logo
Top

Modelos analíticos na indústria de cana-de-açúcar

O Brasil é, atualmente, o terceiro maior exportador agrícola do mundo, com uma fatia de 5,7% do mercado global de alimentos, ficando atrás apenas dos EUA e União Europeia. É o que aponta o Relatório Estado de Mercados de Commodities Agrícolas 2018, produzido pela Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO, na sigla em inglês). No entanto, nem sempre foi assim: no ano 2000, ocupávamos a quinta colocação no ranking, com apenas 3,2% do share de mercado.

 

Parece pouco, mas 2,5% em proporções globais é um crescimento significativo. Você tem ideia do que está por trás deste avanço? Certamente a resposta a esta pergunta passa pela adoção de inovações tecnológicas e pelo aperfeiçoamento de práticas de gestão do agronegócio que, juntas, resultam em muito mais produtividade às empresas e a seus trabalhadores. A indústria de cana-de-açúcar está totalmente inserida neste contexto e vem demonstrando resultados superiores com o emprego de tecnologias para otimizar seu processo produtivo, entre os quais, ganha destaque a implementação de modelos analíticos, que detalharemos a seguir.

 

Desafios da indústria de cana

Uma das principais culturas agrícolas brasileiras, produzida desde o período colonial, a cana-de-açúcar enfrenta inúmeros desafios em seu processo produtivo, em diferentes níveis – estratégico, tático e operacional.

 

Considerando que a vida útil de um talhão de cana (unidade mínima de cultivo, estabelecido de acordo com as curvas do terreno e o comprimento ideal do solo) é de 4 a 10 anos, período no qual ocorrem diferentes safras, as variáveis inerentes à produção fazem das tomadas de decisões em cada etapa momentos determinantes.

 

Em nível estratégico, os desafios consistem na decisão do melhor momento para reformar o talhão, visto que a cada ano a produtividade diminui, e na escolha da variedade de cana a ser plantada, buscando melhor eficiência produtiva e logística na colheita. Reformar o talhão significa remover a soqueira e plantar uma nova cana no lugar, o que leva pelo menos um ano até a primeira safra. Já diferentes variedades de cana têm seu ponto ótimo de colheita em diferentes momentos do ano, o que torna essencial a seleção de uma variedade que combine com a época de colheita dos outros talhões próximos.

 

Passando ao nível tático, o principal desafio está no estabelecimento do cronograma e na escolha do mês ideal para colher um talhão, visto que, no ponto ótimo, a capacidade de geração de açúcar é significativamente superior. Por mais conhecido que seja este fato, vários fatores levam à colheita em momentos não ideais, como a capacidade de processamento da usina, questões logísticas de deslocamento das frentes de colheita, talhões que precisam ser colhidos para reforma, entre outros.

 

Finalmente, em nível operacional, a grande dificuldade consiste na definição da ordem de colheitas no canavial, de forma a minimizar o deslocamento da frente da semana e, consequentemente, gerar maiores ganhos financeiros.

 

Modelo analítico

Diante dos desafios levantados em cada um dos níveis da produção de cana-de-açúcar, a implementação de um software baseado em modelo analítico aparece como solução ideal. E é aqui que a UniSoma atua, oferecendo uma solução focada em resultados analíticos reais, precisos e em tempo hábil para tomadas de decisões que permitem minimizar perdas e ainda potencializar a produtividade das indústrias de cana.

 

O modelo leva em consideração variáveis como:

  • Mês de colheita
  • Frente de colheita
  • Melhor usina de processamento x retorno financeiro para cada lote
  • Curva de ATR e TCH de cada talhão (curva de açúcar teórico recuperável e toneladas de cana por hectare de cada talhão)
  • Data mínima e máxima de colheita de cada talhão
  • Capacidade e eficiência da frente de colheita
  • Capacidade de moagem da usina
  • Capacidade e eficiência dos processos industriais
  • Raio médio da usina
  • Custos de colheita
  • Custos de movimentação das frentes
  • Custos de operação da usina

 

Ao acessar dados originados em inúmeras fontes, prepará-los e integrá-los aos processos de negócios, a solução viabiliza a entrega de resultados mais assertivos, visando a uma tomada de decisões capaz de aumentar os rendimentos industriais. Um modelo tático típico envolve um planejamento anual, com revisões durante o ano e pequenos ajustes quando necessários. Com a implementação de um modelo analítico, que leve em consideração diferentes aspectos da produção e suas variáveis, os ganhos vêm da obtenção de uma visão global sobre o planejamento, em contraste a decisões que parecem boas momentaneamente, mas que comprometem o resultado geral ao final do ano.

 

Cenário competitivo e de crescimento

A expectativa para o cultivo de cana-de-açúcar no Brasil é que siga em ascensão, atingindo 14 milhões de hectares no ano de 2030. Segundo o IBGE, em 2000, a área plantada era de 4,8 milhões de hectares, enquanto em 2017, correspondia a 10,2 milhões de hectares. Um cenário de crescimento que vai demandar alterações nos sistemas produtivos e modelos de gestão, a fim de sustentar o avanço de forma consistente e competitiva.

 

O momento atual de transformações apresenta inúmeras possibilidades de usos da disrupção tecnológica para a indústria de cana-de-açúcar. Se você quer transformar sua operação para alcançar mais controle de ponta a ponta, produzir mais e melhor, economizar tempo e dinheiro e, ainda, maximizar sua margem de contribuição aos resultados, a solução está diretamente relacionada à tecnologia que você vai adotar. Contate um especialista da UniSoma e entenda por que somos o parceiro ideal para sua jornada.

 

*Rafael Mosca é graduado pela UNICAMP em matemática aplicada e computacional. É Analista sênior na UniSoma, desenvolveu modelos matemáticos para projetos de diversos setores, inclusive de agronegócio.