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Selva amazónica

Digital Twin impulsa la agroindustria amazónica a pequeña escala

En lo profundo de la selva amazónica, el proyecto Moiru ayuda a un productor de aceites esenciales a pequeña escala a trabajar de forma más inteligente. En el marco de una prueba de concepto, muestra cómo Digital Twin herramientas, incluidas Simcenter STAR‒CCM+ — puede marcar la diferencia lejos de la fábrica

screenshot video

El clima húmedo de la Amazonía ofrece las condiciones ideales para las plantas aromáticas. Desde 2003, la Cooperativa Campo Limpo (APROCAMP) de Santo Antônio do Tauá suministra estos cultivos a Natura, una multinacional brasileña y la principal empresa de belleza y cuidado personal de América Latina. Y desde 2024, la cooperativa también se dedica a la extracción de sus aceites esenciales, lo que permite que una mayor parte del valor permanezca en la comunidad.

Gracias al proyecto Moiru, ahora se puede automatizar el proceso de extracción de los aceites esenciales. Desarrollado con Natura como parte de nuestra iniciativa Tech4Amazonia, el proyecto se centra en llevar las tecnologías digitales a los procesos industriales de las zonas rurales de la Amazonía. Nuestros ingenieros aportan su experiencia en tecnologías de automatización, simulación e inteligencia de datos, mientras que Natura aporta su competencia científica en materia de sociobiodiversidad y relaciones duraderas con las comunidades locales.

Un proceso tradicional pasa a ser digital

Tradicionalmente, la producción de aceites esenciales utiliza vapor: el material vegetal se envasa en grandes cubas y el vapor pasa a través de la materia orgánica y vaporiza los aceites esenciales de la planta, que luego se condensan en el siguiente paso y se separan del agua. La calidad del producto final depende, entre otras cosas, de la uniformidad del vapor a través del material y de la estabilidad de la presión y la temperatura durante el proceso. Para lograr los mejores resultados en todo momento, nos propusimos digitalizar el proceso. Porque nada debe dejarse al azar.

Nuestros ingenieros empezaron por mapear detalladamente la configuración de extracción existente. Esto incluyó recopilar y validar datos técnicos, como dibujos CAD, diagramas de tuberías e instrumentación y condiciones de límites, seguidas de visitas in situ para entender la infraestructura de la cooperativa y las restricciones operativas de una operación agroindustrial en la Amazonía. Esta información se recopiló para crear un Digital Twin de la cuba de extracción mediante dinámica de fluidos computacional (CFD) en Simcenter STAR‒CCM+. El modelo revela cómo el vapor se mueve por el material vegetal, dónde se producen las caídas de presión y cómo se distribuye la temperatura dentro del recipiente, todos factores que influyen directamente en la eficiencia y la reproducibilidad de la extracción.

Adquirir un conocimiento más profundo y un mejor control de los procesos de extracción es fundamental para mejorar la eficiencia y generar materias primas de mayor calidad.
Rómulo Zamberlan, Director de Ciencias del Futuro y Bienestar, Natura

De la perspicacia a la acción

Screenshot video Natura

Los conocimientos adquiridos con el Digital Twin se pusieron entonces en práctica. Empezamos por integrar una capa de automatización en el proceso de extracción de la agroindustria. Se instaló un sensor de presión antes del extractor, se colocó una válvula proporcional en la línea de vapor y se añadieron sensores de flujo másico y temperatura para captar las variables clave de cada lote. Estos componentes se controlan y supervisan mediante un sistema PLC/HMI y un control de supervisión, lo que permite a los operadores establecer el caudal de vapor deseado, observar el comportamiento del proceso y mantener condiciones de funcionamiento estables.

Industrial Edge registra todos los datos creados en el proceso localmente, lo cual es esencial en las áreas en las que la conectividad puede ser limitada. Los datos se pueden analizar entonces con diferentes aplicaciones.

Mejoras mensurables

Los resultados de la simulación por CFD revelaron que los niveles de presión para extraer el aceite esencial podrían ser hasta un 50% más bajos que los utilizados originalmente. Esto significa una mayor eficiencia energética en la caldera, un menor consumo de biomasa y agua y, en consecuencia, una reducción de los costes de operación y de la huella de carbono. Unas condiciones de presión más estables garantizan que el proceso sea ahora más seguro.

El modelo CFD y la automatización también proporcionan una distribución de temperatura más homogénea, lo que es esencial para una volatilización uniforme del petróleo; una presión de entrada y un flujo de vapor más estables; y un mejor control del proceso para una mayor eficiencia. Estos factores influyen directamente en la calidad del aceite esencial. Por último, la monitorización en tiempo real del flujo de vapor permite estandarizar y repetir el proceso de forma fiable para cada especie de planta.

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Adquirir un conocimiento más profundo y un mejor control de los procesos de extracción es fundamental para mejorar la eficiencia y generar materias primas de mayor calidad.
Rómulo Zamberlan, Director de Ciencias del Futuro y Bienestar, Natura

Una cadena de suministro más equitativa

Members of the APROCAMP community have acquired digitalization skills in the framework of the Moiru project.

Además de introducir una mayor eficiencia en el proceso de destilación de los aceites esenciales, el proyecto Moiru también incluyó la formación en automatización, instrumentación y supervisión de procesos para los miembros de la comunidad de APROCAMP. Eso significa que no solo participan en trabajos de extracción más cualificados, sino que también participan directamente en la digitalización de su producción. Natura lleva más de 25 años realizando este tipo de transformación en Amazon, incluso antes del proyecto Mouri, la comunidad ya disfrutaba de un aumento del 60% en sus ingresos brutos anuales y de un aumento del 25% en las oportunidades laborales gracias a su participación en la producción de aceites esenciales.

Ahora que el proyecto Moiru ha pasado con éxito por una prueba de concepto, los próximos pasos incluyen explorar nuevas aplicaciones, como la optimización basada en la IA. Además, el enfoque sirve de modelo para otras agroindustrias.

abril de 2026