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Indústria 4.0: curva de adoção tem que acontecer agora

Líderes de negócios de todo o mundo estão correndo contra o tempo para ganhar vantagem competitiva a partir dos seus investimentos nas tecnologias e soluções que fazem parte do conceito de Indústria 4.0 antes do “ponto de inflexão” da curva de adoção, já pensando na retomada da economia após a pandemia.

O sociólogo Everett Rogers, em seu livro “Teoria de Difusão da Inovação”, identificou cinco personas conforme o seu estágio na curva de adoção de inovação: Innovators, Early Adopters, Early Majority, Late Majority, and Laggards.

Os Early Adopters da Indústria 4.0 podem esperar obter uma maior vantagem competitiva da transformação digital, em contraste com os que fazem parte dos grupos Late Majority e Laggards que simplesmente parecem estar presos ao passado. A maioria dos fabricantes líderes, grandes e pequenos, está atualmente procurando etapas práticas e maneiras sustentáveis ​​de investir em digital transformação para que possa obter os benefícios competitivos de estar na primeira parte da curva de adoção.

Antecipando o ROI

Mas os casos de uso da Indústria 4.0 geralmente exigem investimentos em novas tecnologias, que não são amortizados no mesmo ano. No entanto, os investimentos iniciais podem muitas vezes ser minimizados aplicando a abordagem de MVP (Mínimo Produto Viável), ou seja, pensando em um lançamento no menor prazo possível enquanto ainda fornece um valor comercial relevante em uma determinada área.

O ROI (Return on Investment) do MVP geralmente chega em meses e permite que as empresas provem o potencial econômico do caso de uso e implantem ciclos que maximizem a lucratividade. Com essa abordagem, o lançamento em grande escala pode ser feito por um caso de negócio claro, geralmente com cronogramas de ROI e investimentos mais direcionados do que o inicialmente previsto.

O ecossistema de produção

A Indústria 4.0 é que vai capacitar a implantação da “fábrica inteligente”, um ambiente verdadeiramente produtivo, com benefícios para os fabricantes e para os consumidores, como comunicação aprimorada, monitoramento em tempo real, análise avançada de dados e autodiagnóstico.

Quando pensamos no cenário ideal, uma fábrica inteligente, onde as tecnologias fazem parte do topo da curva de adoção da inovação, é automatizada e automonitorada de forma flexível, onde máquinas, insumos e humanos se comunicam, poupando os colaboradores para outras tarefas produtivas e, finalmente, otimizando os processos de design e produção para aumentar a eficiência operacional.

Sob as camadas, no entanto, existem desafios críticos para fabricantes, como gerenciamento de dados, funcionários com mais qualificação e o risco de incidentes cibernéticos, para os quais felizmente existem etapas e medidas preventivas.

Flexibilidade e eficiência

A implantação do conceito e tecnologias da Indústria 4.0 estão revolucionando as linhas de produção, digitalizando processos, e otimizando a qualidade, manutenção, planejamento, previsão, inovação e descoberta, tempo de colocação no mercado, a eficiência da cadeia de suprimentos e muitos outros aspectos do ecossistema de produção. A captura de dados digitais e fluxo de dados estão permitindo um grau de flexibilidade e eficiência que irá gerar custos de produção significativamente menores, por conta do aumento de escala, agilidade e lucratividade.

A questão sobre a transformação digital na manufatura não é mais “se” investir nela, mas “quando” fazê-lo. Na maioria dos mercados, os Early Adopters que investem em novas tecnologias ou modelos de negócios obtêm uma vantagem competitiva – às custas de

concorrentes que não adotaram. Para os Late Adopters do mercado, o investimento em novas tecnologias ou modelos continua sendo necessário, mas a possibilidade de ganhar competitividade e vantagem desaparece, e eles passam a ser um Laggard, simplesmente alinhados à nova norma do mercado.

Líderes de negócio na área de manufatura estão, portanto, reconhecendo a importância de estar na faixa dos Early Adopters para ficar à frente da concorrência. O mercado está chegando rapidamente ao ponto de inflexão, quando a maioria dos mercados terá adotado a nova tecnologia e modelo de negócios. Esse prazo é ainda mais urgente pela percepção de que esses Late Adopters provavelmente não vão conseguir alcançar a eficiência e lucratividade obtida pelos Early Adopters, independentemente de quando os Late Adopters conseguirem chegar ao topo da curva.

O “novo normal”

As organizações devem considerar uma visão holística da Quarta Revolução Industrial e as maneiras pelas quais ela muda o negócio. A Indústria 4.0 é mais do que apenas tecnologias avançadas: trata-se das maneiras pelas quais essas tecnologias são reunidas e como as organizações podem aproveitá-las para impulsionar as operações e o crescimento.

Provavelmente, a Indústria 4.0 é a razão pela qual não apenas sairemos dessa crise do Covid-19, mas também porque nosso comportamento profissional inevitavelmente mudará no futuro.

São as tecnologias da Indústria 4.0 que estão permitindo às empresas manterem seus negócios em tempo de pandemia, simplificando nossa capacidade de realizar várias tarefas e contribuindo para o trabalho sem estar acorrentado aos limites de um espaço de trabalho centralizado. Nas últimas décadas, a Indústria 4.0 vem otimizando os benefícios da computação móvel e, portanto, os benefícios do trabalho móvel, agora só precisamos começar a adotá-lo ativamente como o “novo normal”.

CategoriesManutenção

Um Guia Inicial para Manutenção Preditiva

A manutenção preditiva se aproveita dos dados enviados por sensores embarcados nos ativos, ajudando as empresas a ampliar o seu ciclo de vida e reduzir custos operacionais. Esses ativos podem variar de motores de aeronaves, turbinas, elevadores, tratores ou resfriadores industriais – que custam milhões – até aparelhos comuns, como fotocopiadoras, máquinas de café ou refrigeradores de água.

