Doutor pela UPE, Professor Adjunto e Pesquisador do Instituto de Inovação Tecnológica (IIT/UPE). Lidera a frente de pesquisa industrial aplicada da Mekatronik — 10 papers peer-reviewed, 4 patentes ativas no INPI. Speaker no Hannover Messe 2026, SPS Atlanta 2025, Realize LIVE Americas 2026 e Siemens Mover 2026.
Quem somos.
Esta página consolida tudo que nos define: nossa direção, missão, visão e valores, o manifesto que rege nossa postura, a equipe de pesquisadores industriais e a produção científica rastreável que fundamenta cada projeto. Somos uma empresa de engenharia — e aqui está a evidência.
Missão e visão.
Servir e inspirar pessoas a construir um mundo extraordinário, impulsionado pela tecnologia.
Ser a primeira opção dos nossos parceiros para projetos desafiadores e relevantes.
Somos uma empresa de engenharia.
Não temos "caixinhas".
Não vendemos sonhos.
Mapeamos restrições.
Respeitamos o tempo.
Trabalhamos junto às pessoas nas fábricas, com conhecimento e tecnologia — para melhorar expressivamente os resultados.
Três sócios. Uma direção.
A direção da Mekatronik combina pesquisa industrial aplicada, gestão de operações e entrega técnica — os três pilares necessários para parceria de longo prazo com grandes indústrias.
Direção executiva. Coordena operações e parcerias estratégicas.
Direção executiva. Coordena entregas técnicas e relação com clientes industriais.
Dupla afiliação. Ciclo virtuoso.
7 dos 8 profissionais atuam diariamente na Mekatronik entregando projetos industriais. Simultaneamente, 6 estão matriculados em programas de doutorado — e o oitavo é doutor com cargo docente na UPE. A configuração não é acidental. É o modelo.
Quando a solução ainda não existe.
Muitas demandas de transformação digital — prever consumo de gás em planta multi-SKU, detectar precocemente a fadiga de um forno, ajustar automaticamente a dosagem de um recheio — não têm receita pronta. São problemas de pesquisa disfarçados de produto. Resolver esse tipo de problema requer método científico, domínio do estado da arte e honestidade técnica para reconhecer quando uma rota tem que mudar.
Uma equipe de pesquisadores, não o inverso.
Não somos um time de vendas com um pesquisador anexado. Somos uma equipe de pesquisadores que decidiu aplicar método científico no chão de fábrica em tempo integral. Cada projeto gera aprendizado documentado. Cada tese gera solução implementada. Cada patente protege IP que os clientes já usam.
Problema industrial real → Pesquisa científica rigorosa → Solução implementada
↑ ↓
└──────────── Aprendizado → Próximo problema (mais avançado) ←────────┘
Esse ciclo já gerou, nos últimos 4 anos: 10 publicações peer-reviewed, 4 patentes ativas no INPI, 1 registro de software (Mksim, proteção por 50 anos), 1 Bolsa de Produtividade CNPq e financiamento federal CAPES.
Evidência pública. Rastreável.
Cada paper publicado é prova verificável de competência técnica. Cada patente protege IP que clientes já usam. Nada do que afirmamos fica sem referência.
Journals Q1 (Sensors MDPI, IEEE Access) e conferências (SBPO, REPA, ICALT, CBIE) — publicados nos últimos 4 anos a partir de problemas reais de clientes industriais.
FDD (detecção e diagnóstico de falhas) · FDD com Digital Twin · Localização Industrial · Loureiro. Proteção industrial real, depositadas em 2024.
Mksim — registrado em 2018, proteção por 50 anos. Software de simulação industrial desenvolvido pela equipe Mekatronik.
Hugo Leite · Processo 300499/2025-6. Reconhecimento federal de produção científica sustentada com impacto industrial documentado.
De Indústria 4.0 e Digital Twin a Deep RL e DataOps industrial. Cobertura completa da stack de transformação digital — sem sobreposição vazia.
