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De 6 a 8 de outubro, o recinto Gran Via da Fira de Barcelona recebe a Alimentaria FoodTech 2026, a feira de maquinaria, tecnologia e ingredientes para a indústria alimentar. Segundo o El Demócrata, reunirá mais de 330 empresas de 22 países em cerca de 15.000 m², com 38 startups e mais de 140 especialistas no programa. Entre as novidades anunciadas estão sistemas de visão artificial com IA que localizam contaminantes e defeitos na linha, sensores para reduzir as perdas de produto e o consumo de água, e processamento por altas pressões a frio para prolongar a vida útil.
O seu diretor, Ricardo Márquez, resume-o na Oleo Revista: na feira, diz, ver-se-á como serão produzidos os alimentos do futuro. A Vinetur acrescenta aos temas os gémeos digitais e a rastreabilidade, e a Interempresas destaca a IA aplicada à manutenção preditiva e à inspeção de qualidade, tendo como pano de fundo a falta de pessoal em tarefas especializadas.
O que significa para uma fábrica de embalagem
A novidade não é que se fale de inteligência artificial, mas que ela surja integrada em equipamentos concretos: uma câmara que rejeita uma embalagem, um sensor que avisa de uma perda, um modelo que antecipa uma avaria. Isso aproxima-a da fábrica, mas também obriga a avaliá-la como qualquer outra máquina: pelo que faz na sua linha, não no stand.
Na visão, a IA faz sentido onde as regras fixas falham: produto natural que nunca é igual, embalagens flexíveis, corpos estranhos de forma imprevisível. Mas aprende com imagens, e as boas são as dos seus próprios defeitos, com a sua iluminação e à sua velocidade. Antes de comprar, convém ter claro o critério de qualidade e medir duas coisas ao mesmo tempo: os defeitos que escapam e as embalagens boas que são rejeitadas, porque um sistema que deita fora demasiado produto também é uma perda.
Nas perdas e consumos, um sensor só é útil se o dado puder ser cruzado com a linha, o turno, a referência e a paragem que o provocou. Um contador de água ou de produto perdido sem essa relação dá um número, mas não uma causa sobre a qual agir.
Na manutenção preditiva, o modelo aprende como se comportam normalmente motores, redutores e rolamentos e avisa quando algo se desvia. Precisa de semanas de dados limpos e começa a compensar nos equipamentos que, se falharem, param toda a linha. O sensato é começar por esses poucos, medir o tempo entre avarias e o tempo de reparação, e alargar quando o aviso tiver demonstrado que chega a tempo. Na nossa página de inteligência artificial aplicada explicamos como cada um destes campos se integra numa fábrica.
Cinco perguntas para levar à feira
- Com que foi treinado: que imagens ou sinais o modelo usa e quantos exemplos da sua própria linha são necessários para que funcione.
- As falsas rejeições: peça o valor em produção real, não em demonstração, e quem ajusta o sistema quando as condições mudam.
- A mudança de referência: o que acontece com uma embalagem ou um formato novo; se for preciso voltar a treinar, quanto tempo demora e quem o faz.
- Para onde vão os dados: se ficam na fábrica e por que via (OPC UA, Modbus TCP, SQL) chegam aos seus sistemas.
- Como se demonstra o resultado: OEE, perdas ou paragens evitadas, medidos antes e depois na sua linha.
A IA já está na feira; a pergunta útil é que problema concreto da sua linha resolve e como vai ser medido. Se está a avaliar um projeto deste tipo, falemos.