A maioria das empresas ainda depende de manutenção corretiva, onde as peças são substituídas quando elas falham. A manutenção corretiva garante que as peças sejam usadas completamente (portanto, não desperdiça a vida útil dos componentes), mas custa aos negócios maior tempo de inatividade, mão-de-obra e requisitos de manutenção não programada (horas de folga ou locais inconvenientes).

No próximo nível, as empresas praticam manutenção preventiva, onde determinam a vida útil de uma peça e a mantém ou substitui antes de uma falha. A manutenção preventiva evita falhas não programadas e que podem resultar em gandes paradas. Mas os altos custos do tempo de inatividade programado, subutilização do componente durante sua vida útil e mão-de-obra ainda permanecem.

Já o o objetivo da manutenção preditiva é otimizar o equilíbrio entre manutenção corretiva e preventiva, permitindo a substituição pontual dos componentes. Essa abordagem somente substitui esses componentes quando eles estão próximos de uma falha. Ao estender a vida útil dos componentes (em comparação com a manutenção preventiva) e reduzir os custos não programados de manutenção e mão-de-obra (comparado com a manutenção corretiva), as empresas podem obter economia de custos e vantagens competitivas.

A manutenção preditiva depende de testes e monitoramento de equipamentos durante a operação – também chamados de monitoramento de condições do ativo – para fornecer dados sobre o desempenho atual da máquina, a fim de prever problemas e evitar falhas com o monitoramento e análise em tempo real executado em uma plataforma única de gestão de ativos, como a OKTO.

Como criar um programa de manutenção preditiva

Adicionar um programa de manutenção preditiva às atividades de uma organização não é tão fácil quanto parece. Vamos avaliar as etapas necessárias para uma transição bem-sucedida.

1. Estabelecer uma estratégia

Migrar para manutenção preditiva é um processo, não um evento. Envolve alterações de hardware, alterações de software e, acima de tudo, alterações na cultura de fabricação e de manutenção. O sucesso começa com o planejamento estratégico.

Especialmente em ambientes complexos de manufatura, tentar implantar a manutenção preditiva em todos os ativos simultaneamente é um caminho rápido para a fracasso, geralmente com entrega de dados provenientes de diversas fontes, mais do que a equipe está pronta para transformar em inteligência.

A melhor abordagem é começar pequeno, com um programa piloto focado. Escolha um único problema para resolver. Seja paciente – o objetivo é estabelecer um processo robusto e registrar um sucesso.

2. Escolha o ativo certo para testar

Fazer uma transição suave para a manutenção preditiva depende do sucesso do programa piloto. Isso começa com a escolha do ativo certo a ser monitorado. Existem várias classes básicas que se prestam à manutenção preditiva e a resultados rápidos, como ativos com histórico de falhas, criticidade, entre outros parâmetros.

3. Desenvolva um programa piloto de manutenção preditiva para provar o sucesso

A manutenção preditiva utiliza uma variedade de tecnologias para monitorar a condição do ativo. É importante corresponder o prazo às necessidades do aplicativo. Alguns métodos permitem detectar problemas antes da falha do equipamento, mas você deve considerar a quantidade de aviso prévio necessário para agir.

4. Defina um procedimento de resposta

O próximo passo de um plano de manutenção preditiva é estabelecer um procedimento para responder a anomalias. Se o plano se basear no monitoramento contínuo das condições on-line, o procedimento é tão simples quanto aguardar instruções do técnico. Com base em suas análises, ele provavelmente indicará uma das três direções:

  • Desligar imediatamente.
  • Executar por um tempo limitado, se necessário, para atingir a meta de produção.
  • Executar indefinidamente e continuar monitorando até o tempo de inatividade programado regularmente. Nesse caso, os parâmetros devem ser definidos em relação a qualquer comportamento que exija o desligamento imediato da máquina.

5. Crie uma estratégia de análise de dados

Antes de escalar para vários ativos, uma estratégia de análise de dados deve ser estabelecida. Isso é particularmente importante para o monitoramento on-line contínuo. Os volumes de dados são grandes o suficiente para consumir quantidades significativas de espaço de armazenamento e largura de banda, além de todo a expertise para os coletar e analisar.

E como o core da sua empresa provavelmente não é o desenvolvimento de tecnologia, a melhor estratégia é contar com a parceria de uma empresa capaz de não só entregar as soluções necessárias para a implantar a manutenção preditiva, como a OKTO, como também contribuir para o sucesso da estratégia.

6. Escale a manutenção preditiva para mais ativos

Depois de provar o sucesso do programa piloto e identificar os recursos necessários para monitorar os dados, retorne à lista de ativos identificados como candidatos ao programa piloto. Isso pode incluir ativos críticos, problemáticos, difíceis de obter ou difíceis de substituir, bem como ativos em locais remotos e aqueles com histórico de falhas. Embora seja ideal desenvolver programas de manutenção preditiva para todos os ativos acima, considere o custo do tempo de inatividade e o potencial retorno do investimento para cada ativo e priorize a partir daí.

CategoriesMineração

Um raio-x da Transformação Digital da Indústria Mineradora em 2020

A indústria mineradora amadureceu significativamente no último século. Não estamos mais trabalhando com homens e cavalos, extraindo recursos com picareta e lanterna a óleo. As minas modernas agora são ambientes sofisticados, com uso intenso de máquinas, que colocam equipamentos pesados ​​e tecnologia dirigida por computador em estreita proximidade com os humanos que precisam operá-las.

Seja extraindo minerais, como cobre, ferro, ouro ou depósitos ricos em energia, como carvão, petróleo ou gás, são necessárias máquinas para extrair os recursos da terra, transportá-los para a superfície e prepará-los para refinar ou transportar e movê-los para os destinos onde possam ser transformados. Devido à nossa dependência desses recursos naturais, as operações por trás da mineração tornaram-se bastante complexas.

A transformação digital oferece um grande potencial para entregar um valor excepcional para os acionistas, clientes e meio ambiente, em um setor altamente intensivo em ativos, tornando o gerenciamento da condição desses ativos essencial para alcançar operações rentáveis ​​e ótimas.

