Nossa empresa
Tecnologia que respeita quem vai usá-la
Nascemos da convicção de que ferramentas digitais precisam ser compreensíveis para as pessoas que as operam todos os dias — não apenas para quem as vende.
← Voltar ao InícioQuem somos
Uma ideia nascida dentro das fábricas
A Muiraquitã começou em 2021, quando um grupo de engenheiros e consultores industriais percebeu que as soluções de automação disponíveis no mercado eram, em sua maioria, pensadas para grandes empresas — com orçamentos, equipes e infraestruturas que a maioria das pequenas fábricas mineiras simplesmente não tem.
Passamos dois anos conversando com gestores de fábricas no interior de Minas Gerais antes de oferecer qualquer serviço. Essas conversas moldaram a nossa maneira de trabalhar: começar pequeno, explicar tudo, deixar a equipe no controle e avançar somente quando os números justificam.
Hoje, com base em Belo Horizonte, atendemos fábricas de diferentes setores — alimentos, metal-mecânica, têxtil e outros — com o mesmo princípio: a tecnologia serve às pessoas, não o contrário.
Missão
Tornar a integração de IA acessível e compreensível para pequenas fábricas, com honestidade sobre esforços, limites e resultados esperados.
Visão
Um cenário em que qualquer fábrica, independentemente do porte, possa usar tecnologia de forma segura e com pleno entendimento do que está fazendo.
Valores
Clareza antes de velocidade. Honestidade antes de otimismo. Progresso em ritmo sustentável.
Nossa equipe
As pessoas por trás do trabalho
Somos engenheiros, especialistas em processos e facilitadores de mudança. Nenhum de nós tem o título de "guru de IA".
Rafael Corrêa
Engenharia de Processos
15 anos em otimização de linhas de produção em Minas Gerais. Lidera os mapeamentos iniciais com foco em contexto operacional real.
Luísa Menezes
Integração de Sistemas
Especialista em conectar ferramentas digitais a ambientes industriais existentes sem exigir substituição de equipamentos.
Diego Santos
Formação e Acompanhamento
Responsável pelo treinamento das equipes e pelos encontros mensais de acompanhamento. Foca em transferência de conhecimento, não em dependência.
Como trabalhamos
Padrões que orientam cada projeto
Escopo documentado
Todo projeto começa com um documento de escopo assinado por ambas as partes. O que está dentro e o que está fora fica claro antes do primeiro passo.
Confidencialidade dos dados
Formalizamos um acordo de confidencialidade antes de acessar qualquer dado de processo. Os dados da sua fábrica não saem do seu ambiente sem autorização.
Checkpoints com pausa possível
Cada integração tem pontos formais de avaliação. Em qualquer um deles, você pode decidir pausar sem custo adicional.
Documentação transferida
Entregamos toda a documentação técnica e operacional ao final do projeto. Sua equipe não fica dependente de nós para manter o que foi feito.
Métricas combinadas previamente
Definimos antes do início quais indicadores mostrarão se a ferramenta está funcionando. Não decidimos isso depois, quando seria fácil escolher números favoráveis.
Comunicação direta e sem ruído
Você tem acesso direto à pessoa que está fazendo o trabalho — não a um gerente intermediário. Respostas em até um dia útil em horário comercial.
Contexto e expertise
Integração de IA em contexto industrial mineiro
Pequenas fábricas em Belo Horizonte e no interior de Minas Gerais operam com margens apertadas, quadros enxutos e processos construídos ao longo de anos por pessoas que conhecem a operação de memória. Trazer qualquer nova tecnologia para esse ambiente exige cuidado com o que já funciona.
A Muiraquitã atua especificamente nesse cruzamento: tecnologia de análise de dados e aprendizado de máquina aplicados a contextos industriais onde o orçamento é limitado, mas a atenção ao detalhe é alta. Trabalhamos com leitores de sensores existentes, planilhas de controle de produção, sistemas de qualidade e registros manuais — sem exigir que a fábrica compre equipamentos novos como pré-requisito.
Nosso conhecimento do setor abrange metal-mecânica, processamento de alimentos, confecção e fabricação de componentes plásticos. Em cada um desses setores, o princípio é o mesmo: identificar onde a variação de processo gera custo desnecessário e propor uma ferramenta que reduza essa variação de forma compreensível para quem opera a linha.
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