Segundo especialista, a adequação do agronegócio a requisitos de ESG é urgente e o uso de dados é fundamental nesse processo
Produzir mais, com menos. Este é o objetivo central dos produtores do agronegócio. A escassez de recursos e de mão-de-obra qualificada no campo, além do alto valor de insumos para a produção faz com que o uso de dados seja cada vez mais relevante. Neste contexto, eles são capazes de apoiar gestores a tomar decisões precisas, fundamentais para aumentar a eficiência e a produtividade.
“O investimento para o uso de tecnologia é uma das principais questões para produtores, mas o fato é que ele se compensa se considerarmos meramente a economia de diesel em motores ociosos, que é só uma, dentre uma série de vantagens produtivas”, afirma Alexandre Alencar, Diretor de Engenharia da divisão Autonomy & Positioning da Hexagon, líder global em soluções de posicionamento para o agronegócio.
Segundo o profissional, motores ociosos são extremamente comuns em operações agrícolas tradicionais, uma vez que o uso da máquina não é otimizado como naquelas que usam dados para programar e controlar as atividades dos equipamentos. “Todos os meses, temos um volume exorbitante gasto em combustível sem necessidade quando, por erro humano ou mesmo conveniência, máquinas permanecem ligadas enquanto aguardam a chegada de insumos ou de outros equipamentos para seguirem com suas atividades.”, comenta.
Um exemplo de economia de combustível é a sincronização de alocação de transbordos com o ritmo de corte de colhedoras, oferecida pela Hexagon. O sistema monitora o posicionamento de cada máquina e notifica quando um trator deve se movimentar para o local de operação, considerando distâncias entre os equipamentos, tempos e rotas para movimentação, e a sincronização de execução das atividades entre elas.
A análise de dados pode apoiar a eficiência no agronegócio tanto nesse caso, como de inúmeras formas. Para esclarecer um pouco sobre o tema, Alexandre cita as vantagens de seu uso para o setor em quatro grandes áreas principais:
Dados operacionais
O exemplo da redução de tempo de máquina ociosa fornecido acima entra neste grupo, mas não é, de longe, o único. Segundo o profissional, esse pilar pode reunir dados de rendimento de máquinas, tempo de produção, posicionamento e alocação de recursos, além da própria saúde dos equipamentos, o que pode ajudar a melhorar a produtividade.
“Esperar uma máquina quebrar para fazer manutenção representa um tempo perdido e consequente perda de produtividade que empresas do agronegócio sentem intensamente. Ao invés disso, os sensores podem diagnosticar defeitos e antecipar manutenções preventivas assim que o sistema identifica que ela está operando com qualquer dado fora do padrão”, explica.
Dados de rendimento
Este é um conjunto de dados diretamente relacionado à produtividade da cultura. “Já é possível realizar medições da produção de cada linha de cultivo, ou mesmo em cada ponto da área, para se poder identificar variações localizadas dentro de cada talhão. Se acontecer, por exemplo, do peso efetivo ser menor do que o esperado, é possível que o trecho esteja sendo afetado por alguma praga ou deficiência de nutrientes”, elabora.
A partir desses dados, as empresas do agronegócio podem agir com eficiência e identificar qual o problema a ser resolvido localmente. Em contrapartida, se não houver essas informações detalhadas ponto-a-ponto, a tratativa apenas é possível ao se considerar o talhão como um todo, sem a possibilidade de ações específicas e pontuais.
Um exemplo muito comum disso é a utilização de defensivos agrícolas em toda a extensão do plantio numa aplicação de taxa fixa. “Essa prática é extremamente contraproducente. Não só pelo preço elevado desses insumos, mas também pelo alto risco de impacto ambiental que ela apresenta com o uso de produtos em excesso. Corre-se o risco, por exemplo, de contaminação de lençóis freáticos ou de fontes de abastecimento de água.”
Dados meteorológicos
Estações climatológicas posicionadas ao longo das áreas de produção são usadas para coletar dados que acompanham chuvas e secas, variação da temperatura, monitorar exposição ao sol, entre outras informações relevantes.