Em particular, há quatro temas centrais para a transformação digital na indústria mineradora em 2020:

1. Automação, robótica e hardware operacional

Implantação de ferramentas de hardware ativadas digitalmente para executar ou melhorar atividades tradicionalmente realizadas manualmente ou com máquinas controladas por humanos. As principais iniciativas no escopo são sensores, robôs e impressão 3D.

2. Força de trabalho ativada digitalmente

Usando mobilidade conectada e realidade virtual e aumentada para capacitar trabalhadores de campo, remotos e centralizados em tempo real. As principais iniciativas no escopo são trabalhadores conectados e centros operacionais remotos.

3. Empresa, plataformas e ecossistemas integrados

Vinculando operações, camadas de Tecnologia da Informação (TI) e dispositivos ou sistemas atualmente separados. As principais iniciativas no escopo são integração de Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (TO), segurança cibernética de ativos, plataformas integradas e troca de dados.

4. Análise de próxima geração e suporte a decisões

Alavancando algoritmos e Inteligência Artificial para processar dados de fontes dentro e fora da cadeia de valor tradicional para fornecer suporte a decisões em tempo real e projeções futuras. As principais iniciativas no escopo são análises avançadas, modelagem de simulação e Inteligência Artificial.

Melhorando a descoberta e o planejamento de recursos com a IA

A indústria mineradora é um setor onde os ativos têm um alto custo de aquisição e de manutenção. Para minimizar o investimento inicial, as empresas de mineração precisam ser muito precisas sobre onde e como cavam. Uma das maneiras pelas quais a indústria de mineração está utilizando a Inteligência Artificial (IA) é para aprender mais sobre o terreno em que estão trabalhando. O computador é capaz de mapear e prever com muito mais precisão o terreno que um humano. Na maioria das vezes, é preciso cavar para alcançar os recursos minerais. Isso requer investimento significativo. Um erro na mineração no local errado pode custar milhões ou bilhões de dólares. A IA pode ajudar a prevenir melhor esses erros.

A Inteligência Artificial também está sendo usada para identificar áreas novas e potencialmente valiosas para mineração ou perfuração. Através do uso de correspondência de padrões, análise preditiva e até sistemas de visão computacional que podem processar dados geográficos e de mapas, a IA é capaz de analisar grandes quantidades de dados para prever melhor onde encontrar melhores recursos. Com melhores previsões, vem um melhor planejamento e um melhor retorno do investimento.

A IA também impulsiona a implantação da manutenção preditiva, analisando todos os dados enviados pelos sensores embarcados nos equipamentos e indicando o estado de cada ativo, garantindo mais segurança às operações e redução de custos.

Drones inteligentes e máquinas autônomas

Drones também estão cada vez mais sendo usados ​​na indústria de mineração, tornando-se uma ferramenta muito poderosa para uma ampla gama de aplicações. As mineradoras estão usando drones para escanear suas operações de mineração, observando as pedreiras e as pilhas de resíduos, questões ambientais, lagoas de retenção e lixiviação e infraestrutura de dutos. Muito do que pode ser visto com um drone não pode ser visto com nossos olhos no chão. Do céu, o progresso pode ser monitorado, bem como o impacto da mina no ecossistema ao seu redor. Usando sistemas de visão computacional baseados em Aprendizado de Máquina, esses drones podem analisar dados coletados a partir das imagens. Isso proporciona às empresas de mineração acesso e monitoramento contínuo às suas instalações de maneiras que não são possíveis com a operação humana.

Minas sempre foram lugares perigosos para se trabalhar e para extrair os recursos de que precisamos, estamos migrando para ambientes cada vez mais hostis para obtê-los. Quer seja extraindo carvão ou minerais a quilômetros sob a terra, ou petróleo e gás de perfurações no fundo do mar ou escavando terras em zonas árticas, estamos cada vez mais colocando as pessoas em ambientes agressivos.

É muito mais sensato colocar máquinas e equipamentos no interior das minas e minimizar ou eliminar muito o trabalho humano dessas condições adversas. Por meio do uso de sistemas autônomos movidos a IA, as empresas de mineração e energia estão fazendo maior uso de máquinas autônomas em ambientes agressivos. Este equipamento é capaz de trabalhar sem a presença de um ser humano. Também é capaz de ir a muitos lugares que os humanos simplesmente não podem ir fisicamente. Esses são alguns dos caminhos que a transformação digital está levando para a indústria de mineração, impulsionando a produtividade, eficiência, segurança e preservação do meio ambiente.

CategoriesAgronegócios

A era da Digital Farming: como a agricultura pode se tornar mais sustentável com a tecnologia

O agronegócio enfrenta muitos desafios, alguns de longa data e outros ainda por vir. Isso inclui os efeitos de mudanças climáticas, a redução de terras aráveis disponíveis para cultivo, grandes flutuações nos mercados de commodities e uma população mundial cada vez maior, mesmo com a pandemia do Coronavírus. Além disso, há crescentes demandas regulatórias e sociais para que a agricultura se torne mais ambientalmente sustentável.

A produção sustentável será alcançada não apenas gerenciando a economia, mas também fatores como fertilidade do solo, erosão do solo, uso da água, uso da terra e produtos químicos de proteção de culturas para minimizar o impacto ambiental. Nesse cenário, as tecnologias da digital farming surgiu como uma opção promissora para ajudar a alcançar esses objetivos.

O aumento das tecnologias agrícolas digitais traz uma grande quantidade de novos dados para os agricultores. Sensores remotos, satélites e drones podem monitorar a saúde das plantas, as condições do solo, a temperatura, a utilização de fertilizantes e muito mais – 24/7. As ferramentas baseadas em Inteligência Artificial podem analisar essa enorme quantidade de dados em alta velocidade e canalizá-los de volta aos agricultores na forma de informações úteis, ajudando-os a tomar decisões críticas, oportunas e em tempo real.

Como a agricultura inteligente promove a agricultura sustentável?

