é, em grande parte, histórica. O software de rastreamento de produção surgiu inicialmente como sistemas que registravam o que já havia ocorrido, geralmente ao final de uma série de produção ou turno. O software de monitoramento de produção utilizava os mesmos fluxos de dados e os apresentava como uma visão operacional contínua, com alertas e ações corretivas vinculadas aos dados.

Atualmente, o software de acompanhamento da produção em tempo real e o sistema de monitoramento da produção em tempo real descrevem a mesma funcionalidade, embora com denominações diferentes de cada fornecedor. A questão funcional é se os dados são atualizados em tempo real, capturados na fonte e vinculados a uma ordem de produção planejada. Com o acompanhamento no final do turno, a ação corretiva é aplicada à produção do dia seguinte; com o monitoramento em tempo real, ela é aplicada aos próximos dez minutos de produção.

Por que as ferramentas genéricas de monitoramento não funcionam em uma fábrica de alimentos

A maioria das plataformas de software de monitoramento de produção é projetada com base em pressupostos que se aplicam à manufatura discreta e à indústria alimentícia. Três desses pressupostos são os mais importantes.

O problema do peso variável

Os softwares genéricos de monitoramento de fábrica partem do princípio de que uma unidade é uma unidade. Um carro. Um parafuso. Uma garrafa. Contar unidades permite calcular a produtividade, e a produtividade permite calcular a OEE.

Em uma fábrica de frangos, uma unidade é um peito de frango que pesa entre 180 g e 320 g. Em uma fábrica de embutidos, uma unidade é uma bandeja com um peso-alvo e uma margem de tolerância. Em uma linha de desossa, o valor de cada corte é determinado pelo rendimento, e não pela contagem. Se o seu sistema de monitoramento conta unidades, ele não fornece praticamente nenhuma informação sobre o que a linha realmente produziu em termos de peso comercializável.

O monitoramento da produção em tempo real no setor alimentício deve considerar o peso como a principal unidade de produção. As balanças enviam dados ao sistema continuamente, e a ordem de produção é encerrada quando o peso alvo é atingido, e não quando uma quantidade fixa de unidades é alcançada.

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O problema da perda de rendimento

A perda de rendimento é a diferença entre o que entrou na linha de produção e o que saiu como produto comercializável. No setor alimentício, essa diferença é significativa, variável e está diretamente ligada à margem de lucro. Uma queda de 1% no rendimento, em uma operação avícola que processa várias centenas de milhares de aves por mês, representa um custo mensurável que precisa ser identificado enquanto a linha está em funcionamento, e não no final do mês.

O CEO da BRAINR, Paulo Gaspar, foi direto ao ponto durante um webinar público no início deste ano:

"De todas as fábricas que visitei na Europa, o que mais vejo é que as pessoas não medem o rendimento no chão de fábrica, nas ordens de produção e nas linhas de produção. Simplesmente por não medirem, os líderes não sabem o que estão perdendo. Não podemos otimizar o que não podemos medir."
Paulo Gaspar, CEO, BRAINR (Webinar, abril de 2026)

Os softwares genéricos de acompanhamento da produção em tempo real não registram o rendimento, pois não consideram o peso da matéria-prima, o peso do produto final e os resíduos. Eles tratam os resíduos e as miudezas como sucata, quando, em um frigorífico, o fluxo de miudezas constitui, por si só, uma linha de produção que precisa ser monitorada, pesada e conciliada.

O problema da segurança alimentar e da rastreabilidade

No setor automotivo, é possível operar uma linha de produção por horas sem se preocupar com qual lote está na esteira transportadora. No setor alimentício, não é possível operar por dez minutos sem que essa questão seja uma preocupação constante. O monitoramento da produção em tempo real em uma fábrica de alimentos precisa saber, a cada segundo: qual lote de matéria-prima está alimentando a linha, qual lote de produto acabado está sendo produzido, qual operador está registrado na estação, qual balança pesou a matéria-prima e qual estação de rotulagem produziu o produto final.

