Coca-Cola cria sensor virtual com IA para otimizar dispensadores

Como a Coca-Cola Usou Aprendizado de Máquina para Transformar Dispensadores em Máquinas Inteligentes

Em um setor onde eficiência e experiência do consumidor são tudo, a Coca-Cola encontrou um desafio curioso: seus dispensadores inteligentes Freestyle, capazes de oferecer centenas de combinações de bebidas, estavam sendo diagnosticados de forma incorreta em campo.

Sem um sensor físico de pressão na linha de água, os técnicos não conseguiam identificar com precisão se o problema vinha do módulo de controle de fluxo (FCM) ou de uma queda de pressão a montante. O resultado? Substituições desnecessárias de componentes e aumento de custos de manutenção.

Mas o que poderia ser apenas mais um problema técnico se tornou uma história de inovação e engenharia aplicada.

O nascimento de um sensor virtual

Para resolver o impasse, os engenheiros da Coca-Cola decidiram criar algo inédito: um sensor de pressão virtual baseado em aprendizado de máquina.
Usando as ferramentas MATLAB e Simulink, eles desenvolveram um modelo capaz de prever a pressão da válvula a partir da corrente elétrica da válvula solenoide, sem precisar de sensores físicos adicionais.

O processo envolveu coleta de dados em testes hardware-in-the-loop, modelagem no Simulink, geração automática de código e implantação direta no microprocessador ARM Cortex-M que já equipava o dispensador.

Essa abordagem inteligente permitiu “dar olhos” ao sistema — uma forma de percepção virtual embarcada em hardware com recursos limitados.

Da ideia ao impacto real

Antes de colocar o sistema em operação, a equipe verificou a precisão do sensor virtual em mais de 3.000 testes com diferentes módulos de controle.
O resultado surpreendeu: 91% de precisão nas previsões de pressão.

Isso significou transformar um módulo comum em um componente inteligente, capaz de diagnosticar falhas e otimizar manutenções — sem a necessidade de instalar sensores físicos em milhares de máquinas.

Além de reduzir custos, a solução abriu caminho para uma nova forma de pensar em engenharia de produto baseada em dados.

Quando tecnologia e propósito se encontram

O caso da Coca-Cola mostra que inovação não está apenas nas grandes revoluções, mas também nas soluções criativas para problemas cotidianos.
Ao combinar engenharia tradicional e inteligência artificial, a empresa não apenas otimizou seu processo de manutenção, mas redefiniu o conceito de eficiência em dispositivos embarcados.

É uma lição poderosa para todo engenheiro: com os dados certos, as ferramentas certas e uma mentalidade inovadora, até o fluxo de uma válvula pode contar uma história de transformação.

Principais conquistas do projeto

• Transformou um módulo padrão em um componente inteligente com capacidade de autodiagnóstico
• Eliminou a necessidade de sensores físicos em milhares de dispensadores
• Alcançou 91% de precisão nas previsões de pressão
• Mostrou o potencial do aprendizado de máquina embarcado para a indústria

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