A digital farming e agricultura sustentável dependem da disponibilidade de dados. A digital farming apoia a agricultura sustentável e econômica, através da combinação de soluções de Internet das Coisas (IoT) e de Analytics para facilitar a tomada de decisões dos agricultores durante o cultivo. Por exemplo, o uso de sensores ajuda os agricultores a tomar decisões sobre como, onde e quando alocar certos recursos para melhores resultados ecológicos e econômicos.

Além da modificação genética e da seleção de culturas, a digital farming segue o caminho da revolução verde através do uso de técnicas e ferramentas agrícolas inovadoras. Por exemplo, os agricultores agora podem usar drones, geolocalizadores e sensores para melhorar suas práticas agrícolas. Geralmente, essa abordagem envolve o uso de tecnologia em rede para atingir certas metas de produção e, no processo, apoiar a agricultura sustentável. As tendências indicam que a implementação contínua das tecnologias da digital farming na agricultura ajudará a minimizar alguns dos problemas de segurança alimentar enfrentados em diferentes partes do mundo atualmente.

Dados para a tomada de decisão

A sustentabilidade na agricultura pode ser alcançada através do uso adequado de dados na tomada de decisões. De fato, a digital farming é considerada uma ramificação da análise de dados e da matemática. A cada dia, os agricultores enfrentam uma série de variáveis ​​que vão da diversidade na composição do solo à mudança no clima. Tais variações precisam de uma análise adequada para que a prática agrícola correta seja implementada. A agricultura inteligente, que enfatiza o uso de Big Data na tomada de decisões, pode ajudar a lidar com alguns desses problemas de maneira adequada e a alcançar quaisquer metas de produção definidas.

Diferentemente do passado, hoje em dia os agricultores podem usar abordagens inteligentes de agricultura para coletar dados e tomar decisões fundamentadas. Existem diversas técnicas de análise de dados que os agricultores podem usar, como as oferecidas pela plataforma OKTO, desenvolvida pela Atech, que permite unir eficiência operacional a tecnologias inovadoras de digitalização e análise.

Assim, com as tecnologias da digital farming aliadas a ferramentas de Analytics, é fácil medir variáveis ​​e processar dados com precisão. O objetivo é garantir que as tarefas sejam muito mais simples, melhorar a produtividade, reduzir custos e avançar para uma agricultura sustentável. Por exemplo, práticas agrícolas inteligentes podem ser vistas no uso da tecnologia GPS aplicada nos tratores. Com essas abordagens, os agricultores podem transmitir dados sobre a posição do veículo e cultivar a terra de maneira uniforme, permitindo economizar muito combustível.

Processos e sustentabilidade

A digital farming otimiza diversos processos que impulsionam a sustentabilidade. O uso de insumos específicos para o local ou o uso mínimo de recursos, como pesticidas e fertilizantes, pode ajudar na mitigação de problemas de lixiviação e na liberação de gases de efeito estufa prejudiciais ao meio ambiente. O aprimoramento tecnologias de IoT e de conexões inteligentes agora permite a criação de uma rede de sensores em que os agricultores podem interconectar e visualizar o status dos solos, animais e plantas e alinhá-lo às necessidades dos insumos de produção, como medicamentos, fertilizantes e água.

Com soluções de conexões inteligentes, como as Redes MESH, não existem obstáculos para a adoção e a implementação da digital farming. O que a maioria dos envolvidos no agronegócio deve adotar é o conhecimento e a compreensão de como esse conceito funciona. A digital farming tem muito potencial para tornar a agricultura lucrativa e sustentável, aumentando a aceitação do consumidor, reduzindo o uso de fertilizantes e defensivos agrícolas e, consequentemente, os custos.

CategoriesTráfego Aéreo

SAGITARIO na vanguarda do controle do espaço aéreo brasileiro

O controle do espaço aéreo em todo o mundo requer alta precisão e tecnologia. Afinal, é preciso ter a certeza de que as aeronaves que estão voando ao mesmo tempo possam cruzar os céus em segurança.

De acordo com informações do Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA), em 2018, no Aeroporto Internacional de Guarulhos, em São Paulo, houve, em média, 800 decolagens e pousos por dia entre aviões comerciais e militares de diferentes tamanhos.  No mesmo ano, foi registrada movimentação de mais de 42 milhões de passageiros, superando a marca alcançada em 2014, quando, com a Copa do Mundo no Brasil, o aeroporto teve 39,5 milhões de passageiros (fonte: agenciabrasil.ebc.com.br).

Todo o espaço aéreo brasileiro – 22 milhões de quilômetros quadrados, incluindo uma extensa área sobre o oceano – é controlado e vigiado por sistemas de controle de tráfego e de defesa aérea desenvolvidos pela Atech.

Uma dessas soluções é o SAGITARIO, sistema desenvolvido pela empresa, em parceria com o DECEA, que executa o gerenciamento de todas as aeronaves que estão no ar. Um dos pontos de destaque é o fato de o SAGITARIO ter sido criado com a participação dos profissionais que atuam na linha de frente do controle aéreo, proporcionando um conjunto de recursos operacionais de apoio à tomada de decisão, conforme recomendações dos organismos reguladores da aviação civil internacional, tais como ICAO (International Civil Aviation Organization) e EUROCONTROL (Organização Europeia para a Segurança da Navegação Aérea).

O sistema atua desde o momento que antecede a decolagem até o estacionamento da aeronave no aeroporto de destino, e possibilita que todo foco de ação do controlador de tráfego aéreo seja voltado à sua área de trabalho, aumentando significantemente sua consciência situacional.

Apesar de o nome remeter a astronomia, o SAGITARIO é baseado em tecnologia. A nomenclatura vem da sigla para “Sistema Avançado de Gerenciamento de Informações de Tráfego Aéreo e Relatório de Interesse Operacional”. Criado com o objetivo de garantir a segurança durante o voo de aeronaves, o SAGITARIO é capaz de processar dados de diversas fontes de detecção de aeronaves, como radares e satélites, e consolidá-los em uma única apresentação visual para o controlador de voo.

