A Unilever anunciou neste mês uma parceria com a Accenture para ampliar o uso de gêmeos digitais em sua rede global de manufatura. A empresa pretende criar mais de 40 novos modelos nos próximos 18 meses para otimizar processos, melhorar a qualidade dos produtos e aumentar a eficiência energética de suas fábricas.

O movimento reflete uma transformação mais ampla que vem ocorrendo na tecnologia. Os chamados gêmeos digitais — réplicas virtuais de equipamentos, processos ou operações — deixaram de ser apenas ferramentas de simulação para incorporar inteligência artificial (IA), sensores e dados em tempo real. Com isso, passaram a ser usados para prever falhas, testar cenários e apoiar decisões antes que elas sejam aplicadas no mundo físico.

A mudança tem levado empresas de diferentes setores a adotar a tecnologia para monitorar ativos, reduzir desperdícios, antecipar problemas operacionais e até avaliar os impactos de mudanças antes de colocá-las em prática. Os usos já se espalham por áreas como manufatura, energia, logística, infraestrutura, saúde e óleo e gás.

Como os gêmeos digitais deixaram de ser apenas simulações

Em linhas gerais, um gêmeo digital é uma representação virtual de um ativo físico, processo ou operação alimentada por dados reais. A tecnologia permite acompanhar o comportamento desses sistemas e realizar simulações para entender como eles reagiriam a diferentes condições.

Apesar da crescente adoção da tecnologia, ainda existem equívocos sobre seu funcionamento. “Um equívoco frequente é imaginar que um gêmeo digital seja apenas uma representação gráfica sofisticada ou um modelo 3D”, afirma Beto Macedo, diretor executivo do CESAR — centro de inovação e pesquisa tecnológica sediado em Recife. Segundo ele, o valor da tecnologia está na capacidade de conectar dados, modelos matemáticos, simulações e inteligência analítica para apoiar decisões.

Para Tiago Amor, CEO da Lecom, a principal mudança está na forma como as organizações utilizam essas representações para tomar decisões.

Historicamente, as empresas tomam decisões olhando para o passado, através de relatórios e indicadores. Com um gêmeo digital, elas começam a testar o futuro antes de executá-lo. É uma mudança importante porque reduz o espaço do achismo e amplia a capacidade de previsão.

Tiago Amor, CEO da Lecom

Embora simulações digitais sejam utilizadas há décadas, os avanços em computação em nuvem, internet das coisas (IoT), sensores conectados e inteligência artificial ampliaram significativamente suas capacidades. O que antes dependia de atualizações periódicas agora pode acompanhar operações em tempo real.

“As simulações tradicionais eram como fotografias. O gêmeo digital funciona mais como um organismo vivo”, compara Amor. “Há alguns anos, uma empresa criava um modelo virtual, fazia testes, tomava uma decisão e depois precisava reconstruir tudo novamente quando a realidade mudava. Hoje, os modelos são atualizados continuamente e passam a acompanhar o comportamento real da operação.”

Segundo Vinícius Girardi, head da operação de energia da ESSS — empresa brasileira especializada em simulação computacional para engenharia —, essa transformação só se tornou possível graças à combinação entre sensores mais acessíveis, transmissão de dados em alta velocidade e avanços na capacidade de processamento.

De acordo com o executivo, a tecnologia permitiu levar para o ambiente operacional modelos que antes eram utilizados apenas de forma isolada ou com longos intervalos entre as análises. “O que os gêmeos digitais fizeram foi trazer essas simulações que antes eram feitas de forma offline e que tomavam muito tempo para um loop em tempo real e de tomada de decisão imediata”, explica ele.

Quando a inteligência artificial entra na equação

Se os sensores e a conectividade permitiram que os gêmeos digitais acompanhassem o mundo físico em tempo real, a inteligência artificial ampliou sua capacidade de análise e previsão. Em vez de apenas reproduzir o comportamento de uma operação, esses sistemas passaram a identificar padrões, antecipar problemas e sugerir caminhos para reduzir riscos ou melhorar resultados.

Para Amor, essa é a principal transformação pela qual a tecnologia está passando: “A inteligência artificial está transformando o gêmeo digital de um espelho em um conselheiro. Antes, o papel principal era mostrar o que estava acontecendo. Agora, ele começa a indicar o que provavelmente vai acontecer e, em alguns casos, quais caminhos fazem mais sentido.”

Segundo o executivo, isso é especialmente relevante em ambientes complexos, onde falhas raramente acontecem por uma única causa. “Operações complexas raramente quebram por um único motivo. Elas quebram por uma combinação de pequenos sinais que ninguém conseguiu conectar a tempo”, afirma Amor.

O executivo argumenta que o valor da tecnologia não está apenas na previsão de falhas em equipamentos. Segundo ele, os modelos também ajudam a visualizar impactos indiretos de decisões operacionais e entender como mudanças em uma área podem gerar consequências em diferentes partes da organização.

