2ª edição · nov/2026 a mar/2027
Alunos do SENAI, alunos do SESI e a comunidade formam equipes para resolver dores reais da indústria do Oeste do Paraná ou para desenvolver um desafio próprio.
Co-autoria SENAI Toledo e IguassuTec, com a grande final na INSIDE Sistemas.
Inscrições até 20/11/2026. O líder inscreve a equipe toda.
O formulário de inscrição é ativado no lançamento, em 5/11.
Quem pode participar
Cursos Técnicos, Aprendizagem Industrial e Ensino Médio/Itinerário. As equipes se formam na própria turma e trabalham o desafio dentro das aulas.
Formam a equipe livremente, se inscrevem pelo formulário e desenvolvem a primeira etapa com encontros de orientação dos Embaixadores de Inovação.
Qualquer pessoa de Toledo e região que queira participar: estudantes de outras escolas, universitários, profissionais e curiosos. Mesmo caminho das equipes do SESI.
Como funciona
Conhecendo as empresas e os desafios, lançamento oficial, formação das equipes e regras do jogo — tudo nos dois dias.
PresencialEntender a dor, pesquisar e desenhar a solução. Em dezembro a equipe entrega um vídeo pitch de até 5 minutos e o documento da proposta.
Vídeo pitchEvento presencial na INSIDE Sistemas com a divulgação das equipes classificadas para a semifinal e a entrega do kit do semifinalista, com a camiseta oficial do Rali.
Kit do semifinalistaMentorias com a equipe de educação do SENAI, a equipe técnica da INSIDE Sistemas e profissionais das empresas da IguassuTec. Entrega até o fim de fevereiro: novo vídeo pitch, documento e protótipo.
Mentorias + protótipoAs melhores equipes da semifinal, em classificação geral, apresentam o pitch ao vivo e demonstram o protótipo para a banca. Vencedores e premiação no mesmo dia.
Presencial na INSIDE SistemasOs desafios
Cada desafio abaixo é um problema real de uma empresa ou cooperativa da região, descrito em linguagem simples e com uma sugestão de por onde começar. O nível é só uma referência: uma equipe iniciante pode resolver uma parte de um desafio avançado. E, se a sua equipe já tem uma dor ou uma ideia própria, pode inscrevê-la como desafio próprio.
No calor, as vacas comem menos e produzem menos leite. Os barracões têm ventiladores e aspersores, mas eles dependem de alguém ligar nos ciclos certos. Muita gente desliga cedo achando que está fresco, porque para pessoas está.
Ciclos programados à mão (1 minuto de aspersão e 4 de ventilação) e avaliação visual: se as vacas estão em pé, estão com calor.
Acionamento automático com base no Índice de Temperatura e Umidade (ITU), alertas quando um ventilador está desligado e funcionamento em áreas com internet ruim.
Um sensor de temperatura e umidade e um microcontrolador que calcula o ITU e aciona um relé já formam um protótipo completo e barato.
Quando uma máquina para, o apontador anota em papel e alguém digita depois em planilha. O tempo fica aproximado, as paradas curtas nem são registradas e a manutenção não fica sabendo na hora.
Formulários de papel, digitação posterior e nenhuma visão em tempo real do que está parado.
Um registro digital simples no momento da parada, liberação da qualidade antes de voltar a produzir, vínculo com as ordens de manutenção, funcionamento offline, exportação para planilha e indicadores como MTTR e MTBF.
Um aplicativo ou formulário no celular que funcione sem internet e um painel com os tempos de parada já atendem o essencial.
Uma semente passa por balança, moega, silo, secador, beneficiamento, laboratório, estoque e carregamento. Em cada etapa alguém preenche uma planilha à mão. Achar a informação de um lote demora, e erros podem misturar cultivares, gerar indenizações e multas.
Fichas de papel e planilhas manuais em cada ponto do processo. O status de cada lote fica anotado em fichas presas nos big bags.
Um sistema único que registre o caminho de cada lote, com acesso do barracão e do escritório, filtros de consulta e atendimento à legislação de sementes.
Um aplicativo simples com um QR code em cada lote e um painel de consulta já resolve boa parte do problema.