O sistema monitora aviões e helicópteros quando eles estão em voo. Radares e satélites, entre outros sensores, detectam a posição da aeronave e mandam as informações para os centros de controle. O SAGITARIO trata esses dados da situação aérea e os fornece para os controladores de tráfego aéreo (ATCO). Estes, então, se comunicam com os pilotos por meio de enlace de rádio, e também repassam as informações para o centro de controle responsável pela próxima parte do voo.

Na prática, as ações decorrentes do sistema SAGITARIO permitem controlar maior demanda de tráfego aéreo, diminuir o tempo de voo, com consequente economia para as empresas aéreas, reduzir a emissão de gases – contribuindo de forma positiva para o meio ambiente -, e promover aumento da pontualidade das empresas. A concepção avançada privilegia também a interação, ao reduzir os comandos de teclado, permitir maior concentração ao controlador e diminuir a fadiga do ATCO. Se destaca a capacidade do sistema em permitir a sobreposição de imagens meteorológicas sobre a imagem do setor sob controle, aumentando a consciência situacional dos controladores e a evolução de mau tempo em determinada região do país. Os planos de voo também podem ser editados graficamente sobre o mapa, possibilitando a inserção, remoção e reposicionamento de pontos do plano e cancelamento de operações.

Outra característica é o CPDLC (Controller Pilot Data Link Communications), que permite a comunicação entre o órgão de controle e as aeronaves por meio de mensagens de textos enviadas por intermédio de um enlace de dados (data link) e que, em conjunto com a tecnologia ADS-C (Automatic Dependent Surveillance – Contract), o equipamento a bordo das aeronaves transmite informações sobre sua posição, nível de voo e meteorologia corrente  para o sistema instalado em terra. Dessa forma, o sistema possibilita maior agilidade no controle, além de evitar eventuais interpretações errôneas, muitas vezes causadas pelas barreiras linguísticas entre controlador e pilotos.

OPERAÇÕES MAIS SEGURAS E EFICIENTES

Ainda que no imaginário das pessoas o controle seja sempre pela torre, que é um dos ícones mais visíveis em um aeroporto, o SAGITARIO está instalado nos ACCs (sigla em inglês para Centro de Controle de Área) e APPs (Centro de Controle de Aproximação) – usualmente instalados fora do aeroporto e de onde cada um dos voos é gerenciado.

Controlador operando as consoles SAGITARIO do APP-Rio de Janeiro (Foto: Fábio Maciel) http://www.defesanet.com.br/

Detalhando: os APPs controlam a aeronave durante pousos e decolagens e são instalados em cidades do Brasil. Já os ACCs monitoram o voo em rota e estão localizados em quatro pontos do país, cobrindo todo o território nacional. Essas regiões também são atendidas pelos CINDACTA (Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo) I, II, III e IV, órgãos que atuam não só no gerenciamento como também na defesa aérea.

Esse monitoramento é essencial para o Brasil e, quando há aeronaves não reconhecidas pelos controladores de tráfego circulando no céu, o Centro de Operações Militares do CINDACTA é acionado. A equipe de Defesa, então, tenta entrar em contato com o piloto e, se não houver resposta, toma as providências necessárias para garantir a segurança aérea do país.

Fonte: https://journalofwonder.embraer.com/br/pt/102-quem-esta-voando-no-ceu-agora-o-sagitario-responde

O SAGITARIO cobre todo território brasileiro. Os CINDACTAs e os ACCs cobrem as regiões de Brasília, Curitiba, Recife, Manaus e uma parte do oceano Atlântico que está sob responsabilidade do Brasil. Atualmente, há 18 APPs com o SAGITARIO implantados no país: São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Brasília, Manaus, Belém, Fortaleza, Natal, Recife, Salvador, Vitória, Curitiba, Macaé, Pirassununga, Campo Grande, Porto Alegre, Porto Velho e Cuiabá.

Centro de controle de área instalado no Cindacta III, em Recife. Fonte: https://aeromagazine.uol.com.br/artigo/brasil-controla-maior-parte-do-trafego-aereo-no-atlantico-sul_4560.html

Durante a Copa do Mundo 2014 e dos Jogos Olímpicos Rio 2016, o sistema SAGITARIO foi considerado um dos grandes aliados das autoridades brasileiras já que, com ele, foi possível conduzir com sucesso o transporte aéreo para os dois eventos, mantendo o nível de segurança e eficiência das operações, mesmo com o significativo aumento no fluxo de aeronaves no espaço aéreo brasileiro.

O SAGITARIO marca, em resumo, a evolução do sistema de controle aéreo no Brasil, trazendo avanços na comunicação, navegação e vigilância para o comando e o controle do espaço aéreo brasileiro. Com o SAGITARIO, os controladores dispõem, atualmente, de um dos mais avançados sistemas de controle e gerenciamento de tráfego aéreo do mundo, que coloca o Brasil dentre os poucos países com o domínio tecnológico para desenvolver e manter, de forma soberana, um sistema deste porte e significância estratégica.

CategoriesEnergia

Energia: “Novo normal” leva o mercado a acelerar adoção de novas tecnologias

Com a pandemia do Covid-19 e a recomendação de isolamento social, diversas concessionárias de energia cancelaram a medição presencial e passaram a cobrar com base na média dos últimos seis meses, já que ainda são pouquíssimos os medidores inteligentes, que permitem a medição remota, em funcionamento. O problema é que muitos clientes foram surpreendidos com o alto valor de suas contas.

Os medidores inteligentes permitem a entrega de uma fatura com um valor extremamente confiável e novos modelos de tarifação, medição e cobrança, identificando os horários de pico e o comportamento de consumo de cada região para determinar diferentes preços para a energia consumida em diferentes horários.

Mesmo com o fim da pandemia, será que voltaremos a circular com tanta liberdade como antes da chegada do vírus? Ou o “novo normal” será evitarmos nos expor a riscos desnecessários? Será que as concessionárias voltarão a ter colaboradores encarregados pela medição manual ou mesmo tantas equipes de manutenção, ou vão começar a acelerar a adoção de novas tecnologias que vão automatizar tarefas antes presenciais e manuais?

