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Maquinário conectado melhora estratégias de manutenção do maquinário agrícola

Por Ricardo Hayashi, responsável por produtos para Conexões Inteligentes da Atech

O setor de agronegócio no Brasil vem apresentando um crescimento constante e, após a previsão de que a safra de soja no período de 2018/2019 deverá ser superior à dos Estados Unidos, até então líder mundial, agora a grande notícia é de que produção de café deve ser a maior da história, com uma colheita de quase 60 milhões de sacas beneficiadas de 60 quilos.

A estimativa sobre a produção de soja foi divulgada em maio pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos, dando conta de que o Brasil deve produzir cerca de 117 milhões de toneladas, um pouco acima dos 116 milhões dos norte-americanos. Já a estimativa sobre a colheita de café foi divulgada em dezembro pelo IBGE, apontando um crescimento de mais de 33% em relação à safra passada.

Para alcançar esses números, o setor de agronegócio investe alto em tecnologia e no desempenho do maquinário. Grandes produtores já perceberam a importância de contar com máquinas modernas e desenvolvidas para atender as necessidades e particularidades de cada tipo de solo e de clima, que variam conforme a região do Brasil, requerendo estratégias diferenciadas de manutenção.

Somente o setor de máquinas agrícolas, usadas no preparo do solo, plantio, aplicação de defensivos e colheita, junto com máquinas rodoviárias, deve movimentar US$ 16,7 bilhões em 2018, segundo a Anfavea (Associação Nacional de Veículos Automotores). E não podemos deixar de lado outros maquinários que compõem a cadeia do agronegócio, como os usados no processamento de leite, por exemplo.

A agricultura 4.0

O conceito 4.0, que em primeiro lugar foi adotado pelo setor de manufatura, leva para o campo um novo modelo de maquinário com diversas tecnologias de Internet das Coisas embarcadas, que demandam novos modelos de gestão e de manutenção, baseados na análise dos dados enviados em tempo real sobre o seu desempenho. Essa inteligência é fundamental para que os especialistas possam implantar sistemas de agricultura de precisão, conectando máquinas e serviços.

Com a adoção de tecnologias de IoT, os gestores do agronegócio esperam minimizar perdas, ajustar processos e maximizar resultados. Com a Internet das Coisas, a descoberta antecipada de um ataque de praga, por exemplo, permite atuar com defensivos em áreas pontuais, corrigir processos e evitar perdas, assim como garantir a confiabilidade e a disponibilidade do maquinário, estratégia fundamental para garantir mais segurança e eficiência na gestão de ativos.

Para crescer em um ambiente tão sujeito a variações como o setor agrícola, a informação é o principal insumo e mais do que nunca são os dados dos sensores embarcados em máquinas e equipamentos que vão permitir ao gestor tomar decisões mais assertivas sobre a estratégia de operação no campo, manutenção e também sobre as necessidades do negócio.

Conectividade garante uma melhor estratégia de manutenção

O uso de inovadoras tecnologias no agronegócio depende de conectividade, em que as Redes MESH aparecem como a melhor opção para garantir a troca de informações. Afinal, de que adianta investir em sensores e máquinas inteligentes que produzem um grande volume de dados que poderiam ser usados para melhorar a estratégia de manutenção e, também, de produção, se não há como extrair e analisar em tempo real essas informações? Sem conectividade, todos os dados precisam ser extraídos, cruzados e analisados manualmente, perdendo toda a agilidade necessária para manter a competitividade, a redução das perdas nas lavouras, e o aumento da eficiência operacional de seus ativos.

Em locais remotos, longe dos grandes centros urbanos, as Redes MESH aparecem como a melhor opção para garantir a troca de informações entre os dispositivos e os softwares de monitoramento e análise. Essa tecnologia de conexão consiste em nós (pontos) de rádio organizados em uma topologia MESH (em malha), que se conectam sem fios, e sem envolver uma operadora de telecom ou um provedor de serviços de internet, entregando um alto grau de escalabilidade, simplicidade, caráter colaborativo e com baixo custo de implantação, operação e manutenção.

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Automatização em logística: saiba como o Analytics está agilizando a recuperação em eventuais falhas na cadeia de suprimentos

Conexão, Inteligência e automatização em logística. Esse é o futuro da cadeia de suprimentos, onde inovadoras tecnologias digitais estão compilando uma grande quantidade de dados que, integradas a sensores e ferramentas de Analytics em toda a operação, entregam um novo modelo mais inteligente, transparente e eficiente, mais preditivo e proativo.

