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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 pequeño productor de aceites esenciales a trabajar de manera más inteligente. En el marco de una prueba de concepto, muestra cómo Digital Twin herramientas, incluyendo Simcenter STAR‑CCM+ — puede marcar la diferencia lejos de la fábrica

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El clima húmedo del Amazonas proporciona las condiciones ideales para plantas fragantes. Desde 2003, la Cooperativa Campo Limpo (APROCAMP) en Santo Antônio do Tauá ha estado suministrando estos cultivos a Natura, una multinacional brasileña y líder de belleza y cuidado personal de América Latina. Y desde 2024, la cooperativa también ha estado involucrada en la extracción de sus aceites esenciales, permitiendo que una mayor parte del valor permanezca en la comunidad.

A través del proyecto Moiru, el proceso de extracción de aceites esenciales ahora se puede automatizar. Desarrollado con Natura como parte de nuestra iniciativa Tech4Amazonia, el proyecto se enfoca en llevar tecnologías digitales a procesos industriales en áreas rurales amazónicas. Nuestros ingenieros aportan su experiencia en automatización, simulación y tecnologías de inteligencia de datos, mientras que Natura aporta competencia científica en biodiversidad socioeconómica y relaciones de larga data con las comunidades locales.

Un proceso tradicional se vuelve digital

Tradicionalmente, la producción de aceites esenciales utiliza vapor: el material vegetal se empaqueta en grandes cubas y el vapor pasa a través de la materia orgánica, vaporizando 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 manera uniforme que se mueve el vapor a través del material y de la estabilidad de la presión y la temperatura durante la carrera. Para lograr los mejores resultados cada vez, nos propusimos digitalizar el proceso. Porque nada debe dejarse al azar.

Nuestros ingenieros comenzaron mapeando la configuración de extracción existente en detalle. Esto incluyó la recopilación y validación de datos técnicos como dibujos CAD, diagramas de tuberías e instrumentación, y condiciones de límites, seguido de visitas in situ para comprender la infraestructura de la cooperativa y las limitaciones operativas de una operación agroindustrial en la Amazonía. Esta información se recopiló para crear un Digital Twin de la cuba de extracción utilizando dinámica de fluidos computacional (CFD) en Simcenter STAR‑CCM+. El modelo revela cómo se mueve el vapor a través del material de la planta, dónde se producen caídas de presión y cómo se distribuye la temperatura dentro del recipiente, todos factores que influyen directamente en la eficiencia y reproducibilidad de la extracción.

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

De la visión a la acción

Screenshot video Natura

Las ideas obtenidas del Digital Twin se pusieron en acción. Comenzamos integrando una capa de automatización en el proceso de extracción de la agroindustria. Se instaló un sensor de presión aguas arriba del extractor, se colocó una válvula proporcional en la línea de vapor y se agregaron sensores de flujo de masa y temperatura para capturar las variables clave de cada lote. Estos componentes se controlan y monitorean a través de un sistema PLC/HMI y control de supervisión, lo que permite a los operadores establecer el caudal de vapor deseado, observar el comportamiento del proceso y mantener condiciones de operación estables.

Todos los datos creados en el proceso son registrados localmente por Industrial Edge, lo cual es esencial en áreas donde la conectividad puede ser limitada. Luego, los datos se pueden analizar con diferentes aplicaciones.

Mejoras medibles

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

El modelo CFD y la automatización también proporcionan una distribución de temperatura más homogénea, que es esencial para una volatilización constante del aceite; presión de entrada y 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. Finalmente, el monitoreo en tiempo real del flujo de vapor permite estandarizar el proceso y repetirlo de manera confiable para cada especie de planta.

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Obtener un conocimiento más profundo y un mejor control sobre los procesos de extracción es fundamental para mejorar la eficiencia y generar materias primas de mayor calidad.
Rómulo Zamberlan, Director de Ciencias Futuras 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 aceites esenciales, el proyecto Moiru también incluyó training en automatización, instrumentación y monitoreo de procesos para los miembros de la comunidad de APROCAMP. Eso significa que no solo están involucrados en trabajos de extracción más calificados, sino que también participan directamente en la digitalización de su producción. Natura ha estado haciendo ese tipo de transformación en Amazon durante más de 25 años, incluso antes del proyecto Mouri, la comunidad ya estaba disfrutando de un aumento del 60% en sus ingresos brutos anuales y 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 siguientes pasos incluyen explorar nuevas aplicaciones, como la optimización basada en IA. Además, el enfoque sirve como un plan para otras agroindustrias.

Abril 2026