O processo de adoção de novas tecnologias já vem impulsionando a transformação digital no setor de energia, e concessionárias como a EDS, por exemplo, já utilizam a tecnologia de Redes MESH oferecida pela Atech para conexão de religadores. Segundo Ricardo Hayashi, product manager da Atech em Conexões Inteligentes, a solução de Rede MESH tem atendido à demanda do setor de energia por apresentar maior eficiência no monitoramento remoto dos religadores e, também, da medição inteligente.

Tecnologia para medição e manutenção remota

Um exemplo prático está na identificação da ausência de energia em uma determinada área. Com tecnologia de Redes MESH a distribuidora EDS pode restabelecer parte do serviço e redirecionar o fornecimento de energia de forma rápida e remota, sem a necessidade de aguardar a presença física de profissionais que atuariam “in loco”, contribuindo para manter o distanciamento do “novo normal”, já que menos colaboradores serão necessários para solucionar o problema.

As Redes MESH também contribuem para melhorar a medição remota de consumo de energia. Hayashi destaca que a tecnologia de Redes MESH auxilia o monitoramento, o controle e o diagnóstico da estrutura da rede de distribuição de energia, disponibilizando o acesso a todas as informações em qualquer período e local – inclusive com uma tabela estatística do nível de demanda de energia para auxiliar a identificação, por exemplo, de sobrecarga nas subestações.

“Dessa forma”, diz o especialista, “as Redes MESH permitem responder com agilidade a problemas que possam afetar as redes de distribuição e o fornecimento de energia. É uma forma de resolver em minutos um problema que levaria horas para ser solucionado de forma manual, sem a necessidade de custos de deslocamento de equipes e, principalmente, entregar um melhor nível de serviço ao cliente”.

O “novo normal” e o novo setor de energia

Segundo um estudo divulgado no final de abril pela AIE (Agência Internacional de Energia), a pandemia de Covid-19 representa o maior choque para o sistema global de energia em mais de sete décadas, com a queda na demanda neste ano ultrapassando o impacto da crise financeira de 2008 e resultando em um declínio anual recorde nas emissões de carbono de quase 8%.

Segundo executivos da AIE, ainda é muito cedo para determinar os impactos a longo prazo, mas eles afirmam que o setor de energia que emergirá dessa crise será significativamente diferente daquele que veio antes.

As projeções do estudo Global Energy Review da AIE sobre demanda de energia e emissões relacionadas a energia para 2020 são baseadas em suposições de que os bloqueios implementados em todo o mundo em resposta à pandemia serão progressivamente aliviados na maioria dos países nos próximos meses, acompanhados por uma recuperação econômica gradual.

As energias renováveis devem ser a única fonte de energia que registrarão crescimento em 2020, com participação na geração global de eletricidade graças ao acesso prioritário às redes e aos baixos custos operacionais. Apesar dos problemas nas cadeias de suprimentos que interromperam ou atrasaram a implantação de novas tecnologias em várias regiões importantes este ano, a energia solar fotovoltaica e a energia eólica deverão ajudar a elevar a geração de eletricidade renovável em 5% em 2020, auxiliada por uma maior produção de energia hidrelétrica.

O relatório projeta que a demanda de energia cairá 6% em 2020 – sete vezes o declínio após a crise financeira global de 2008. Em termos absolutos, o declínio é sem precedentes – o equivalente a perder toda a demanda de energia da Índia, o terceiro maior consumidor de energia do mundo. As economias avançadas devem ter os maiores declínios, com a demanda caindo 9% nos Estados Unidos e 11% na União Europeia. O impacto da crise na demanda de energia depende fortemente da duração e do rigor das medidas para conter a propagação do vírus. Por enquanto, o cenário é de incertezas, e a única certeza que podemos ter é que será preciso investir em novas tecnologias para que o setor de energia mantenha a sua competitividade.

CategoriesFarmacêutica,  Gestão de Ativos,  Senior

Da manutenção corretiva à manutenção preditiva: conheça os benefícios para a indústria farmacêutica

A indústria farmacêutica é um setor altamente regulado. E se outras indústrias dão o melhor de si para garantir a qualidade de seus produtos, a indústria farmacêutica é obrigada a garantir a segurança de seus produtos ao consumidor final. Nesse contexto, uma estratégia bem-sucedida de manutenção de equipamentos é o passo mais importante para uma planta de produção atingir o nível necessário de confiabilidade.

A manutenção é de importância crítica para a competitividade de uma organização. Embora as fábricas farmacêuticas sejam equipadas com máquinas e ferramentas de ponta, muitos trabalhadores ainda podem ter algo a aprender com seus colegas em termos de melhorar sua cultura de fabricação.

Um plano de manutenção eficaz garante o funcionamento contínuo de todo o ciclo de produção e reduz significativamente os custos operacionais.

Tradicionalmente, a manutenção está consertando algo que está quebrado – a chamada manutenção corretiva. Desde a correção do que está quebrado (corretivo), a manutenção foi desenvolvida para substituir as peças usáveis antes que elas falhem (preventivas), para medir o desempenho específico indicando uma possível falha futura (preditiva) e a substituição oportuna das peças usáveis.

As etapas da manutenção

Uma estratégia de manutenção é composta por 4 tipos de atividades cujo objetivo é manter cada ativo em um estado confiável, compatível e operacional: inspeção periódica, manutenção preventiva (rotina), manutenção preditiva (confiabilidade) e corretiva / reativa (quebra). Essas definições definem o modelo e a estrutura para uma função de manutenção completa, abrangente e compatível em um ambiente altamente regulamentado.