A indústria quer usar menos recursos naturais e cumprir as exigências ambientais, mas só conhece a conta total. Não sabe quanto cada setor consome de energia e de água.
Medição apenas na entrada da fábrica.
Medir o consumo de energia e água por área, para encontrar desperdícios e comprovar a conformidade.
Um medidor de energia ou de vazão instalado em um setor, com os dados em um painel, é um protótipo completo.
Aquecer o aviário é um dos maiores custos do produtor de frango. Usa-se lenha, cavaco, pellets, diesel, gás ou eletricidade, e ninguém sabe ao certo qual opção compensa mais em cada situação.
Cada produtor escolhe o combustível pela prática, sem medir o consumo e o custo por lote.
Uma forma de monitorar, comparar e otimizar as fontes de energia, reduzindo custos e impacto ambiental, com decisões baseadas em dados.
Uma planilha ou aplicativo que compara o custo do calor de cada combustível, ou sensores de temperatura e consumo em um aviário, já são um ótimo começo.
A empresa está construindo uma nova fábrica e centro de distribuição e ainda não tem uma visão estruturada da própria pegada de carbono. Sem medir, fica difícil definir prioridades ambientais e mostrar resultados.
Não existe um inventário de emissões: as decisões ambientais são tomadas sem esse dado.
Uma forma de levantar, organizar e acompanhar as emissões da nova operação desde o início, orientando as iniciativas ambientais.
Um inventário simples nos moldes do GHG Protocol: liste as fontes de emissão (energia, transporte, resíduos) e monte um painel que converta tudo em CO₂ equivalente.
A dificuldade de atrair, contratar e reter colaboradores afeta a capacidade produtiva: linhas param e as horas extras aumentam.
Ações pontuais de RH, sem uma medição contínua de engajamento nem dos motivos de saída.
Uma solução que melhore a experiência do colaborador no ambiente industrial e mostre, com indicadores, o efeito sobre retenção e engajamento.
Uma pesquisa de clima rápida e anônima no celular, repetida todo mês, com um painel de resultados por setor, já revela onde agir primeiro.
A empresa serve refeições em restaurantes dentro de indústrias e tem pouca informação sobre a jornada de quem usa o restaurante no dia a dia.
Pesquisas de satisfação simples e pontuais, que não contam a história completa.
Monitorar a jornada do usuário de forma contínua e com conexão pessoal, para aumentar a satisfação e a qualidade do serviço.
Um QR code ou totem na saída do restaurante com duas ou três perguntas rápidas, alimentando um painel diário por unidade, é um ótimo primeiro protótipo.
Mecânicos de motocicletas valorizam o aprendizado prático e só procuram ajuda quando o problema aparece. A formação contínua fica de lado e erros de diagnóstico geram devoluções de peças.
Cursos presenciais e suporte técnico quando o mecânico procura por conta própria.
Uma capacitação inteligente que chegue ao mecânico no momento da dúvida, reduzindo erros de diagnóstico e devoluções de peças.
Um assistente de IA no WhatsApp que responde dúvidas técnicas com base nos materiais dos cursos já é um protótipo poderoso.
Toda vez que chega um caminhão de lenha ou de paletes, um funcionário dirige até uma balança de terceiros na BR para acompanhar a pesagem, pelo menos três vezes por dia. A umidade da lenha e a qualidade dos paletes são avaliadas no olho, e os documentos circulam por e-mail e papel.
Pesagem fora da empresa, conferência manual peça por peça e romaneios digitalizados e reenviados por e-mail.
Medir o volume em metros cúbicos, classificar a lenha em seca, verde ou murcha, triar os paletes com um critério objetivo e digitalizar o fluxo de documentos, reduzindo deslocamentos e riscos na rodovia.
Comece por uma parte: um medidor de umidade com sensor e aplicativo de registro, uma câmera que ajuda a classificar paletes, ou um formulário digital que substitui o vai e vem de e-mails.
A empresa tem várias unidades, com silos de grãos, moinho de trigo, câmaras frias e contêineres refrigerados, mas só conhece o consumo de energia no total. Sem saber qual máquina ou setor gasta mais, não dá para agir.
