Dados no Agronegócio: Otimizando Operações

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.

* Por Willian Fernandes
Project manager na STAUFEN.

Analytics e agronegócio

O agronegócio, um dos pilares da economia global, está passando por uma transformação significativa com o uso de dados e analytics. No entanto, o verdadeiro valor dessas tecnologias não está nas ferramentas em si, mas na capacidade de resolver problemas práticos e melhorar processos. Desde a otimização de operações de campo até a tomada de decisões estratégicas, o uso de dados no agronegócio vem proporcionando ganhos expressivos de eficiência, redução de custos e aumento da produtividade.

Em vez de se concentrar em ferramentas específicas, como softwares de analytics ou plataformas de inteligência artificial, o foco deve estar em como os dados podem auxiliar na resolução dos desafios do setor. Com a digitalização das operações agrícolas, uma grande quantidade de dados é coletada diariamente por computadores de bordo, estações meteorológicas e máquinas de colheita, entre outros. No entanto, apenas os dados tratados adequadamente e transformados em insights podem impactar positivamente a tomada de decisões. Esse processo inclui a coleta, limpeza, análise e aplicação de dados de fontes diversas, como clima, solo, operações de maquinário e recursos financeiros.

No agronegócio, exemplos de sucesso incluem a melhoria no planejamento de safras, a otimização no uso de insumos e a antecipação de problemas de manutenção em maquinário. O segredo está na simplicidade de aplicar analytics de maneira direcionada, focada em resolver problemas reais, e não na complexidade das ferramentas utilizadas. Dessa forma, a digitalização torna-se um meio, e não o fim, para alcançar resultados concretos que beneficiam tanto a produção quanto a sustentabilidade no campo.

O verdadeiro diferencial das análises de dados está em permitir que agrônomos, gestores e operadores tomem decisões mais informadas, integrando dados operacionais e financeiros de maneira eficiente. Ao priorizar a resolução de problemas e o uso de dados relevantes, o agronegócio pode maximizar seu potencial, independentemente da tecnologia específica utilizada.

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.

Sugar cane plantation with blue sky background.

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.

An outdoor scene of a large, sunny field filled with neat rows of crops. In the foreground, an agronomist is holding a tablet displaying advanced agricultural analytics such as expected yield, crop forecast, and risk assessments. The tablet screen is clearly visible, displaying colorful, detailed graphs and data. The background shows the vibrant field stretching into the distance with trees and a clear blue sky. The person holding the tablet is partially visible, dressed in casual farming attire, perhaps standing near a tractor or next to a row of crops. Sunlight reflects softly off the tablet screen, emphasizing the blend of technology with natural farming --chaos 30 --ar 2:3 --v 6.1 Job ID: 1fb039c0-b014-4a25-81f2-51a96b5fc589

farmer agronomist in soybean field checking crops before harvest. Organic food production and cultivation.

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.