A IA generativa também abriu novas possibilidades de interação. Em vez de depender exclusivamente de relatórios ou dashboards, gestores podem consultar os sistemas utilizando linguagem natural para obter previsões e simular cenários operacionais.

Segundo Macedo, a inteligência artificial amplia o valor dos gêmeos digitais ao transformar grandes volumes de dados operacionais em conhecimento acionável.

Estamos entrando em uma fase em que os gêmeos digitais deixam de ser apenas ferramentas de visualização e passam a atuar como sistemas inteligentes de suporte à decisão.

Beto Macedo, diretor executivo do CESAR

Apesar dos avanços, especialistas alertam que a tecnologia continua dependente da qualidade dos dados utilizados para alimentar os modelos. “A IA não transforma dados ruins em boas decisões. Um gêmeo digital só é realmente poderoso quando está conectado a dados confiáveis, processos bem compreendidos e governança”, destaca Amor.

Na visão da Dassault Systèmes, a integração entre inteligência artificial e gêmeos digitais representa uma evolução das simulações tradicionais, que normalmente são usadas para responder perguntas específicas dentro de cenários previamente definidos.

“A combinação de gêmeos virtuais e IA cria um ambiente capaz de aprender continuamente com dados do mundo real, gerar hipóteses, explorar alternativas e apoiar tomadas de decisão mais complexas”, diz Alejandro Chocolat, managing director da companhia para a América Latina.

A empresa defende o conceito de “IA Industrial”, que combina IA com modelos baseados em física, engenharia e outras disciplinas científicas. Segundo Chocolat, essa abordagem busca reduzir a dependência exclusiva de correlações estatísticas. “A IA torna-se mais confiável quando conectada a gêmeos virtuais, porque seus resultados podem ser validados por modelos científicos e de engenharia.”

O executivo cita setores como aviação e saúde para ilustrar a necessidade de sistemas mais previsíveis e auditáveis.

Quando você projeta uma aeronave, não pode se dar ao luxo de ter alucinações da IA, porque vidas humanas estão em jogo. O mesmo vale para a administração de medicamentos.

Alejandro Chocolat, managing director da Dassault Systèmes para a América Latina

Da fábrica à plataforma de petróleo

Os gêmeos digitais já são utilizados em diferentes etapas da cadeia produtiva, desde linhas de manufatura até operações de exploração de petróleo em alto-mar.

Os resultados já começam a aparecer em aplicações industriais. Na Unilever, a companhia afirma que gêmeos digitais utilizados em fábricas ao redor do mundo ajudaram a reduzir desperdícios, melhorar a qualidade dos produtos e aumentar a eficiência operacional. Em uma unidade nos Estados Unidos, a empresa diz ter reduzido em 20% o desperdício na produção de desodorantes e ampliado em 10% a capacidade da linha de fabricação.

Na indústria de óleo e gás, onde falhas podem representar perdas financeiras e riscos operacionais significativos, a tecnologia vem sendo utilizada em diferentes etapas da cadeia produtiva. Um dos exemplos está em projetos desenvolvidos pela ESSS para a Petrobras. Segundo Girardi, os gêmeos digitais são empregados desde a fase de perfuração até atividades ligadas à produção.

Hoje, por exemplo, todos os poços perfurados pela Petrobras são monitorados através do nosso gêmeo digital.

Vinícius Girardi, head da operação de energia da ESSS

Segundo Girardi, os sistemas ajudam a identificar anomalias durante a perfuração e podem sugerir ajustes operacionais relacionados à velocidade, vazão e taxa de penetração na rocha.

Uma das vantagens da tecnologia, destaca o executivo, é permitir que múltiplos poços sejam monitorados simultaneamente por algoritmos capazes de identificar potenciais problemas ou oportunidades de melhoria mais rapidamente do que seria possível apenas com análise humana.

A ESSS também utiliza gêmeos digitais voltados à otimização da produção. Nesse caso, alterações em variáveis operacionais podem disparar automaticamente simulações e cálculos para encontrar novas configurações de funcionamento dentro dos limites de segurança dos equipamentos.

Outro exemplo citado pelo executivo da ESSS envolve a detecção antecipada de bloqueios em linhas de produção causados pela formação de hidratos, compostos que podem interromper o escoamento de petróleo e gás. “A detecção antecipada do bloqueio pode gerar um gatilho para uma ação de remediação no campo”, afirma Girardi.

Além do setor de energia, a tecnologia também vem sendo aplicada em logística e infraestrutura. A Dassault Systèmes cita como exemplo um projeto desenvolvido com a MRS Logística para criar um gêmeo virtual das operações ferroviárias da companhia.

Segundo Chocolat, a iniciativa integra dados operacionais, de infraestrutura e manutenção em um único ambiente digital, permitindo simular diferentes cenários de operação e apoiar decisões relacionadas à capacidade da malha ferroviária.

Na área da saúde, os usos avançam para aplicações ainda mais complexas. A Dassault Systèmes desenvolve projetos voltados à criação de modelos virtuais do cérebro e do coração humano para estudar doenças e avaliar tratamentos antes de procedimentos clínicos.