Medições globais na conta de luz, sem ligação com os dados de produção.
Monitorar o consumo em tempo real por setor, cruzar com a produção e apontar desperdícios automaticamente. A meta da empresa é reduzir o consumo de 15% a 25%.
Um medidor de energia por circuito, com sensor de corrente e microcontrolador enviando dados para um painel simples, já é um ótimo protótipo.
As granjas têm biodigestores que geram biogás para produzir energia elétrica, mas ninguém sabe quanto gás é produzido nem qual é a sua composição. Sem isso, não dá para planejar a geração.
Análises pontuais contratadas de terceiros.
Medição contínua da vazão e da composição do biogás, para conhecer e monitorar o potencial de geração de energia.
Sensores de vazão e de metano ligados a um microcontrolador que envia os dados para um painel formam uma boa prova de conceito.
A limpeza das plantas é feita esfregando à mão, com grande consumo de água e produtos químicos. É pesado, caro e gera muito efluente para tratar.
Esfrega manual, sem nenhuma iniciativa de automação até agora.
Tecnologia, produto ou processo que reduza o consumo de água, o volume de efluente e a mão de obra, atendendo às exigências sanitárias da indústria de alimentos.
Pense em dispositivos de lavagem por pressão, espumação automatizada ou um método de limpeza por etapas que economize água.
A empresa higieniza por dentro 60 veículos por dia, com dois funcionários e um vistoriador. Cada veículo leva cerca de 20 minutos, o ambiente é úmido no verão e frio no inverno, e é difícil encontrar quem queira fazer esse trabalho.
Lavagem interna manual, sem padronização.
Um sistema automatizado de higienização interna, como um lava-car para a área de carga: mais rápido, seguro, padronizado e econômico em água e produtos.
Comece com uma maquete ou um protótipo em escala de um arco de bicos giratórios que percorre o baú.
Os produtores de suínos geram um grande volume de dejetos, ricos em fósforo. Não há área suficiente para aplicar tudo no solo sem risco ambiental, e isso impede a atividade de crescer.
Aplicação em pequenas áreas de grama e pastagem, ou produção de feno com fertirrigação. São soluções paliativas, ainda com risco ambiental.
Uma destinação para os dejetos que permita o crescimento da suinocultura sem riscos sanitários ou ambientais.
Pesquise separação de sólidos, compostagem, biodigestão e recuperação de fósforo, e proponha um processo viável para a escala de um produtor.
Diferenças entre o peso previsto e o peso real das aves que chegam para o processamento exigem adaptações de última hora: intervenções manuais, remanejamento de equipes e perda de eficiência.
Estimativas baseadas na idade dos lotes e em amostragens no campo.
Uma previsão de peso mais confiável, respeitando os requisitos regulatórios e operacionais do setor.
Reúna o histórico dos lotes (idade, linhagem, ração, clima) e treine um modelo simples de regressão; compare o erro dele com o da previsão atual.
Equipamentos para manejo bovino chegam ao cliente com peças faltantes, incorretas ou incompatíveis, causando atrasos e retrabalho. As auditorias manuais são demoradas e pouco eficientes.
Conferência manual com listas, sujeita a erro em produtos com muitos componentes.
Identificar, conferir e registrar todos os componentes antes do embarque, com registro em tempo real, mapeamento visual das peças, alertas de divergência, evidência fotográfica e integração com o SAP.
Um checklist digital com foto obrigatória por etapa já reduz o erro; o reconhecimento de peças por visão computacional pode vir na segunda versão.
A embalagem envolve tarefas manuais repetitivas, movimentação perto do chão e posições desconfortáveis, que causam dores nas pernas, costas e ombros. A empresa também quer reduzir o impacto ambiental dos materiais usados.
Processo manual, com boa parte do trabalho feito próximo ao chão.
Menos esforço físico, etapas otimizadas e materiais de embalagem de menor impacto ambiental.
Observe e meça o processo: quantos agachamentos, quantos minutos por embalagem? Uma bancada elevatória ou um novo fluxo pode resolver mais que um robô.