CNPq
CAPES Finance Code 001. Os projetos da equipe são co-financiados por agências federais de fomento à pesquisa — além dos próprios clientes industriais como co-autores.
F1 = 85–100%
Detecção de falhas sem expertise em ML · dados reais Stellantis Goiana
Abordagem AutoML que permite a engenheiros industriais — sem formação em aprendizado de máquina — implantar FDD com resultados de estado da arte. Publicado no Sensors (MDPI), journal Q1.
F1 = 94% · detecção 40% mais cedo
FDD com Digital Twin · melhora de até 11 pontos percentuais no F1
Integração entre Digital Twin e machine learning para detecção antecipada de falhas em máquinas industriais. Publicado no IEEE Access — open access, verificável por qualquer pessoa.
Engenheiro Virtual · Anomalias
Detecção de anomalias em float glass · publicação do caso Vivix
Publicação peer-reviewed do caso Vivix — monitoramento de refratários em tempo real. O mesmo trabalho reconhecido pela Siemens no Realize LIVE Americas 2024.
Produção · Frigorífico
Linha de produção alimentícia · realocação de operadores via simulação FlexSim
Modelagem discreta de linha industrial e otimização por realocação de recursos humanos. Ganho de 26,45% na taxa de produção — sem investimento em equipamento.
Linha de Produção
Controle adaptativo de linha industrial por aprendizado por reforço profundo
Aplicação de Deep Reinforcement Learning para controle e otimização dinâmica de linha de produção. Pesquisa conduzida pelo doutorando Rafael Lira (UFPE · Mekatronik).
Revisão Sistemática · FDD
Estado da arte em FDD na Indústria 4.0 · 29 trabalhos mais relevantes identificados
Revisão sistemática de 805 documentos — mapeamento das lacunas do campo (XAI, datasets padronizados). Fundamento científico da abordagem Mekatronik em FDD.
Quem está no time.
Dois doutores, cinco mestres em curso de doutorado e um mestre. Todos com vínculo ativo — na Mekatronik, na UPE ou na UFPE. Sete atuam diariamente no chão de fábrica.
Transformação digital industrial · Digital Twins · FDD · Integração OT/IT · Sistemas de apoio à decisão
Pesquisa Operacional · Simulação de eventos discretos · Otimização de sistemas produtivos · Planejamento e controle da produção
Simulação industrial · Digital Twins · Integração simulação–automação · Otimização operacional aplicada à manufatura
Simulação de eventos discretos · Algoritmos genéticos · Otimização combinatória · Controle de linha
Deep Reinforcement Learning · Controle adaptativo de produção · IA aplicada à indústria · Otimização operacional
Mineração de dados · Aprendizado de máquina · Analytics industrial · Processamento de dados complexos
DataOps industrial · Unified Namespace (UNS) · Arquiteturas OT/IT · Pipelines de dados em tempo real
FDD · Digital Twins · Diagnóstico antecipado de falhas · Modelos computacionais industriais
"Não somos um time de venda com um pesquisador como consultor externo. Somos uma equipe de pesquisadores industriais que decidiu aplicar método científico no chão de fábrica — em tempo integral."
Dênis Leite · Mekatronik
15+ áreas. Sem sobreposição vazia.
Cada área de atuação é coberta por pelo menos um pesquisador com produção científica documentada na temática. Mapeamos toda a stack de transformação digital — da estratégia ao chão de fábrica.
Financiamento federal CAPES Finance Code 001. Bolsa de Produtividade em Pesquisa CNPq — Hugo Leite, processo 300499/2025-6.
Quer conversar com a equipe?
Quando o problema chega à Mekatronik, ele vai direto para quem tem o domínio técnico certo. Nenhum intermediário entre o problema industrial e o pesquisador que vai resolvê-lo. Estamos em Recife/PE — conversa presencial sempre é mais produtiva, mas começar por uma chamada também funciona.