1. Inspeção Periódica

As inspeções fornecem os dados necessários para conhecer o estado do equipamento, o que nos permite fazer escolhas. A otimização do intervalo de tempo entre as inspeções de manutenção pode minimizar o custo das inspeções preventivas e da manutenção reativa. A frequência de inspeção deve ser definida de acordo com o período de desenvolvimento de falhas (Failure Developing Period – FDP), estimando o FDP e configurando a frequência de inspeção. Como exemplo, se estimarmos um PDE de quatro meses, definiremos a frequência de inspeção inicial em dois meses. Dados históricos precisos e precisos na fábrica são uma excelente primeira indicação para o FDP.

2. Manutenção preventiva

A manutenção preventiva implanta medidas preventivas e proativas contra o tempo de inatividade não programado do equipamento e outras falhas evitáveis. A manutenção preventiva evita quebras inesperadas na linha de produção.

3. Manutenção preditiva

A manutenção preditiva é um processo baseado em condições que prevê quando uma falha do equipamento pode ocorrer e fornece um aviso avançado sobre isso. Isso é realizado monitorando a condição do equipamento e executando a manutenção antes que a falha seja esperada.

Exemplos de métodos de monitoramento de equipamentos incluem: análise de vibração, termografia de temperatura / infravermelho, análise / audição acústica / acústica, inspeção visual, análise de fluidos (óleo), diferencial de pressão e sensores de movimento.

4. Manutenção corretiva / reativa

A manutenção corretiva e reativa é feita para que o equipamento possa executar a função pretendida. A manutenção corretiva é feita depois que uma falha é encontrada, enquanto a manutenção reativa é feita depois que ocorre uma falha. Quando usada, essa estratégia é recomendada apenas em equipamentos que não afetam a qualidade do produto.

Manutenção preditiva e redução de custos

A empresa que deseja aumentar a vida útil do seu equipamento e reduzir custos, precisa estar atualizada com a manutenção preditiva de suas máquinas. A avaliação das condições desses equipamentos requer um trabalho detalhado de coleta e análise dos dados do equipamento monitorado, inserindo neste contexto a manutenção preditiva como uma ferramenta essencial.

O foco da manutenção preditiva está sempre na redução de custos e no aumento da disponibilidade de equipamentos. As ferramentas que compõem o processo de manutenção preditiva, como análise de óleo. Eles ajudam a detectar anomalias no equipamento, como seu estado de atrito, além de informar a presença de qualquer substância contaminante em vários componentes. Dessa maneira, a previsão permite que algo seja feito antes que os defeitos piorem, evitando maiores perdas e paralisação da produção.

A manutenção preditiva permite que as ações sejam executadas no momento certo, evitando o desgaste ou a perda do equipamento de qualquer componente importante como resultado de qualquer falha não identificada ou evitada. Isso ainda significa que o maquinário está sempre pronto para ser usado e funcionando em plena capacidade, impulsionando a produtividade e desempenho, e aumentando a confiança nos equipamentos.

Cada manutenção tem seu objetivo. Com a preditiva, é possível antecipar as necessidades de intervenção em peças e equipamentos e evitar paralisações nas operações, o que reduz custos e traz benefícios para a indústria farmacêutica.

Portanto, é importante conhecer os objetivos e processos da manutenção preditiva. Com esse modelo de manutenção você pode aproveitar o melhor do seu equipamento, favorecendo sua produtividade.

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Saiba como resolver os principais problemas de produtividade na manutenção em óleo e gás

O setor de óleo e gás é uma indústria complexa, com demandas desafiadoras. Juntamente com o fato de profissionais e instalações operarem em ambientes remotos e hostis, está se tornando cada vez mais caro e difícil extrair energia. As organizações foram forçadas a procurar oportunidades para maximizar investimentos, reduzir custos e mitigar riscos.

As últimas tendências digitais em manutenção de equipamentos industriais permitem que os fabricantes simplifiquem essa tarefa. Graças aos dados de monitoramento de condições e análises preditivas, as falhas podem ser antecipadas e a manutenção agendada apenas quando necessário. Sem ter a opção de cometer erros relacionados aos acidentes de segurança e ambientais dos funcionários, o setor de óleo e gás (juntamente com geração de energia e aeroespacial) foi um dos primeiros a adotar a manutenção preditiva. O retorno financeiro é reduzido no tempo de inatividade não programado e no aumento da eficácia do equipamento, juntamente com tarefas automatizadas de alto custo e perigosas.

A era do campo de petróleo inteligente

Com o surgimento das mais recentes tecnologias, criar um campo de petróleo inteligente não é muito difícil. Novas tecnologias inovadoras podem ajudar as empresas a monitorar remotamente e automaticamente poços e campos e, consequentemente, tomar medidas preventivas para ajudar a evitar o tempo de inatividade da produção. Agora, grandes quantidades de dados provenientes de sensores instalados nos equipamentos podem ser armazenadas e pesquisadas usando a avançada tecnologia de visualização. Visualização, modelagem e análise estão facilitando aos tomadores de decisão o entendimento da riqueza de informações complexas, levando a um gerenciamento aprimorado do reservatório.

O mau funcionamento ou a confiabilidade do equipamento é outro grande desafio que a indústria de óleo e gás está enfrentando. Qualquer desaceleração na fase de exploração ou produção resultará em uma grande perda de receita. Os empregadores não podem responder proativamente ao equipamento que mostra desgaste ou que foi relatado como apresentando um mau funcionamento. A manutenção pode demorar ou até ser desconsiderada. Por sua vez, isso pode afetar adversamente a segurança dos trabalhadores em campo. Negligência do fabricante ou defeitos de design e pode resultar em responsabilidade estrita. A falta de treinamento, procedimentos inseguros, pressão para cumprir as metas de produção e redução de custos de manutenção contribuem para a falha do equipamento. Em tempos de fornecimento restrito de produtos, esses problemas de manutenção tornam-se exacerbados ao ponto de uma quebra de segurança abrangente.

As operações de óleo e gás tornam-se mais complexas, especialmente em locais remotos no mar ou em águas profundas. Além disso, a inspeção de equipamentos em locais remotos é cara. Essa falta de visibilidade pode levar a manutenção não programada cara e tempo improdutivo ou derramamentos de óleo ou acidentes resultantes de falhas no equipamento. Muitas empresas usam sensores de campo petrolífero para monitorar dados em tempo real das operações, mas os dados não são frequentemente armazenados e analisados ​​para ajudar a prever possíveis problemas no equipamento. Além disso, eles não têm uma melhor política de rastreamento de ativos e manutenção preditiva.

