A Galucho mostra como a mecanização agrícola portuguesa está a entrar no campo digital: máquinas robustas, dados em tempo real e IA para produzir mais com menos.
A maioria das explorações em Portugal ainda decide a lavoura “a olho”, enquanto os custos de gasóleo, mão-de-obra e peças disparam. Ao mesmo tempo, há fabricantes com mais de 100 anos, como a Galucho, a dar o salto para máquinas mais inteligentes e conectadas.
Este contraste resume bem o momento da agricultura portuguesa em dezembro de 2025: quem souber combinar máquinas robustas com dados e IA vai conseguir produzir mais, gastar menos e resistir melhor à pressão dos mercados e do clima.
Neste artigo da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, pegamos no caso da Galucho – um dos nomes históricos das máquinas agrícolas em Portugal – para mostrar, de forma prática, como é que a mecanização “clássica” está a encontrar o campo digital: sensores, monitorização em tempo real, dados por hectare, eficiência e menor impacto ambiental.
1. Galucho: 100 anos de ferro, agora com dados por cima
A Galucho é hoje um bom exemplo de como a tradição da metalomecânica agrícola portuguesa está a ser atravessada por tecnologia digital e, cada vez mais, por inteligência artificial.
Segundo o CEO, Nuno Gama Lobo, a empresa mantém o ADN de qualidade, robustez e fiabilidade, mas mudou em três frentes claras:
- Tecnologia: das primeiras máquinas simples para alfaias com componentes de alta tecnologia
- Design orientado ao operador: mais conforto, segurança e manutenção facilitada
- Sustentabilidade e eficiência: máquinas com menos tara, menor consumo e foco em reduzir o impacto ambiental
Isto liga diretamente ao tema desta série: IA na Agricultura Portuguesa não é só drones e algoritmos; começa na forma como o ferro é pensado para trabalhar com dados. Uma grade de discos ou um escarificador que “fala” com o trator e com o software de gestão da exploração abre a porta a:
- Controlo de profundidade e velocidade mais rigoroso
- Monitorização de consumo por hectare
- Ajustes automáticos com base em mapas de solo ou de produtividade
A Galucho está a preparar precisamente este passo: máquinas com parâmetros funcionais monitorizados em tempo real, prontos para alimentar sistemas de apoio à decisão baseados em IA.
2. Do arado ao algoritmo: como nascem as máquinas no campo digital
O processo de desenvolvimento da Galucho já é, na prática, um ciclo de dados, mesmo antes de entrar IA “a sério”.
Da necessidade do agricultor ao protótipo
O caminho típico é este:
-
Necessidade identificada no terreno
Surge através da equipa comercial ou da rede de concessionários espalhados pelo país. Pode ser algo tão simples como: “preciso de uma grade mais leve para o meu trator de 90 cv em solos pesados do Ribatejo”. -
Análise pela engenharia
A equipa avalia viabilidade técnica e económica. Aqui já se usam simulações, dimensionamento assistido por computador e, em muitos casos, dados de utilização de modelos anteriores. -
Protótipo e testes em condições reais
O equipamento vai ao campo, trabalha em hectares reais, com agricultores reais, em terrenos e culturas diferentes. -
Ajustes finos com base no feedback
Em alguns casos, há ensaios adicionais junto de clientes selecionados, antes da entrada em produção.
Este ciclo é perfeito para introduzir ferramentas de IA:
- Análise de falhas e avarias por modelo e condições de uso
- Otimização de pesos, materiais e configuração de discos ou dentes
- Ajuste de largura de trabalho e necessidades de potência com base em históricos reais
A realidade é simples: quanto mais dados recolhidos no campo, melhor o desenho da próxima geração de máquinas. E quem tiver a máquina e os dados tem uma vantagem competitiva clara.
3. Onde as máquinas da Galucho fazem mais diferença em Portugal
A Galucho está especialmente presente em cereais, culturas arvenses e transporte agrícola, setores onde a IA e a digitalização começam a ganhar tração.
Preparação de solo em cereais
Na produção de trigo, cevada, aveia ou milho, os pontos críticos são:
- Preparar o solo com a profundidade certa
- Gerir o número de passagens para reduzir custos e compactação
- Sincronizar lavoura com janelas cada vez mais curtas de clima favorável
As grades de discos (GLHR, GVR, NGVR, GDR) e os escarificadores da Galucho são dos equipamentos mais procurados exatamente porque conseguem:
- Trabalhar rápido em áreas grandes
- Resistir a pedras e condições difíceis
- Manter alinhamento e profundidade estável
Agora junte a isto um cenário digital muito concreto:
- O trator recebe um mapa de zonas de compactação (feito com sensores ou análise remota)
- A alfaia ajusta a profundidade e velocidade alvo por parcela
- O sistema regista consumo de combustível por talhão, horas de trabalho e desgaste
Com estes dados, uma ferramenta de IA agrícola pode, por exemplo:
- Sugerir a melhor sequência de operações por campo
- Estimar o custo por hectare em tempo quase real
- Comparar anos e perceber se compensa reduzir uma passagem de lavoura em certas zonas
Culturas arvenses e mobilização entre linhas
Na cultura do milho, beterraba, tomate industrial, ou até em vinhas em compasso largo, a mobilização entre linhas ajuda a:
- Controlar infestantes mecanicamente
- Melhorar a infiltração de água
- Evitar compactação direta na linha de cultura
Se estes equipamentos tiverem monitorização em tempo real, entra outra camada digital:
- Informação de área trabalhada em cada rego
- Ajuste de largura e configuração com base em dados históricos
- Integração com sensores de humidade de solo e dados de rega inteligente
Transporte: dados também contam nas reboques e cisternas
Reboques (do PB1500 ao MG24) e cisternas para água e chorume parecem, à primeira vista, “só ferro”. Mas são peças críticas numa agricultura eficiente. Integrados num ecossistema digital, podem:
- Registar toneladas transportadas por campanha
- Associar viagens a talhões específicos
- Ajudar a calcular custos logísticos por cultura
Numa cooperativa ou num grupo de produtores, estes dados podem alimentar modelos de IA que otimizam rotas, cargas e janelas de colheita, reduzindo viagens vazias e tempos de espera.