A escola técnica tem cursos, alunos e cerca de 30 professores, mas educação, relacionamento e vendas vivem em sistemas separados. Fica difícil gerir e demonstrar o impacto dos treinamentos no negócio.
Ferramentas separadas para matrículas, aulas e vendas, sem visão integrada.
Um ecossistema integrado de educação e vendas, que mostre o impacto dos treinamentos.
Mapeie a jornada do aluno de ponta a ponta e prototipe o cruzamento de duas bases: formação concluída × compras de peças.
Um mesmo móvel é formado por vários volumes (caixas). Quando um volume falta — por produção, separação, avaria ou devolução — o produto inteiro não pode ser expedido: estoques descasados, cargas incompletas e atrasos.
As causas do descasamento não são monitoradas de forma integrada; o acerto é manual.
Sincronizar os volumes de cada produto e apontar onde o descasamento nasce, com integração ao ERP Senior.
Audite o fluxo de um único produto campeão de venda: onde os volumes se separam? Um painel que mostre os pares incompletos em tempo real já tem valor.
A previsão de demanda é manual e pouco assertiva, o que desorganiza compras e produção: rupturas, falta de insumos, linhas paradas, horas extras e atrasos.
Planilhas e a experiência do time comercial.
Uma previsão de demanda mais precisa alimentando o planejamento de compras e de produção.
Teste modelos simples de séries temporais (média móvel, sazonalidade) sobre o histórico de vendas e meça o erro contra a previsão manual de hoje.
Custos, preços, margens, horas e composição das equipes dos projetos passados estão espalhados — o conhecimento mora na cabeça dos profissionais mais experientes. Precificar um projeto novo depende de memória.
Consultas informais a quem já fez projetos parecidos.
Uma base de dados histórica estruturada para apoiar a precificação e a gestão dos projetos.
Padronize uma ficha por projeto encerrado e carregue o histórico recente; um painel comparando previsto × realizado por tipo de projeto já orienta a precificação.
Depois da desossa automática, cerca de 100 pessoas, em dois turnos, fazem o refile manual do filé de peito: tirar cartilagens, restos de osso, tendões e gordura. É um trabalho repetitivo, e as máquinas testadas no passado não deram certo.
Mesas de refile manual. Refiladoras automáticas foram testadas e abandonadas por baixo rendimento, dificuldade de regulagem (o peso das peças varia) e alto consumo de água.
Mais produtividade e padronização, com precisão de corte, facilidade de limpeza, atendimento à NR-12 e flexibilidade para peças de tamanhos diferentes.
Não precisa automatizar tudo. Um dispositivo que facilita o corte, um gabarito ergonômico ou um sistema de visão que indica onde cortar já são contribuições valiosas.
Na extração de óleo, a soja passa por máquinas quebradoras, e o tamanho dos pedaços influencia todo o processo seguinte. Hoje um operador coleta amostras à mão nas duas pontas da máquina, peneira e, pelo resultado, regula o equipamento.
Coleta e análise manual com um jogo de peneiras. Os ajustes só acontecem depois do resultado.
Um sistema que colete e analise as amostras automaticamente, com a máquina em funcionamento, para regular com mais frequência e precisão.
Pense em um amostrador automático com peneiramento mecânico, ou em uma câmera que estima o tamanho dos pedaços pela imagem.
Os laminadores transformam os grãos em flocos finos, que precisam ter entre 0,26 e 0,32 mm. Mais grosso, o óleo não sai direito; mais fino, atrapalha a extração. Hoje um operador coleta pelo menos cinco amostras por turno e mede à mão.
Medição manual em intervalos. A regulagem depende da experiência do operador.
Medir continuamente em pelo menos três pontos (esquerda, meio e direita) e avisar quando a espessura sair do padrão.
Sensores de deslocamento a laser ou sensores ópticos, um microcontrolador e um alarme simples já formam uma prova de conceito.
Da despesca ao abate, as tilápias passam por caixas, caminhões, tanques de espera e equipamentos. Cerca de 0,8% morrem no caminho, e todo peixe que chega morto é descartado. No verão é pior.