Se for emitido um alerta de qualidade, o sistema precisa identificar os lotes afetados em questão de segundos, apoiando uma decisão de contenção e o fluxo de trabalho de CAPA que, de outra forma, exigiriam horas de reconciliação manual. Essa é a razão estrutural pela qual a qualidade não pode ser um sistema separado acoplado a um software de monitoramento genérico. Deve ser o mesmo modelo de dados, capturado no mesmo ponto, com o mesmo carimbo de data/hora, tal como ocorre dentro de um SGQ específico para o setor alimentício.

"No processamento de carne, a qualidade não pode ficar restrita a planilhas ou relatórios retrospectivos. No BRAINR, a qualidade faz parte da execução. Todos os registros são digitais, datados e à prova de adulterações."
Ficha de Capacidades do BRAINR (2026)

Essa trilha de auditoria digital com registro de data e hora é o que os auditores esperam cada vez mais no âmbito das normas HACCP, BRC e IFS. A BRCGS publica sua posição sobre registros digitais e as expectativas em relação à trilha de auditoria diretamente em seu portal de normas.

Como funciona o monitoramento da produção em tempo real em uma fábrica de alimentos

Um sistema funcional de monitoramento de produção em tempo real no setor alimentício possui três camadas: captura de dados, contexto dos dados e ação operacional. Cada camada responde a uma questão diferente, e ignorar qualquer uma delas resulta em um painel que parece impressionante, mas não altera o funcionamento da linha de produção.

De onde vêm os dados: sensores, balanças, etiquetadoras, dispositivos móveis

Os dados que alimentam um sistema de software de rastreamento da produção de alimentos provêm de quatro fontes. Os sensores dos equipamentos e os controladores lógicos programáveis (PLCs) informam o estado das máquinas, a velocidade e os códigos de parada. As balanças industriais informam o peso por unidade e por minuto. As etiquetadoras e impressoras informam o que foi produzido e quando. Os dispositivos móveis no chão de fábrica registram eventos manuais: configuração concluída, higienização concluída, verificação de qualidade aprovada, desvio registrado.

O BRAINR conecta-se diretamente ao ecossistema de equipamentos que a maioria das fábricas de alimentos já utiliza: Bizerba, Marel, Zebra, Captemp, MTECH e BarTender, com a captura automática de dados e sem necessidade de transcrição manual. O princípio é simples: se o equipamento já disponibiliza os dados, a camada de monitoramento deve utilizá-los diretamente, em vez de solicitar que o operador os digite manualmente.

Monitoramento de máquinas em tempo real sem intervenção manual

O monitoramento de máquinas em tempo real significa que as máquinas informam ao sistema o que estão fazendo, sem que um operador precise digitar esses dados. A função da camada de monitoramento é ler esses dados continuamente, classificá-los (em operação, ociosa, parada programada, parada não programada, microparada, troca de produção, higienização) e alinhá-los à ordem de produção ativa.

Qualquer sistema que exija que os operadores registrem manualmente o estado da máquina está errado, não porque os operadores não sejam confiáveis, mas porque eles estão operando uma linha de produção. Em implantações reais do BRAINR, o aplicativo móvel para o chão de fábrica alcança uma taxa de adoção superior a 95% entre os operadores, pois elimina o trabalho de inserção de dados, em vez de aumentá-lo.

Visões em nível de máquina, linha e fábrica

Um sistema completo de monitoramento da linha de produção apresenta os mesmos dados subjacentes em três níveis. As visualizações no nível da máquina mostram um único equipamento: uma desossadora, uma fatiadora, uma injetora. As visualizações no nível da linha mostram uma sequência de máquinas que, juntas, produzem um produto acabado, incluindo as pessoas, as esteiras transportadoras e as balanças entre elas. As visualizações no nível da fábrica agregam todas as linhas em um único panorama operacional, geralmente com uma visualização em tempo real da OEE por linha, da produção por linha e do tempo de inatividade por linha.