4. Eficiência, consumo e ambiente: o papel da IA por trás da máquina
A Galucho já está a trabalhar em duas alavancas chave para uma agricultura mais sustentável:
- Redução da tara das máquinas, mantendo robustez
- Monitorização em tempo real dos parâmetros funcionais
É aqui que a inteligência artificial deixa de ser teoria e passa a gerar euros e minutos poupados.
Menos tara, menos consumo, mais dados
Máquinas mais leves significam:
- Menor consumo de combustível
- Menos compactação do solo
- Capacidade de trabalhar em condições ligeiramente mais húmidas
Se a máquina estiver equipada com sensores e conectividade, é possível medir:
- Consumo por hectare
- Esforço de tração em diferentes tipos de solo
- Desgaste de discos, lâminas e pneus
Com estes dados, uma solução de IA na gestão da exploração pode:
- Recomendar a combinação ideal de trator + alfaia para cada parcela
- Alertar quando o consumo aumenta anormalmente (possível problema mecânico ou afinação incorreta)
- Estimar a vida útil restante de componentes críticos
Monitorização em tempo real na prática
Quando o CEO da Galucho fala em monitorizar “parâmetros funcionais em tempo real”, está a abrir a porta a funcionalidades como:
- Velocidade de avanço e profundidade de trabalho registadas ao metro
- Alinhamento e nível de esforço de cada secção da alfaia
- Sincronização com mapas de produtividade e de solo
A partir daí, é relativamente direto usar algoritmos para:
- Ajustar a profundidade de trabalho consoante a textura do solo
- Definir zonas onde vale a pena reduzir uma passagem
- Gerar relatórios automáticos de impacto ambiental por hectare
Quem gere explorações médias ou grandes sabe: este tipo de detalhe transforma decisões “a olho” em decisões suportadas por números.
5. Pós-venda, dados e IA: porque o apoio técnico também vai ser digital
A Galucho tem uma rede de concessionários oficiais e um departamento de pós-venda dedicado, com assistência:
- No exterior, através de técnicos no campo
- Na oficina oficial, com equipa especializada
Este modelo clássico de apoio é essencial, mas pode ficar ainda mais forte com ferramentas digitais e IA.
Da avaria inesperada à manutenção preditiva
Com máquinas conectadas, os dados de utilização podem ser partilhados (com consentimento do agricultor) com o fabricante e o concessionário. Isto permite:
- Alertas de manutenção antes da paragem
- Stocks de peças ajustados à realidade local (por tipo de máquina, idade e horas de trabalho)
- Diagnóstico remoto mais rápido
Na prática, isto traduz-se em menos tempo parado na época alta e menos “surpresas” de custos.
O que um agricultor pode fazer hoje para se preparar
Mesmo que as suas máquinas ainda não estejam todas conectadas, há passos simples para entrar neste campo digital:
- Registar, mesmo em Excel ou app simples, hectares trabalhados, consumo e horas de máquina
- Pedir ao concessionário informação sobre opções de monitorização e telemetria em modelos novos ou que já possui
- Avaliar, quando trocar de máquina, se a capacidade de gerar dados pesa tanto como a largura de trabalho ou a potência necessária
Quem começar agora a estruturar dados, mesmo com pouco automatismo, vai estar muito mais preparado para integrar soluções de IA na agricultura nos próximos 2‑3 anos.
6. Galucho e o “Campo Digital”: o próximo passo para a agricultura portuguesa
A história da Galucho mostra que a mecanização agrícola portuguesa não está parada no tempo. Está a caminhar para máquinas que, além de puxar ferro, também puxam dados. E dados, quando bem organizados, alimentam IA que ajuda a decidir melhor.
Para agricultores e cooperativas, isto significa:
- Menos desperdício de combustível e tempo
- Operações de lavoura e transporte mais planeadas
- Capacidade de provar, com números, o impacto das suas práticas
A série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital” quer precisamente ligar estes pontos: do chassi da máquina ao algoritmo que recomenda a melhor operação para amanhã de manhã.
Se está a pensar investir em novas alfaias, reboques ou cisternas, vale a pena perguntar diretamente:
- Que dados esta máquina pode gerar?
- Como posso integrar esses dados na gestão da minha exploração?
- Que parceiros (fabricante, concessionário, consultor) me podem ajudar a transformá-los em decisões concretas?
Quem colocar estas perguntas agora vai estar à frente quando a IA deixar de ser novidade e passar a ser simplesmente “o modo normal de trabalhar” no campo português.