5 mitos sobre o uso da ciência de dados para melhorar as estimativas de produção de açúcar nas usinas de cana

‍Por Leandro Becker, jornalista especializado em agronegócio

‍Quem nunca ficou com o pé atrás diante de uma nova tecnologia que promete melhorar tudo que é feito há décadas de um jeito simples, rápido e sem falhas? No cultivo de cana e operação das usinas, o barato já saiu muito caro anos atrás. E se a imagem do satélite não tiver qualidade? E se o robô errar a estimativa? Na dúvida, melhor não arriscar.

Mas a verdade é que o avanço da inteligência artificial e da ciência de dados tem desbancado a resistência com bons resultados. Cada vez mais, gerentes de usina que trocam o “e se” pelo “é claro” têm garantido alta produção no campo, menos estresse no escritório e mais dinheiro no bolso. O motivo? Os novos sistemas de automação combinam a precisão da máquina com a sabedoria de experientes especialistas em cana.

Para mostrar na prática como essa nova forma de gerir canaviais e usinas pode ser a diferença que falta para alavancar seus negócios, confira a seguir 5 mitos sobre o uso da ciência de dados para melhorar as estimativas de cana e açúcar.

1 – O satélite não tem muita precisão e pode causar prejuízo com dados errados

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O uso de sensoriamento remoto para fazer estimativas de produtividade nos canaviais começou a despontar no início dos anos 2000. O problema é que era usada uma única imagem de satélite para medir o Índice de Vegetação. O resultado? Uma correlação com a produtividade real de apenas 48% – baixo demais para trazer confiança ao gestor.

“Os resultados obtidos na época acabaram criando um estereótipo no setor de que a tecnologia não era tão eficaz quanto prometia ser. Mas, hoje, a agricultura digital evoluiu muito. A precisão é uma realidade”, afirma Jefferson Mello, gerente de produtos da Gamaya, que oferece soluções de inteligência agronômica para cana-de-açúcar.

Em duas décadas, os satélites não só aumentaram de forma expressiva a resolução das imagens como triplicaram a proximidade da captação – de 30 metros para 10 metros de distância no sistema da Gamaya, por exemplo. O que também cresceu foi a quantidade de dados: o satélite, que passava a cada 26 dias na lavoura, agora leva só 6 dias para retornar.

“Nossa ferramenta usa a fusão de dados de dois tipos de sensores embarcados nos satélites, os ópticos e de radar, o que permite uma melhor calibragem dos sensores para garantir a máxima qualidade dos dados espectrais. Além disso, a tecnologia que usamos é capaz de captar imagens do canavial até mesmo em dias nublados ou chuvosos com a mesma precisão”, ressalta Mello.

Outro diferencial para garantir dados confiáveis é a conectividade. A integração digital das ferramentas permite que informações obtidas de fontes diferentes sejam atualizadas de forma automática na tela do computador e possam ser analisadas por técnicos experientes considerando não só o contexto da região, mas variáveis que vão desde o histórico de produtividade até a previsão do tempo na área desejada.

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2 – A tecnologia não considera o histórico de safras anteriores nas estimativas

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Quem já trocou de celular sabe que foi-se o tempo em que um novo equipamento significa perder tudo que estava salvo no anterior. O mesmo vale para sistemas de automação e ciência de dados para as usinas de cana. A tecnologia não só permite que o gestor a alimente com dados como faz cruzamentos rápidos e complexos em minutos, oferecendo diagnósticos mais completos e menos subjetivos com o mínimo de esforço.

No caso do sistema da Gamaya, por exemplo, a assertividade de 99% para estimar Açúcar Total Recuperável (ATR) e 95% para Toneladas de Colmo por Hectare (TCH) é garantida graças a um banco com dados de rendimento de açúcar em mais de 4 milhões de hectares colhidos em diferentes regiões do centro-sul brasileiro nas últimas 10 safras.

Esse histórico robusto é levado em conta ao interagir com os dados do cliente, servindo de base para que o especialista humano configure um modelo personalizado que não só seja mais preciso, mas avalie características que incluem estágio de corte, período de plantio e colheita, variação de temperaturas, déficit hídrico e outras variáveis. 

“Quando o cliente entra com o histórico de suas lavouras, a tecnologia é reorientada a partir destas informações, bem como dos dados climáticos dos últimos 10 anos para a região, entre outros aspectos. É isso tudo que traz alta assertividade”, explica Mello.

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3 – Nenhum sistema substitui o olhar experiente de quem já conhece a lavoura

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Toda usina de sucesso tem especialistas e gestores com muitos anos de experiência e capazes de perceber no campo os rumos da safra. Mas não é só o conhecimento que é levado em conta na hora de fazer as estimativas: a subjetividade na análise faz com que cada previsão seja diferente, bem como influenciada por fatores externos, especialmente quando a safra em questão vem na sequência de problemas climáticos inesperados.

“No ano passado, por exemplo, houve três eventos de geada extrema e dois períodos de seca no verão, que afetaram TCH e ATR, e isso influencia psicologicamente. Acaba trazendo uma tendência de alguns profissionais subestimarem a produção de cana, algo que pode ser crucial para o negócio”, alerta o gerente de produtos da Gamaya.

