Por Leandro Becker, jornalista especializado em agronegócio
As incertezas no mercado de cana-de-açúcar, agravadas por problemas climáticos na safra brasileira 2021/22, desafiam os gestores de usinas a combinar alta produtividade e rendimento no campo com eficiência e lucro no escritório. Mas dois importantes aliados têm feito a diferença neste jogo: a tecnologia e a automação. Além de ajudar na lavoura, elas se transformaram em “conselheiras” cada vez mais necessárias na estratégia de operação.
Já pensou economizar R$ 7 milhões em uma área de 10 mil hectares só por aumentar a precisão da estimativa de TCH (toneladas de cana por hectare) e ATR (Açúcar Total Recuperável)? Ou antecipar a colheita orientado por um sistema que avalia a qualidade da cana atrelada à previsão do tempo em cada talhão? E que tal receber automaticamente na tela do computador um raio-X da lavoura feito por satélite até mesmo em dias nublados ou de chuva? Tudo isso não só existe como, por meio do uso de inteligência artificial, tem se tornado um trunfo na gestão.
Confira a seguir como, na prática, a adoção de novas tecnologias e a automação aumentam a precisão da estimativa de produtividade e rendimento do açúcar nas usinas de cana:
Precisão e confiança
No mercado de cana-de-açúcar, as estimativas de ATR e TCH (Toneladas de Colmos por Hectare) são pilares na administração da usina. É por meio delas que se mede não só qualidade, potencial e rendimento do canavial, mas se embasa a gestão estratégica do negócio. Mas, apesar de essencial, garantir a precisão máxima deste cálculo ainda é mais subjetivo do que automatizado.
O problema é que, na maioria das usinas, fazer essa conta depende do know-how de profissionais muito experientes. Só que essa análise personalizada, por mais que seja embasada em confiança, está sujeita a riscos. O especialista, por exemplo, pode sair a qualquer momento, por decisão própria ou aposentadoria, e até mesmo a complexidade e dificuldade em percorrer o canavial para assegurar uma maior acurácia do mapeamento.
É aí que a inteligência artificial traz um pacote muito atraente: mapeamento por talhão, uniformidade na avaliação e uma precisão crescente conforme vai “aprendendo” com o desempenho e histórico do canavial. “É possível ‘ensinar’ a tecnologia a ser cada vez mais precisa, além de deixá-la à prova de previsões mais cautelosas após momentos de incerteza, como quebra de safra, por exemplo”, afirma Jefferson Mello, gerente de produtos da Gamaya, empresa global especialista em inteligência automatizada para cana-de-açúcar.
Mais agilidade e menos custos
Outra vantagem da automação da estimativa de produtividade e rendimento da cana é a agilidade. Enquanto no sistema tradicional o funcionário vai mapear apenas parte da área, o satélite analisa o canavial a cada 10 metros. Assim, oferece uma precisão maior e de forma mais completa do índice de vegetação, considerando, por exemplo, registros de estresse hídrico, ataque de pragas e até mesmo analisando o efeito da aplicação de químicos.
A tecnologia também apoia o cálculo da estimativa ao contribuir com planos de prevenção a impactos climáticos. Afinal, diante da combinação entre análise do canavial e previsão do tempo, é possível priorizar o tratamento de certas áreas ou adiar a aplicação de insumos. “Considerando os problemas climáticos na safra passada de cana, contar com um sistema automatizado é uma forma tanto de amenizar perdas quanto de mapear o prejuízo e ajustar a operação da usina de forma mais rápida”, ressalta Mello.
Na época de colheita, essa otimização permite focar em melhorar a curva de produtividade de açúcar em todos os talhões. Afinal, é possível ver qual área ou fazenda deve ser colhida primeiro porque terá ATR maior. E o melhor: a recomendação é baseada no que está no campo, a partir de imagens de satélite, sem precisar investir em amostragem para pré-análise. Os benefícios se estendem ainda ao pós-colheita, quando há operações como adubação e aplicação de herbicida pensando no ciclo seguinte.
Fusão de dados
Sistemas modernos de automação também oferecem a chamada “fusão de dados”, ou seja, a combinação de informações capturadas pela inteligência artificial para apoiar a tomada de decisão dos gestores. Um exemplo disso são ferramentas que, além de monitorarem o canavial, baseiam seus resultados considerando avaliações complementares como previsão do tempo, histórico do talhão e análise técnica de especialistas em cana-de-açúcar.
É graças à fusão de dados que é possível visualizar em uma só tela tanto a estimativa (quantidade de cana no campo) e a predição (quanto terá na colheita). E o melhor: tudo é recalculado semanalmente, permitindo tomar ações e minimizar impactos tão logo o gestor detecte evidências de alteração nos valores estimados.