“O impacto do clima no crescimento de plantações é evidente. A cana-de-açúcar, por exemplo, tem sua produção de sacarose diretamente associada à resposta da planta às condições climáticas. Ante variações de temperaturas, em clima seco e com baixa umidade, elas concentram a quantidade de açúcar, o que resulta em uma produção de maior qualidade. O uso desses dados ajuda os agricultores a planejar o melhor momento ideal para colheita”, conta Alexandre.
Além das informações meteorológicas, há muitas outras associadas à geografia e geologia do local que são extremamente úteis ao produtor, como aquelas relacionadas à saúde do solo, à topografia do local – que auxilia no planejamento do layout de talhões e na logística da colheita. O profissional também menciona dados que podem auxiliar o controle de fogo, seja acidental ou de origem criminosa, como por exemplo informações sobre umidade de solo e ar, velocidade e direção do vento, temperatura e histórico de precipitação.
Dados de agricultura de precisão
Os sensores de posicionamento na agricultura são capazes de identificar, com precisão de poucos centímetros, os desenhos das linhas onde os equipamentos devem se locomover ao longo do plantio. “Esses dados são alimentados com pilotos automáticos para evitar, por exemplo, que os tratores passem em cima das plantas, as danificando e causando problemas futuros de brotação, principalmente em culturas perenes ou semiperenes. É como se eles andassem em trilhos, evitando prejuízos”, diz o especialista. A mesma tecnologia também otimiza a área de plantio, padronizando o distanciamento entre mudas e permitindo produzir mais, na mesma área.
Essa capacidade também é útil para evitar a redução da sobrepassagem e aplicação de insumos em áreas indesejadas, além da redução do uso de defensivos agrícolas, como mencionado anteriormente. Segundo Alexandre, uma vez identificadas áreas específicas com a necessidade de intervenção, as máquinas são programadas para pulverizar automaticamente apenas quando transitam sobre um ponto marcado.
“A habilidade de rastreamento detalhado de cada etapa da produção agrícola é base para atingir parâmetros de ESG (sigla em inglês para Governança Ambiental, Social e Corporativa) e se manter relevante no mercado atual. Já é hora dos empresários abraçarem o ESG efetivamente em suas colheitas, porque já podemos ver importantes mercados se fechando para produtores que não atendem esses requisitos, principalmente na Europa”, diz o profissional.
Por fim, Alexandre destaca que o uso de dados no agronegócio é uma opção extremamente relevante para aumentar a eficiência de produtores agrícolas, mas enfatiza a importância de uma equipe especializada para a análise das informações coletadas, que deve ser proporcional em tamanho e especialização, ao volume de dados gerado por cada produção. Com isso em vista, o apelidado ‘agricultor de escritório’ é uma carreira em alta demanda, segundo Alexandre. “Observamos uma demanda crescente por profissionais capacitados para analisar informações à distância para identificar falhas e oportunidades e tomar as melhores decisões com os dados gerados por esses sistemas de apoio.”
Sobre a Hexagon:
A Hexagon é líder global em soluções de realidade digital, combinando tecnologias de sensor, de software e autônomas. Estamos colocando os dados para trabalhar para aumentar a eficiência, a produtividade, a qualidade e a segurança nos setores industrial, de fabricação, de infraestrutura, no setor público e em aplicativos de mobilidade.
Nossas tecnologias estão moldando a produção e os ecossistemas relacionados às pessoas, para se tornarem cada vez mais conectadas e autônomas, garantindo um futuro escalável e sustentável.
A divisão Autonomy & Positioning da Hexagon é pioneira em soluções completas para posicionamento garantido para terra, mar e ar. Suas soluções capacitam ecossistemas de posicionamento inteligente em setores vitais e aplicativos de segurança de vida, permitindo o avanço do Autonomous X (carros, UAVs, veículos industriais, trens, veículos agrícolas, embarcações e muito mais). A divisão inclui as marcas líderes NovAtel, Veripos e AutonomouStuff.