No modelo de inteligência artificial da empresa, a expertise do gestor no campo é incorporada pela tecnologia, permitindo que o modelo seja mais preciso e tenha capacidade de aprender com os dados. “Isso reduz a subjetividade e aumenta a confiança das estimativas, uma vez que os dados são analisados a partir do que está no campo, não do histórico dos anos anteriores ou de uma amostragem da área”, observa.

Além disso, a implantação de um sistema de automação traz segurança para a usina, visto que o gestor ou especialista experiente pode se aposentar ou até mesmo deixar a empresa, causando grande dificuldade para ser substituído. “A tecnologia nunca vai parar de evoluir, trazendo não só assertividade constante, mas uma análise técnica neutra e com ajustes frequentes no modelo feitos por especialistas em cana”, destaca Mello.

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4 – A tecnologia só mapeia a lavoura e não ajuda em decisões de preço e venda

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Hoje, uma usina típica costuma operar com 50% de cana própria e 50% de cana comprada de fornecedores. Isso traz um balanço econômico no custo de produção e garante uma margem viável de negócio. E, nos momentos de necessidade, a cana spot (modalidade de compra à vista, sem contrato prévio) é sempre uma alternativa, apesar de estar sujeita ao fluxo de mercado e ter um custo muito maior do que a produção própria.

“Logo, ao garantir uma estimativa com máxima precisão, a tecnologia e a ciência de dados impactam diretamente na margem de lucro da usina. Afinal, se a estimativa é produzir 1 milhão de toneladas e houver um erro de 5%, será preciso repor essa quantidade a custo mais alto. E precisará manter certa quantia de dinheiro em caixa para comprar cana, se necessário. Com maior assertividade, a reserva de caixa para isso pode ser menor, permitindo que o gestor direcione o recurso para plantio, reforma, infraestrutura e outros aspectos importantes do negócio”, observa Mello.

Na ferramenta de automação e inteligência artificial oferecida pela Gamaya, a taxa de erro na estimativa gira em cerca de 2%, o que evita a necessidade de compra adicional de cana spot no mercado a preços mais elevados e com comprometimento das metas. “Hoje, nossa taxa de erro de estimativa de ATR é menor do que 1% e varia de 4% a 5% em TCH. Mas temos clientes com taxa de 2% em TCH por conta da grande quantidade de dados já obtida. Portanto, a tendência é que o uso da tecnologia ajude ainda mais a otimizar a produtividade e, consequentemente, fazer a usina lucrar mais”, afirma o gerente.

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5 – Inteligência artificial só ajuda no presente, não no longo prazo

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Na agricultura, especialmente em usinas de cana, o uso de uma tecnologia baseada em ciência de dados traz benefícios que vão muito além do resultado da safra atual, pois permitem apoiar a gestão não apenas com economia financeira, mas oferecendo uma visão completa do negócio em tempo real para embasar o planejamento estratégico, servindo de apoio para decisões de mercado e novos investimentos.

Um exemplo disso é, após a colheita, a necessidade de fazer um reinvestimento no canavial para garantir a produtividade no ano seguinte. Parte é feita em adubação e, se há erro na estimativa, o insumo acabará sendo aplicado de forma equivocada. “No método tradicional, é feita uma adubação pela produtividade, o que acaba resultando em menos adubo em uma área de potencial maior e mais adubo em uma de potencial menor. Com a nossa ferramenta e sua alta assertividade, é possível alocar melhor neste recurso, economizando insumos e, claro, dinheiro”, ressalta o gerente de produtos da Gamaya.

Considerando uma área de 10 mil hectares de cana e uma taxa média de erro na estimativa de 5%, hoje é preciso investir em torno de R$ 9,7 milhões a mais para recuperar e/ou repor a quantidade de açúcar. Com uma ferramenta de automação e inteligência artificial, essa taxa de erro cai para 2%, o que dá um custo adicional de R$ 2,6 milhões. 

“Na mesma área, só pela diferença de estimativa, é possível obter R$ 7 milhões para alocar melhor. Com este valor seria possível plantar 880 hectares de cana para renovar o canavial. Considerando que a taxa de renovação nas usinas é em torno de 15%, em uma área de 10 mil hectares seria possível renovar metade do canavial para a próxima safra só com essa economia”, exemplifica Mello.

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Diferenciais da Gamaya

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A Gamaya lançou recentemente um piloto do seu novo sistema de automação e inteligência automatizada para cana-de-açúcar. A tecnologia, que mescla alta precisão, ciência de dados e acompanhamento de especialistas em cana, oferece diferenciais como atualização via satélite, inclusive em dias nublados ou chuvosos, e elevada acurácia de ATR (até 99%) e TCH (mais de 95%) por um custo de aproximadamente R$ 0,50 por hectare – considerando uma área de 45 mil hectares.

Ao contratar o piloto, basta o cliente encaminhar uma lista de dados para implantar o sistema, incluindo resultados da safra anterior e atual. O acesso é liberado em até 7 dias, seguido do treinamento para uso da plataforma, que reúne as principais informações da automação de forma simples e intuitiva, em uma única tela. A Gamaya ainda oferece acompanhamento personalizado e orientações técnicas para cada cliente.

Para testar a ferramenta, entre em contato.

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