Essa estrutura de três níveis reflete o modelo em camadas das operações fabris definido pela ISA-95, a norma internacional para integração de sistemas de controle empresarial publicada pela Sociedade Internacional de Automação.

Cada perspectiva se destina a um tomador de decisão diferente. Os operadores atuam no nível das máquinas. Os supervisores atuam no nível da linha de produção. Os gerentes de fábrica e diretores de operações atuam no nível da fábrica. Um sistema de monitoramento que forneça informações apenas a um desses três níveis obriga os outros dois a trabalhar às cegas.

Identificar microparadas e calcular a OEE em tempo real

Uma microparada é uma interrupção tão breve que o operador nem a registra. Ao longo de um turno, as microparadas se acumulam, resultando em uma perda significativa de capacidade, muitas vezes superior ao tempo de inatividade oficial. Os softwares genéricos de monitoramento de tempo de inatividade não as detectam, pois dependem dos operadores para registrar as interrupções.

Um sistema de monitoramento da produção em tempo real detecta esses eventos automaticamente, pois o equipamento transmite continuamente o estado da máquina, e o software classifica paradas, microparadas, configurações, trocas de formato, limpeza e CIP sem que o operador precise tocar na tela. Assim que as microparadas são identificadas, a equipe de manutenção pode se concentrar nas causas recorrentes, e o planejamento de capacidade se torna mais preciso.

O monitoramento do OEE em tempo real é a evolução natural. O OEE é um único índice que combina disponibilidade, desempenho e qualidade. Quando esse índice é atualizado em tempo real enquanto a linha está em operação, os supervisores deixam de se preocupar com a queda do OEE do dia anterior e passam a corrigir a do dia de hoje. Especificamente no setor de alimentos, o OEE apresenta suas próprias complexidades devido aos processos de peso variável e aos componentes de desempenho baseados no rendimento. O órgão de padronização MESA International mantém a referência padrão sobre como os Sistemas de Execução de Manufatura devem lidar com o fluxo de dados de qualidade em conjunto com os dados de produção. Abordaremos os mecanismos específicos do setor alimentício do OEE em tempo real no próximo artigo desta série.

O que os dados devem orientar: decisões relacionadas à gestão de pedidos e produção, e não painéis de controle

O objetivo do monitoramento da produção em tempo real não é ficar olhando para uma tela. É mudar o que vai acontecer a seguir. O enfoque correto é a gestão de pedidos e da produção: os dados devem fazer com que o próximo pedido de produção seja executado melhor do que o atual.

Adaptação do cronograma quando a matéria-prima varia

No setor avícola, a composição real das aves disponíveis em uma determinada manhã raramente corresponde ao plano elaborado uma semana antes. O calibre varia. Os rendimentos variam. Os pedidos dos clientes mudam. Um sistema de monitoramento integrado ao sistema de planejamento pode sinalizar isso poucos minutos após a recepção, e a programação do dia pode ser ajustada antes do primeiro corte. Sem essa integração, o plano se baseia em suposições e o custo só fica claro no final do turno.

Reduzir a perda de rendimento por meio de medidas corretivas imediatas

Se o rendimento cair 2% em uma linha de desossa às 9h15, o custo dessa queda de 2% se acumula a cada minuto que a linha continua em funcionamento. Com o monitoramento em tempo real, o supervisor percebe a queda ainda durante o mesmo turno e pode intervir: trocar uma lâmina, ajustar a temperatura ou remanejar um operador. Sem isso, a queda só é detectada quando a reconciliação do dia é feita, e a ação corretiva se resume a uma reunião no dia seguinte.

Duas fábricas de alimentos, dois pontos de partida

Os dois estudos de caso a seguir referem-se a empresas portuguesas de processamento avícola; ambas implementaram o BRAINR em quatro meses e ambas partiram de processos em papel e de sistemas legados desconectados. Os pontos de partida foram diferentes e os ganhos operacionais também. O padrão que as une é o mesmo: dados em tempo real capturados na fonte, vinculados à ordem de produção e disponibilizados às pessoas que poderiam agir com base neles.