Em termos gerais, o uso de Analytics na cadeia de suprimentos é a aplicação de matemática, estatística, modelagem preditiva e técnicas de Machine Learning para identificar padrões relevantes na imensa quantidade de dados, internos e externos, produzidos em todo o processo produtivo.

Gestores cada vez mais dependem de alertas e insights para rápida tomada de decisão de modo a aumentarem a eficiência de todos os processos e prevenir eventuais falhas na cadeia de suprimentos, que podem resultar em incomensuráveis prejuízos financeiros e danos à imagem da marca.

Na Logística 4.0, a cadeia de suprimentos incorpora as inovações da Indústria 4.0 – Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) e ferramentas de Analytics e Big Data – para mapear processos, aumentar a eficiência e melhorar a experiência do cliente, com insights sobre demanda, inventário, produção e distribuição.

A automatização na logística das tarefas físicas e do planejamento aumenta a eficiência da cadeia de suprimentos. Robôs manipulam os materiais (paletes ou caixas, ou mesmo artigos individuais), automatizando totalmente o processo de armazenamento, desde o recebimento/descarga, acondicionamento, seleção e embalagem até o envio. Caminhões autodirigidos transportam os produtos dentro da rede.

E com ferramentas de Analytics e a Inteligência Artificial, teremos sistemas de gestão de performance que “aprendem” a identificar automaticamente riscos ou exceções, e alteram as variáveis da cadeia de suprimentos para reduzir danos. Essas capacidades permitem que a torre de controle automática da gestão de performance seja capaz de lidar com uma ampla gama de exceções sem envolvimento humano (exigindo planejadores humanos somente no caso de eventos disruptivos não planejados). O ciclo resultante de melhoria contínua fará com que as cadeias de suprimentos se aproximem do seu limiar máximo de eficiência.

O uso de Analytics na tomada de decisão

O uso de ferramentas de Analytics e automatização na logística oferecem a capacidade de uma tomada de decisão com Inteligência, baseada em fatos, previsões e antecipação de cenários futuros, influindo em todos os processos, como os listados abaixo:

  • Intensivos em informação: Analytics revela o significado da informação
  • Intensivos em ativos: Analytics permitem utilização efetiva e compartilhamento de recursos escassos ou de alto custo
  • Intensivos em trabalho: Analytics permite tomada de decisão e alavancagem de expertise, especialmente onde a disponibilidade de talento é reduzida, pois a demanda por talento é contínua, e tempos de treinamento são prolongados
  • Dependentes de velocidade e tempo: Analytics viabilizam aceleração do processo e decisões em tempo real, especialmente onde a satisfação do cliente e competitividade do processo demanda tempos de resposta curtos
  • Dependentes de consistência e controle: Analytics permite decisões consistentes mesmo em situações com baixa previsibilidade
  • Dependentes em tomada de decisões distribuídas: Analytics permite aos tomadores de decisão olhar para frente e para trás e antecipar os efeitos das ações
  • Escopo multifuncional e multinegócios: Analytics revela interdependências e viabiliza o trabalho em conjunto das partes

Algumas vantagens da automatização na logística

  • Soluções da Analytics que suportam processos de negócios estão contribuindo para que as empresas possam orquestrar cadeias de suprimentos mais responsivas a partir do momento que recebem insights confiáveis sobre tendências do mercado e preferências do consumidor. A triangulação entre estatísticas de mercado, vendas, redes sociais, dados demográficos, fornecedores e outros dados provenientes de fontes diversas oferecem a capacidade de planejar de forma preditiva e proativa as atividades na cadeia de suprimentos.
  • A IoT e Inteligência Artificial estão sendo utilizadas na gestão e manutenção de ativos para evitar falhas e agilizar a recuperação em eventuais falhas na cadeia de suprimentos. A automatização na logística entrega dados de telemetria que revelam detalhes dos processos produtivos e a Inteligência Artificial que analisa esses dados predizem com confiabilidade a possibilidade de falhas.
  • Soluções de Analytics estão ajudando a evitar atrasos na entrega ao analisarem dados de GPS junto com informações sobre condições do trânsito e clima, otimizando a rota.
  • Aplicações de Big Data distribuídas globalmente fazem com que os gestores adotem uma gestão de risco proativa, em vez de responsiva, a acidentes naturais ou provocados por humanos, que impactem na produção.

Ao final, o que temos são mais dados, mais oportunidades, mais complexidade.  Apesar da complexidade que chega junto com a explosão de dados, com o uso de Analytics e a automatização na logística surgem novas oportunidades de negócios, com insights confiáveis sobre as tendências do mercado e comportamento do cliente, orientando as decisões estratégicas que levam à excelência operacional.