Despesca com caixas, transporte em caminhões com água fria e oxigênio e tanques de espera no abatedouro. A empresa já testou bombas, oxigenação e melhorias nos equipamentos.
Reduzir a mortalidade para menos de 0,4%, com melhorias pontuais ou um novo processo.
Investigue onde o estresse é maior (temperatura, oxigênio, manuseio) e proponha uma melhoria em um ponto específico, com sensores para comprovar.
As caldeiras descarregam água quente com sílica e minerais que não podem voltar ao sistema. Essa água, e o calor dela, vão embora como efluente.
Válvulas mais eficientes e um sensor de condutividade reduziram o volume descartado, mas não eliminaram a perda.
Uma forma de reaproveitar o calor dessa água, por exemplo pré-aquecendo outra água, e reduzir o descarte.
Estude um trocador de calor simples e calcule quanta energia poderia ser recuperada.
Mesmo com equipes treinadas e processos estabelecidos, a avaliação visual em linhas de alta velocidade varia de pessoa para pessoa, gerando inconsistências e descartes desnecessários.
Inspeção visual por amostragem, com critérios que dependem do julgamento de cada inspetor.
Uma inspeção mais consistente, com rastreabilidade e atendimento aos requisitos regulatórios do setor.
Grave imagens da linha e monte um banco rotulado de conforme × não conforme; um modelo de visão computacional comparado aos inspetores mostra rápido se o caminho é promissor.
A baixa previsibilidade da programação de carregamentos gera tempo de espera, reprogramações entre áreas e custos adicionais. Comercial, PCP, produção, logística e financeiro precisam enxergar o mesmo plano.
Sistemas Edata e Prometheus, que têm limitações de integração e de atualização em tempo real.
Uma programação sincronizada entre as áreas, atualizada em tempo real e acessível em dispositivos Android.
Antes de integrar tudo, prototipe um painel único que leia os dados exportados dos dois sistemas e mostre o plano do dia; valide com as áreas o que realmente precisa estar "ao vivo".
Na armazenagem frigorificada, os produtos nem sempre estão posicionados para retirada direta. Os pallets são rearranjados durante o carregamento: trabalho manual no frio, queda de produtividade e perda de rastreabilidade.
Endereçamento e movimentação conduzidos manualmente pelos operadores.
Menos retrabalho, com solução que opere em baixa temperatura e alta umidade, respeite as Boas Práticas de Fabricação e seja testada em ambiente real.
Trate como um quebra-cabeça de endereçamento: com os pedidos do dia seguinte, onde cada pallet deveria estar? Um algoritmo de pré-posicionamento pode ser testado antes de qualquer automação física.
São mais de 150 produtos disputando as mesmas linhas. A programação prioriza os itens de maior venda, sem simular quais combinações de mix geram mais faturamento dentro da capacidade disponível.
Programação baseada na carteira de pedidos e na experiência do PCP.
Um planejamento que concilie carteira, capacidade produtiva, recursos, prazos e retorno — e permita simular cenários.
Modele uma versão reduzida (10 produtos, 2 linhas) como problema de otimização linear; resolvido o pequeno, o grande é expansão.
Produtos de diagnóstico exigem condições rigorosas de conservação. Em rotas de longa distância e sob clima adverso, as embalagens têm limitações e a estabilidade dos produtos pode ser comprometida.
Embalagens térmicas padrão, dimensionadas para o pior caso.
Mais eficiência nas operações de cadeia fria, com certificação ANVISA, sustentabilidade econômica e ambiental e teste em ambiente real.
Comece instrumentando: um registrador de temperatura por rota revela onde e quando a embalagem falha — e o dado orienta a solução.
O acervo técnico guarda décadas de projetos, desenhos, memoriais e documentos espalhados em sistemas, tecnologias e formatos diferentes. Consultar e reutilizar esse conhecimento é lento.
Buscas manuais em sistemas distintos, dependendo da memória de quem participou dos projetos.
Preservar e ampliar o acesso ao conhecimento técnico acumulado em mais de 38 anos.
Um protótipo de busca semântica com IA sobre um recorte do acervo — um tipo de documento, uma década — já demonstra o potencial.