De acordo com a empresa, os chamados Living Brain e Living Heart permitem testar intervenções em ambientes digitais, reduzindo riscos e ampliando a compreensão sobre o comportamento de sistemas biológicos complexos.

A evolução dos sistemas também aponta para um aumento gradual da autonomia. Na parceria anunciada com a Accenture, a Unilever afirma que os modelos utilizam IA para prever necessidades de manutenção, melhorar o desempenho das operações e apoiar decisões mais rápidas. Segundo a empresa, à medida que os sistemas aprendem e ganham a confiança das equipes, parte dos ajustes poderá ser realizada automaticamente, sob supervisão humana.

O próximo passo são os smart twins

Para especialistas do setor, a evolução dos gêmeos digitais não deve parar na capacidade de reproduzir cenários ou apoiar análises. A tendência é que esses sistemas passem a assumir um papel cada vez mais ativo na recomendação e execução de ações.

Na Petrobras, essa próxima etapa já aparece nas discussões sobre os chamados smart twins. “Entendemos o conceito de Smart Twin como uma evolução do Digital Twin somada à inteligência artificial e agentes de IA que podem tomar decisões, atuar ou sugerir ações baseados em histórico e aprendizado”, explica Girardi.

Na prática, a diferença está no nível de autonomia. Enquanto um gêmeo digital convencional reproduz o comportamento de um ativo e permite realizar análises e simulações, um smart twin passa a identificar oportunidades de otimização e potenciais problemas operacionais de forma mais independente.

“O smart twin vai além, pois ao emular o comportamento do ativo, deve identificar potenciais problemas operacionais ou oportunidades de melhoria e deve agir, seja aplicando diretamente essas sugestões ou, ao menos, sugerindo a um operador humano a ação”, explica Girardi.

Segundo ele, esses sistemas também tendem a se tornar mais precisos à medida que acumulam experiência. Girardi explica que os smart twins aprendem conforme suas sugestões são aceitas ou rejeitadas pelos operadores, tornando-se gradualmente assistentes mais eficientes para apoiar a operação.

A Dassault Systèmes enxerga uma direção semelhante. Para Chocolat, a próxima fase da tecnologia passa pela convergência entre gêmeos virtuais, IA Industrial e agentes inteligentes capazes de atuar como copilotos especializados. “A próxima etapa é a convergência entre gêmeos virtuais, IA Industrial e agentes inteligentes capazes de recomendar ações e executar tarefas de forma assistida.”

Segundo o executivo, a expectativa é que essas plataformas sejam capazes de interpretar cenários, propor alternativas e coordenar processos de forma cada vez mais sofisticada, sem eliminar a supervisão humana em atividades críticas.

Apesar dos avanços, a adoção em larga escala ainda enfrenta obstáculos. Amor afirma que muitas organizações continuam lidando com dados dispersos, processos pouco padronizados e sistemas que não se comunicam adequadamente. “Um gêmeo digital é tão bom quanto os dados que recebe”, afirma o CEO da Lecom. Macedo também aponta um desafio semelhante e destaca que a complexidade aumenta à medida que as empresas tentam expandir os modelos para representar sistemas industriais inteiros, com milhares de variáveis interagindo simultaneamente.

Segundo o diretor executivo do CESAR, a adoção de gêmeos digitais também tende a ocorrer de forma gradual. Para ele, a tecnologia faz parte de uma jornada mais ampla de transformação digital que exige integração de sistemas, maturidade na gestão de dados e evolução contínua dos modelos utilizados pelas organizações.

Para Amor, os desafios não são apenas tecnológicos, mas também organizacionais e culturais. Isso porque a adoção da tecnologia frequentemente exige mudanças na forma como empresas coletam informações, tomam decisões e estruturam seus processos.

Ainda assim, a expectativa é que a adoção continue avançando à medida que ferramentas de IA, computação em nuvem e integração de dados se tornem mais acessíveis. “Durante muito tempo, gêmeos digitais foram associados a grandes indústrias e projetos multimilionários. Mas a combinação entre nuvem, plataformas low-code, inteligência artificial, IoT, integração de dados e automação está reduzindo a barreira de entrada”, afirma Amor.

Na avaliação do executivo, o próximo ciclo de expansão deve ultrapassar os ativos físicos e alcançar operações inteiras, incluindo cadeias de suprimentos, centros de atendimento, jornadas de clientes e processos administrativos. “O próximo ciclo de crescimento não virá apenas dos ativos físicos. Virá das operações digitais.”

Isso significa que a tecnologia tende a avançar para áreas que não envolvem necessariamente máquinas ou equipamentos industriais, mas também processos de negócio e fluxos administrativos que podem ser simulados e otimizados digitalmente.

Se essa previsão se confirmar, os gêmeos digitais devem deixar de ser uma ferramenta restrita a grandes ativos industriais para se espalhar por processos administrativos, cadeias de suprimentos e operações digitais, ampliando o alcance da tecnologia para além das fábricas e equipamentos que marcaram sua primeira fase de adoção.

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