Em embalagens, inovação significa mais do que resolver desafios técnicos — significa habilitar máquinas mais fáceis de comissionar, mais flexíveis nas mudanças de formato e capazes de se adaptar à variabilidade da produção. Para conseguir isso, LIMA repensou a forma como as máquinas são projetadas e controladas, indo além da automação tradicional baseada em lógica
Expandindo os limites do controle de máquinas
Da simulação digital ao controle orientado por IA

Dados digitais gêmeos e sintéticos
Os cenários de produção são simulados em um gêmeo digital, gerando dados sintéticos para treinar modelos de controle. Essa abordagem reduz os testes físicos e permite uma validação mais rápida antes do comissionamento.

IA embutida no PLC
O controle da máquina não se baseia mais apenas em instruções programadas. Uma rede neural funciona diretamente no PLC, permitindo controle de movimento em tempo real e comportamento adaptativo na máquina.

Flexibilidade e eficiência de comissionamento
Ao combinar simulação e IA, a solução reduz o esforço de comissionamento e simplifica as mudanças de formato, tornando as máquinas mais adaptáveis a diferentes produtos e condições de produção.
Trazendo a IA Industrial para a automação

Uma nova abordagem à inteligência de máquina
Com a Siemens, a IMA está introduzindo um novo paradigma na automação de embalagens: migrando do controle determinístico baseado em instruções para sistemas que podem aprender e se adaptar. A IA Industrial se torna parte da própria lógica da máquina, influenciando diretamente como ela se comporta em tempo real.
Da simulação ao desempenho no mundo real
A tecnologia digital twin permite a simulação de vários cenários de produção, gerando os dados necessários para treinar modelos de controle antes da implantação física. Isso reduz os testes na máquina real e permite um ponto de partida mais avançado no comissionamento.


Entregando valor aos clientes finais
Para usuários finais, o impacto é tangível: mais simples comissionamento, mudanças de formato mais fáceis e máquinas que podem se adaptar melhor às diferentes necessidades de produção. Essa abordagem reduz a complexidade enquanto aumento da flexibilidade operacional e do valor a longo prazo.
Para nós, esse é o primeiro passo em direção à embalagem do futuro: máquinas que não só têm mais desempenho, mas também são capazes de aprender, se adaptar e evoluir.
