- Planejamento das áreas de cultivo;
- Fornecimento de insumos e sementes;
- Gestão de equipamentos de plantio, trato e colheita;
- Logística de transporte;
- Beneficiamento dos produtos;
- Comercialização da produção.
Além disso, o setor está sujeito a inúmeras variáveis, como o clima, a volatilidade de preços e a indisponibilidade de alguns insumos/matérias-primas. Essas duas últimas ficaram mais evidentes com a pandemia da Covid-19, que acarretou ainda na perda de referencial – previsões baseadas em sazonalidades ou tendências praticamente deixaram de existir nesse período.
Por isso, as empresas que continuaram operando normalmente em meio à pandemia estão passando por uma fase de transição para entender qual é a dinâmica de mercado que vai imperar daqui para frente. Principalmente no que se refere à sua cadeia produtiva e na maneira de agir com relação aos stakeholders do seu negócio.
Quem contava com solução em Inteligência Artificial para prever demandas conseguiu reagir mais rápido e ter mais acurácia em suas decisões estratégicas. Em outras palavras: ganhou vantagem competitiva frente às indústrias que não tinham maturidade analítica. Ainda assim, não passou ileso. A queda na qualidade dos dados (e nas informações de mercado trazidas por seus colaboradores) foi significativa, porque os insights históricos já não serviam mais como parâmetro para o momento. Mas e agora, com essa “trégua” da pandemia, podemos voltar a olhar para o passado como fazíamos antes?
Neste artigo, mais do que trazer a resposta para essa pergunta, mostramos como soluções que passam pela adoção de tecnologias de IA contribuem com o agronegócio no período atual.
Planejamento integrado contribui para tomada de decisão
Se o comportamento de mercado no período antes da Covid-19 sofreu oscilações e a pandemia é uma “fase de trevas” que ainda não pode ser extrapolada para o futuro, o que as empresas vivem hoje é um hiato de conhecimento. Em um mercado ainda de alta volatilidade, em que variações significativas de preço e demanda impactam em toda a cadeia, o planejamento integrado vem como solução.
Por exemplo, em indústrias de papel e celulose, a tomada de decisões vai desde o plantio até a distribuição: qual o melhor tipo de eucalipto a ser plantado em qual área, como fazer a nutrição da terra, em que ponto armazenar, quando (e como) mudar o mix de produção, entre tantas outras variáveis. Só que os desafios aumentaram com a pandemia, principalmente por causa da volatilidade de preço e concorrência pela disponibilidade de navios.
Quando a indústria possui ferramental e faz a combinação de diferentes técnicas analíticas que consideram a cadeia de ponta a ponta e proporcionam o planejamento integrado, a tomada de decisão passa a ser mais rápida.
Isso impacta em minimizar erros, maximizar resultados e possibilita respostas mais rápidas quando outros eventos inesperados vierem (que certamente virão – e mais rápidos!).
Na indústria de açúcar e etanol, o cenário é o mesmo: o planejamento integrado contribui para as viradas de produção cada vez mais recorrentes e que exigem agilidade.
Há ainda questões do agronegócio que saem do nível tático e entram mais no operacional, no dia a dia do negócio – e com as quais a Inteligência Artificial também pode contribuir. Entre elas, saber movimentar melhor os equipamentos (como as colheitadeiras e plantadeiras) para se ter um custo saudável sem comprometer toda a cadeia de produção.
Soluções em IA: do nível tático ao operacional
De uns anos para cá, a agricultura brasileira tem passado por várias mudanças com a transformação digital e a adoção de novas tecnologias. O setor já vivencia os benefícios do monitoramento contínuo do campo e da automação de processos. Estamos falando do aumento da produtividade e da melhoria contínua na qualidade de suas produções.
No entanto, por mais que a telemática esteja gerando quantidade (e qualidade) de informação, a agricultura de precisão ainda está no campo do monitoramento remoto, ou seja, em uma abordagem descritiva da operação. Os dados não estão sendo usados para a tomada de decisão (abordagem prescritiva) ou para percepção de anomalias (abordagem diagnóstica) – o que pode mudar em um cenário de “pós-pandemia”.
Além de trazer contribuições em todas as etapas da cadeia de produção citadas acima (as melhores áreas de cultivo, gestão de plantio, logística de transporte, etc.), a aplicação de Inteligência Artificial na agricultura também pode contribuir na manutenção de maquinário.
Como exemplo, atualmente vemos colheitadeiras sujeitas apenas ao que preconiza a manutenção preventiva — questões como condição climática, circunstância de solo, tempo de uso, etc., são desconsideradas. Portanto, quando têm um comportamento diferente do padrão previsto, não são categorizadas como anomalias.
Análise preditiva: contribuição para a tomada de decisão
A análise preditiva vem, então, para usar essas informações da agricultura de precisão de maneira bastante dinâmica a ponto de perceber anomalias e, assim, contribuir para a tomada de decisão. Esse conjunto de algoritmos e técnicas estatísticas aplicadas em dados estimam uma previsão de eventos futuros.
Isso sem contar que, quando há um bom histórico da operação das máquinas, é possível antever quais são os equipamentos a serem alocados em cada ponto de maneira a aumentar a vida útil do maquinário sem precisar investir em novos.
Seja em nível tático ou operacional, lidar com incertezas para solucionar os desafios nos negócios sempre foi uma constante para o agronegócio brasileiro. Ainda que estejamos vivendo um hiato de conhecimento, a solução passa pela adoção de tecnologias que permitam um planejamento integrado e uma análise prescritiva e preditiva.
Assim, será possível definir quando e quais ações devem ser realizadas no plantio, na colheita, na produção, no estoque, na logística, na distribuição, nas vendas que maximizem a rentabilidade global.
Fale com a UniSoma e veja como podemos firmar uma parceria para esse novo cenário que se avizinha!
Assista o video abaixo e saiba mais:
Luciano Moura é Diretor Comercial da UniSoma
