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Por Fábio Girardi, diretor do Segmento de Agroindústria da TOTVS
Com limitações físicas de espaço para expandir e uso máximo da capacidade das máquinas, a agroindústria, ainda mais intensamente do que outros segmentos do mercado, precisa direcionar a sua atenção e esforços para medidas que elevem a sua produtividade. É a conhecida expressão (mas com uma pequena mudança): “fazer mais com o mesmo”. O que muda hoje é que as empresas do agronegócio também estão entre as que mais geram dados sobre a sua operação e este é, sem dúvidas, o seu bem mais valioso e o grande passo da sua transformação na busca por maior eficiência.
Máquinas e tecnologias geram dados o tempo todo, mas fazer disso algo útil para o negócio é o que fará a diferença na produtividade. É aqui que entra o modelo de gestão em linha, que utiliza as informações – no momento em que elas acontecem – para a tomada de decisões. A base deste conceito é uma gestão próxima da operação, para que seja possível ajustar desvios ou prevenir transtornos maiores, sempre comparando a execução ao planejamento. Quanto mais rápido consegue-se ver o comportamento das atividades, mais prontamente pode-se ter uma ação corretiva para sair de padrões errados. Por exemplo, se um trator apresentar um problema no uso de combustível fora do período de manutenção, isso só será percebido se um software apontar que há inconformidades no que foi planejado para o gasto do veículo. Com esse indicador, o erro pode ser corrigido antes que se prolongue e prejudique o orçamento.
Existe, sim, uma forma de ter mais produtividade e melhorar a gestão, apenas olhando para os dados gerados. E devemos ir além – não basta olhar um processo de forma individualizada. O ideal é consolidar uma visão holística e integrada de todas as atividades, para que as análises sejam mais estratégicas para os negócios. Por exemplo, cruzando informações das janelas de plantio, com as de emergência da plantação (quando ela rompe a terra), clima e fitossanidade, consegue-se ter a previsibilidade da produtividade da lavoura. Considerando os dados climatológicos, é possível determinar os estágios da planta e como deverá ser o controle fitossanitário. Nessa fase, unimos a predição da aplicação de insumos aos registros do que já foi utilizado, para evitar, ao máximo, falhas – lembrando que este é um processo dispendioso da produção e que, inclusive, precisa estar integrado à área de custos. Praticar a agricultura de precisão é um diferencial para a saúde da lavoura, pois, em dois ou três dias, o nível de infestação pode sair do controle.
Sabemos que, com maior adoção do modelo de gestão em linha pelas empresas, há uma demanda crescente por informações em tempo real e que isso, fatalmente, esbarra em limitantes de infraestrutura e comunicação no campo. No Brasil, o conceito se aplica pelo menor tempo possível para transformar informação em decisões. Hoje, já temos um contingente enorme de equipamentos e máquinas com recursos para gerar dados e precisamos de um motor cognitivo para construir conhecimentos de negócios: absorver, analisar e gerar estratégia com essa base.
Dado por dado, de forma descentralizada, é uma matéria morta, sem valor para a empresa. A jornada de transformação do agronegócio movimenta-se em direção da inteligência artificial, que se posiciona como a próxima grande onda em ganhos de produtividade para a agroindústria, com recomendações para o controle fitossanitário, a partir da análise de históricos e meteorologia; para a fertilização de solos; a otimização de rotas de colheita e logística, bem como a análise de sensores e dados de equipamentos agrícolas para apoiar na recomendação de ações e na geração de alertas ou, ainda, para simular e avaliar forecasts em custos agroindustriais. Há uma infinidade de possibilidades!
Claro que ainda há muito espaço durante essa fase transacional, até que um modelo completo baseado em inteligência artificial esteja em prática. Enquanto isso, é possível utilizar recursos de analytics para trabalhar os dados de uma melhor maneira – por meio de índices consolidados em gráficos, para facilitar o entendimento de uma série de correlações entre áreas.
O caminho do aumento da produtividade no agronegócio, certamente, passa pela forma como os dados são tratados. A gestão em linha vem para colocar a tomada de decisão ao mesmo passo em que a operação acontece, no menor tempo possível e com prontidão de ações, para que os desvios não prejudiquem o percurso já planejado. E você, já começou a trilhar a sua transformação?
Existe, sim, uma forma de ter mais produtividade e melhorar a gestão, apenas olhando para os dados gerados. E devemos ir além – não basta olhar um processo de forma individualizada. O ideal é consolidar uma visão holística e integrada de todas as atividades, para que as análises sejam mais estratégicas para os negócios. Por exemplo, cruzando informações das janelas de plantio, com as de emergência da plantação (quando ela rompe a terra), clima e fitossanidade, consegue-se ter a previsibilidade da produtividade da lavoura. Considerando os dados climatológicos, é possível determinar os estágios da planta e como deverá ser o controle fitossanitário. Nessa fase, unimos a predição da aplicação de insumos aos registros do que já foi utilizado, para evitar, ao máximo, falhas – lembrando que este é um processo dispendioso da produção e que, inclusive, precisa estar integrado à área de custos. Praticar a agricultura de precisão é um diferencial para a saúde da lavoura, pois, em dois ou três dias, o nível de infestação pode sair do controle.
Sabemos que, com maior adoção do modelo de gestão em linha pelas empresas, há uma demanda crescente por informações em tempo real e que isso, fatalmente, esbarra em limitantes de infraestrutura e comunicação no campo. No Brasil, o conceito se aplica pelo menor tempo possível para transformar informação em decisões. Hoje, já temos um contingente enorme de equipamentos e máquinas com recursos para gerar dados e precisamos de um motor cognitivo para construir conhecimentos de negócios: absorver, analisar e gerar estratégia com essa base.
Dado por dado, de forma descentralizada, é uma matéria morta, sem valor para a empresa. A jornada de transformação do agronegócio movimenta-se em direção da inteligência artificial, que se posiciona como a próxima grande onda em ganhos de produtividade para a agroindústria, com recomendações para o controle fitossanitário, a partir da análise de históricos e meteorologia; para a fertilização de solos; a otimização de rotas de colheita e logística, bem como a análise de sensores e dados de equipamentos agrícolas para apoiar na recomendação de ações e na geração de alertas ou, ainda, para simular e avaliar forecasts em custos agroindustriais. Há uma infinidade de possibilidades!
Claro que ainda há muito espaço durante essa fase transacional, até que um modelo completo baseado em inteligência artificial esteja em prática. Enquanto isso, é possível utilizar recursos de analytics para trabalhar os dados de uma melhor maneira – por meio de índices consolidados em gráficos, para facilitar o entendimento de uma série de correlações entre áreas.
O caminho do aumento da produtividade no agronegócio, certamente, passa pela forma como os dados são tratados. A gestão em linha vem para colocar a tomada de decisão ao mesmo passo em que a operação acontece, no menor tempo possível e com prontidão de ações, para que os desvios não prejudiquem o percurso já planejado. E você, já começou a trilhar a sua transformação?