Avisabor: aumento da produção de 40.000 para 190.000 aves por dia

A Avisabor é um grande abatedouro de aves português que abastece os principais varejistas de Portugal e da Espanha. Antes do BRAINR, a empresa utilizava registros em papel, várias planilhas do Excel e diversos sistemas legados que não se comunicavam entre si.

Em quatro meses, a operação passou a ter uma produção totalmente digitalizada: 35 linhas de produção integradas ao sistema, mais de 100 usuários treinados, mais de 100 dispositivos conectados e integração nativa com o plano de abate da Marel. Em pleno funcionamento, a operação agora realiza cerca de 5.000 verificações de qualidade e 2,6 milhões de etiquetas por mês, todas registradas na fonte, em vez de serem digitadas posteriormente.

O tempo médio de armazenamento no depósito diminuiu em 50%. As falhas na entrega diminuíram em 90%, as margens aumentaram em 15% e a frescura melhorou em 50%. Com o BRAINR, a fábrica conseguiu ampliar a produção de 40.000 para 190.000 aves por dia, sem perder o controle.

Assista à história completa da Avisabor no vídeo abaixo.

Campoaves Viseu: pedidos com grande variedade de produtos e baixos volumes, com rastreabilidade total e certificação IFS

A Campoaves Viseu é um tipo de operação diferente: sem matadouro, matérias-primas 100% frescas com prazo de validade muito curto, um vasto catálogo de SKUs distribuído por muitas pequenas encomendas de produção diárias, gerando cerca de 60.000 bandejas por dia. Antes do BRAINR, a fábrica funcionava com base em comunicação verbal e papel, com inserção manual de dados no Excel e nas máquinas de etiquetagem. Um único erro de digitação podia causar um problema de rastreabilidade em todo um lote.

Em quatro meses, 21 linhas de produção foram digitalizadas, abrangendo as etapas de aparagem, desossa, corte, fatiamento e embalagem. Mais de 80 usuários foram treinados, mais de 40 dispositivos conectados, e a integração com o SAP fechou o ciclo entre os dados da linha de produção e os relatórios financeiros. O resultado estratégico foi a certificação IFS, um desafio estrutural sob a abordagem anterior baseada em papel, pois comprovar de forma consistente os controles por lote e as ações corretivas é significativamente mais difícil sem uma trilha de auditoria digital. Os erros de envio caíram 94%.

Como saber se sua fábrica está pronta e por onde começar

Sinais de que sua configuração atual não está funcionando

A maioria das fábricas de alimentos que buscam monitorar a produção em tempo real segue um padrão reconhecível. Os relatórios de produção são elaborados manualmente no final do turno ou do dia. Os índices de rendimento são calculados semanalmente e tratados como aproximados. As microparadas não são medidas. A rastreabilidade é reativa: o lote é reconstituído quando uma auditoria ou um recall assim o exigem. Os registros de qualidade (verificações HACCP, verificações de PCC, desvios e ações corretivas) ficam em pastas de papel ou em um sistema separado da produção.

Se três ou mais dessas afirmações forem verdadeiras, a fábrica está operando sem visibilidade em tempo real, independentemente do grau de modernidade do equipamento.

Um ponto de partida de 90 dias: melhores práticas de gestão da produção que resistem à implementação

A maneira mais rápida de começar a monitorar a produção em tempo real é com uma única linha. Escolha a linha em que o custo de um erro é mais alto, geralmente aquela com maior volume ou maior margem de lucro. Conecte os equipamentos, balanças e etiquetadoras dessa linha. Vincule os dados à ordem de produção. Apresente uma única visualização em tempo real ao supervisor. Execute o processo por 30 a 60 dias, avalie a diferença entre o que a linha realmente produziu e o que a gerência acreditava que ela havia produzido, e use essa diferença para definir o escopo da implantação.

