Digital twins e visão computacional no agronegócio: desenvolvendo capacidades dinâmicas para competitividade sustentável
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Data
2025-08-20
Autores
Orientador(res)
Becker, João Luiz
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Resumo
O Digital Twin (DT) tem se consolidado como uma tecnologia estratégica na Transformação Digital (TD) em diversos setores industriais. No entanto, sua adoção no agronegócio ainda enfrenta desafios significativos, como os altos custos e complexidade da sensorização tradicional. Este artigo apresenta um estudo de caso múltiplo em duas empresas brasileiras de grande porte no setor agropecuário, evidenciando como a combinação de DT com Inteligência Artificial (IA) — especialmente a Visão Computacional (VC) uma subárea da IA — pode superar essas barreiras e fomentar o desenvolvimento de Capacidades Dinâmicas (CD) organizacionais. Os resultados mostram que a VC, ao permitir a captura de dados com alta acurácia, de forma não intrusiva e a custos reduzidos, viabiliza a aplicação de DTs mesmo em ambientes desafiadores, como áreas rurais com baixa conectividade. E em ambos os casos analisados, a partir da implantação do DT observou-se um ganho substancial na capacidade de percepção do ambiente (sense), aproveitamento (seize) e reconfiguração (reconfigure) das operações, incluindo melhorias no controle de qualidade, na eficiência produtiva e na sustentabilidade competitiva. Ao alinhar avanços tecnológicos com aplicações práticas no campo, este estudo contribui para a ampliação do uso de DTs em setores com menor maturidade digital, propondo um framework replicável para a adoção estratégica dessas tecnologias.