O uso de dados no agronegócio é essencial para otimizar operações complexas, como a logística entre o campo e a usina. A análise de variáveis como distâncias, tempos de ciclo e manutenção de maquinário permite a tomada de decisões mais eficazes, superando as limitações das planilhas. O foco deve estar na resolução de problemas com base em dados, garantindo eficiência e produtividade.
Willian Fernandes
Project ManagerSTAUFEN.Brasil
Atuação no agronegócio em empresas como Biosev e Citrosuco, na implantação de tecnologias para otimização de colheita e operações agrícolas.
Em consultoria, anos de atuação em projetos de Big-Data e Business Intelligence, tendo como principais clientes Ihara, Long-Ping, Nutrien, Agrichem, Minerva Foods e Honda.
Em Business Development, atuação consultiva em diversos projetos de tecnologia e digitalização, como foco em melhoria de performance dos clientes via análise de dados, governança e processos.
Projetos:
Tereos DoT (Database of Truth): centralização dos dados industrial e agrícola em uma única fonte para visibilidade da Manutenção e Operação das usinas;
Agrichem (Nutrien): mapeamento de indicadores da área comercial para elaboração de um Data Warehouse e painéis no Power BI;
Ihara Data lake: mapeamento de mais de 136 indicadores e modelagem de dados das áreas comercial, marketing, logística e operações para centralização em um repositório AWS;
brMalls: Data Advisor do Assessment 360º nas áreas do comercial, Marketing, Financeiro e operação de Shoppings, buscando gaps e propondo ações de melhorias.
Contatos:
willian.fernandes@staufen.com.br
* Por Willian Fernandes
Project manager na STAUFEN.
Um exemplo prático na logística entre campo e usina de cana-de-açúcar
No setor sucroenergético, a logística entre o campo e a usina desempenha um papel crucial para a eficiência e a rentabilidade da operação. Um exemplo prático que ilustra a importância dos dados nesse processo envolve duas frentes de colheita de cana-de-açúcar, ambas equipadas com o mesmo número de colhedoras, tratores e caminhões, mas localizadas a diferentes distâncias da usina.
A primeira frente está a 10 km da usina, enquanto a segunda está a 60 km. Apesar das condições operacionais idênticas, a maior distância da segunda frente impõe desafios logísticos maiores, como a necessidade de um tempo maior para que os caminhões carregados de cana cheguem à usina e retornem ao campo para novos carregamentos. Essa diferença já requer um planejamento detalhado para garantir que a usina receba cana suficiente, sem interrupções no processo produtivo.
Agora, imagine que a segunda frente de colheita seja movida para uma distância ainda maior, a 80 km da usina. Com esse aumento, o tempo de ciclo dos caminhões será ainda mais longo, diminuindo o fluxo contínuo de cana para a usina. Para compensar esse gargalo logístico, seria necessário aumentar o número de caminhões canavieiros para garantir que a quantidade de cana transportada até a usina permaneça estável. Caso contrário, o processamento na usina poderá ser afetado, gerando ociosidade e reduzindo a eficiência da operação.
Além disso, se uma das colhedoras de qualquer frente sofrer um aumento no tempo de manutenção, reduzindo a quantidade de cana colhida por hora, o impacto será sentido diretamente na logística. Menos cana será colhida e, consequentemente, menos cana chegará à usina. Nesse cenário, a combinação de fatores como a distância da usina, o número de caminhões disponíveis e o tempo de manutenção das máquinas torna o planejamento complexo.
OTIMIZANDO A LOGÍSTICA POR MEIO DE INSIGHTS ORIENTADOS POR DADOS: SUPERANDO A COMPLEXIDADE PARA OBTER MAIOR EFICIÊNCIA
Esse tipo de análise, com múltiplas variáveis — distância, tempo de ciclo dos caminhões, manutenção das colhedoras e a produtividade do campo — rapidamente ultrapassa a capacidade de gerenciamento eficiente com o uso de planilhas tradicionais. O uso de ferramentas de analytics e modelos de otimização baseados em dados torna-se essencial para simular diferentes cenários, prever possíveis gargalos e tomar decisões que maximizem a eficiência do transporte e minimizem os custos operacionais.
Em suma, ao integrar dados de campo, manutenção e logística em tempo real, as usinas e operações agrícolas podem otimizar a alocação de recursos e garantir um fluxo constante de cana para a produção, mesmo diante de variáveis complexas como distâncias e manutenção.
O foco está na resolução de problemas e não nas ferramentas
A logística no agronegócio, especialmente no setor sucroenergético, envolve uma série de variáveis interdependentes que, quando analisadas isoladamente, podem levar a decisões ineficazes. No exemplo das frentes de colheita de cana, a distância até a usina, a disponibilidade de caminhões e o tempo de manutenção das colhedoras são apenas alguns dos fatores que influenciam diretamente a eficiência da operação. Quando essas variáveis aumentam em complexidade, a simples utilização de planilhas deixa de ser suficiente, exigindo ferramentas de analytics para otimizar a tomada de decisões e prever gargalos.
A chave para o sucesso, no entanto, não está em focar nas ferramentas de análise, mas em resolver os problemas certos com base nos dados disponíveis. O papel dos gestores e operadores torna-se ainda mais estratégico nesse processo, pois é necessário traduzir os dados em ações concretas no campo. A capacidade de integrar dados de diferentes fontes e transformar essas informações em decisões precisas permite que as operações agrícolas se tornem mais eficientes e menos suscetíveis a imprevistos.
Assim, o foco deve ser sempre a resolução de problemas práticos, utilizando dados de maneira inteligente para otimizar recursos, melhorar a logística e garantir que a cana chegue à usina na quantidade e no tempo necessários. Mais importante do que a tecnologia utilizada é a capacidade de transformar esses dados em insights que guiem decisões eficazes, gerando impacto real nas operações e nos resultados do agronegócio.
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