Como afirmou Paulo Gaspar, CEO da BRAINR, em entrevista ao Jornal de Leiria, o objetivo é gerar valor logo nas primeiras semanas, dividindo a fábrica em seções e adaptando-se às necessidades reais de cada uma delas, em vez de substituir tudo de uma só vez. Do lado da fábrica, isso normalmente requer de 2 a 3 pessoas durante a implantação: um responsável pelas operações, um responsável pela qualidade e um responsável pela TI ou pelos controles. A equipe do fornecedor fica encarregada do restante.

Onde a IA se encaixa e onde ainda não

Há um interesse crescente em assistentes de IA para operações fabris: detecção de anomalias, otimização preditiva do rendimento e apoio automatizado à tomada de decisões sobre qualidade. Quando bem implementadas, essas soluções tornam-se a próxima etapa, desde que os dados subjacentes estejam limpos e sejam contínuos. A BRAINR está investindo em recursos em tempo real baseados em IA, e o pré-requisito é o mesmo em todas as fábricas de alimentos: uma base de dados em tempo real com a qual a IA possa aprender. A IA sem dados em tempo real não tem como ser inteligente.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre um software de monitoramento de produção em tempo real e um MES?

O monitoramento da produção em tempo real é uma das funcionalidades de um Sistema de Execução de Manufatura (MES). Um MES também gerencia o planejamento, as receitas, as instruções de trabalho, a rastreabilidade e os registros de qualidade relacionados aos dados em tempo real. Ferramentas de monitoramento independentes podem mostrar o que uma linha de produção está fazendo; um MES mostra o que ela está fazendo no contexto da ordem, da receita e dos requisitos regulatórios.

O acompanhamento da produção é o mesmo que o monitoramento da produção?

Em geral, sim, no uso moderno. Historicamente, o termo “rastreamento” se referia ao registro do que já havia acontecido; “monitoramento” se referia à exibição do que estava acontecendo em tempo real. Hoje, o software de rastreamento de produção em tempo real e o sistema de monitoramento de produção em tempo real descrevem a mesma funcionalidade, embora com nomes diferentes dependendo do fornecedor. A questão funcional é se os dados são em tempo real, capturados na fonte e vinculados a uma ordem de produção planejada.

Um sistema de monitoramento de linha de produção em tempo real é capaz de lidar com produtos alimentícios de peso variável?

Só se tiver sido projetado para isso. A maioria dos sistemas genéricos trata a produção como uma contagem de unidades. Um sistema para o setor alimentício precisa tratar o peso como unidade principal, integrar-se continuamente a balanças industriais e encerrar as ordens de produção com base no peso alvo, em vez de uma quantidade fixa. Se a demonstração mostrar apenas exemplos de contagem de unidades, essa é a resposta.

Em que difere o monitoramento do OEE em tempo real do monitoramento da produção em tempo real?

O OEE é um indicador específico de um sistema de monitoramento da produção. Ele agrupa disponibilidade, desempenho e qualidade em um único número. O monitoramento do OEE em tempo real é a versão dinâmica desse cálculo. No setor de alimentos, o OEE apresenta suas próprias complexidades devido aos processos com peso variável e aos componentes de desempenho baseados no rendimento.

Quanto tempo leva a implantação em uma fábrica de alimentos?

Os dois estudos de caso apresentados neste artigo alcançaram a digitalização total das operações em quatro meses. Isso é possível quando a implementação é estruturada em torno da operação, e não do software, e quando cada módulo é implementado em uma sequência que protege a produção em cada etapa.

Pronto para ver como funciona o monitoramento em tempo real na sua operação?

O próximo artigo desta série aborda em profundidade o OEE em tempo real na indústria de alimentos: por que a fórmula padrão não se aplica a processos de peso variável e como os coprodutos e os resíduos devem ser tratados no componente de qualidade.

Se você quiser ver, antes disso, como funciona o monitoramento da produção em tempo real no chão de fábrica de uma unidade de alimentos, nossa equipe pode apresentar as implantações em andamento na Avisabor e na Campoaves Viseu e mostrar como essa mesma abordagem se aplicaria às suas próprias linhas de produção.

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