Os restaurantes geram um grande volume de dados operacionais e gerenciais, mas as análises olham para trás. A gestão quer antecipar problemas, não só explicá-los.
Relatórios e painéis retrospectivos, analisados manualmente.
Integrar as bases existentes, priorizar os indicadores críticos e gerar análises preditivas com planos de ação automáticos usando IA.
Escolha um indicador crítico (desperdício ou absenteísmo, por exemplo), monte a previsão para ele e gere recomendações simples; prove o valor em um antes de tentar todos.
Descreva na inscrição qual é a dor, quem sofre com ela e como ela é resolvida hoje. O comitê conversa com a equipe para alinhar o desafio antes da etapa 1. Vale a mesma avaliação dos demais.
Novos desafios podem entrar até o fim de novembro. Descreva o problema em poucas linhas e procure o comitê organizador no SENAI Toledo. A empresa apresenta a dor às equipes e acompanha as soluções.
Premiação
Patrocinados pela IguassuTec e entregues no dia da grande final.
Além do prêmio, os melhores projetos serão apresentados às incubadoras da região Oeste e podem ser implementados pelas empresas que trouxeram os desafios.
Avaliação
Os mesmos critérios valem para todas as equipes, da classificatória à grande final. Os pesos somam 100%.
Inscrição
O líder da equipe preenche o formulário uma única vez, com os dados de todos os integrantes. Leva uns cinco minutos. Quem ainda não tem equipe também se inscreve, marcando essa opção, e o comitê ajuda a formar uma.
Inscrições até 20/11/2026. Gratuito.
O formulário de inscrição é ativado no lançamento, em 5/11.
Dúvidas frequentes
Pode. Inscreva-se sozinho marcando a opção “ainda não tenho equipe” e o comitê ajuda a formar uma equipe com outras pessoas na mesma situação, até o lançamento.
Um vídeo de até 5 minutos, gravado com celular mesmo, em que a equipe explica qual é a dor, como pretende resolvê-la e o que já fez. Nas etapas 1 e 2 a avaliação é feita pelo vídeo e pelo documento da proposta; só a final é presencial.
Sim, na semifinal. Pode ser uma prova de conceito: uma maquete, um circuito com sensores, um aplicativo simples, uma planilha funcional ou um dispositivo em escala. O importante é mostrar que a ideia funciona.
A partir da semifinal, cada equipe classificada recebe horas de mentoria agendadas pelo comitê, com a equipe de educação do SENAI Toledo, a equipe técnica da INSIDE Sistemas e profissionais das empresas associadas à IguassuTec, conforme a área do desafio.
Pode. Marque “desafio próprio” na inscrição e descreva a dor: qual é o problema, quem sofre com ele e como é resolvido hoje. O comitê organizador conversa com a equipe para alinhar o desafio antes da etapa 1, e a avaliação é a mesma dos desafios publicados aqui.
Pode, até o lançamento oficial, em 6 de novembro. Depois disso, a troca depende de autorização do comitê organizador.
Não. A classificação é geral: alunos do SENAI, alunos do SESI e comunidade competem juntos, e a banca avalia todos pelos mesmos critérios.
Não. O foco do Rali é resolver o problema da empresa. Se a solução virar um negócio, ótimo, mas isso é consequência, não condição.
Pode, com a autorização do seu responsável, informada no formulário de inscrição.
Nada. A participação é gratuita, e os materiais para o protótipo são discutidos com os mentores dentro do que o Rali pode oferecer.
Quem faz o Rali
SENAI Toledo: organização do Rali, professores orientadores e equipe de educação, com os Embaixadores de Inovação ao lado das equipes.
Associação Técnico-Científica do Oeste do Paraná: patrocina os R$ 8.000 em prêmios e traz mentores das empresas de tecnologia associadas.
Sede da grande final e do anúncio dos semifinalistas, mentoria técnica das equipes na semifinal e apoio financeiro ao Rali.
Contato
Procure a equipe do Rali no SENAI Toledo ou fale com seu professor orientador. Os canais de contato serão divulgados no lançamento.