Empresas que trabalham no segmento de óleo e gás têm o desafio de gerenciar cada ativo com eficiência – especialmente considerando que os ativos tendem a ser muito caros e altamente regulados, além de uma falha ser capaz de provocar desastres que podem custar muitas vidas e destruir o meio ambiente. Veja como aumentar a produtividade na manutenção:

Etapa 1. Coletando dados da Internet das Coisas (IoT)

A manutenção preditiva, que gera maior produtividade aos processos, começa com a coleta dos dados dos pontos de falha em potencial do equipamento (por exemplo, rolamentos de eixo de bombas de vácuo) com a ajuda de sensores. É bom ter um conjunto de dados que ilustre a saúde e o desempenho do equipamento durante toda a sua vida útil e mostre falhas identificáveis. Os cientistas de dados usarão esse conjunto de dados como base para criar modelos preditivos.

Etapa 2. Adicionando contexto

Para melhor confiabilidade e precisão de futuros modelos preditivos, os dados da IoT são combinados com os metadados do equipamento (modelo, configuração, configurações operacionais etc.), histórico de uso do equipamento e dados de manutenção. Esses dados podem ser buscados na plataforma de gestão de ativos OKTO, desenvolvida pela Atech, que ajudam a melhorar o uso dos recursos de manutenção por meio da integração de dados operacionais ao longo de toda a cadeia, oferecendo visibilidade e novas possibilidades de automação e ganho de confiabilidade.

Etapa 3. Procurando padrões

Os cientistas de dados examinam o conjunto de dados combinados de IoT e dados de contexto para identificar dependências e fazer suposições técnicas sobre os possíveis sinais de falha e padrões de uso que levam a falhas.

Etapa 4. Criando modelos preditivos

A essência do estágio se resume à execução do conjunto de dados combinado por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões de falha do equipamento e, com base neles, criar modelos preditivos. Os modelos são testados quanto à precisão e, uma vez aprovados, usados ​​para prever a probabilidade de falha do equipamento. À medida que mais dados se tornam disponíveis, os modelos são atualizados, reciclados e testados novamente, para que sejam precisos e representativos da realidade.

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Saiba como analytics avançado está promovendo a inovação na indústria automotiva

O uso de ferramentas de analytics avançado na indústria automotiva não é apenas sobre carros autônomos; as tecnologias de ciência de dados e aprendizado de máquina podem ajudar a manter as organizações automotivas competitivas, aprimorando tudo, desde a pesquisa, manutenção, até o design de fabricação e os processos de marketing.

A ciência de dados, o aprendizado de máquina e, em última análise, a Inteligência Artificial (IA) podem melhorar a eficiência em todos os estágios da produção automotiva, permitindo que as organizações reduzam custos, atendam melhor aos clientes e, talvez, o mais importante, desenvolvam produtos novos e inovadores.

Com a crescente Internet das Coisas (IoT), a grande maioria de nossos dispositivos estará conectada à Internet. Quando as pessoas pensam em IoT, relógios, telefones e outros pequenos dispositivos geralmente vêm à mente. Mas cada vez mais, os fabricantes estão sonhando alto. Grandes “gadgets”, como nossos automóveis, estão sendo sincronizados na Web e atualizados com as novas tecnologias.

Os veículos modernos contêm mais software do que um avião de caça. No painel, uma variedade de interruptores e ícones simplifica a tecnologia incrivelmente complexa capaz de levá-lo ao seu destino com segurança a 100 km / h, avisando quando você está prestes a sair da faixa e travando automaticamente para evitar um acidente iminente. E enquanto estão fazendo isso, esses “carros conectados” estão gerando gigabytes de dados a partir de funções cheias de sensores.

Como tantos veículos são efetivamente computadores sobre rodas, é inevitável que agora cerca de 90% da inovação na indústria automotiva venha de software, com os fabricantes introduzindo continuamente novos recursos. Ao criar esses controles complexos, uma parte inerente do processo é reduzir o risco de algo dar errado. À medida que o volume de eletrônicos nos veículos aumenta, aumenta inevitavelmente o risco de falha.

Mas, como dissemos anteriormente, analytics avançado não tem a ver apenas com carros conectados. Veja outras áreas onde os dados agregam muito valor e inovações:

  • Manutenção preditiva

Na indústria automotiva as fábricas estão cheias de equipamentos com sensores que geram dados que podem fornecer informações críticas. A manutenção preditiva é sobre a previsão da falha antes que ela ocorra com base nos dados coletados desses sensores. A manutenção do equipamento é um processo muito planejado, mas quando algo quebra quando não está planejado – causa estragos na cadeia de suprimentos. A capacidade de prever falhas antes que elas ocorram e, em seguida, planejar proativamente solucioná-las, é uma grande vitória para o fabricante.

A manutenção preditiva também está fornecendo uma vantagem importante para as empresas que gerenciam frotas de veículos para serviços de transporte compartilhado, melhorando o desempenho geral da frota, reduzindo os custos de manutenção e melhorando a experiência do cliente. Analytics avançada, IA e aprendizado de máquina são aplicados aos dados de telemetria do veículo para detectar alterações no subsistema do veículo, correlacionar esses dados, extrair a inteligência e prever e prevenir falhas. Atuar com essas informações pode reduzir drasticamente o tempo de inatividade do veículo e manter as operações funcionando sem problema.

  • Pesquisa e desenvolvimento

No futuro, a Analytics avançada desempenhará um papel enorme na produtividade de P&D, impedindo que projetos caros de P&D destinados à falha sejam totalmente realizados. Isso se traduz em empresas automotivas que economizam tempo e dinheiro, que podem se concentrar em projetos com mais potencial, além de outras iniciativas de aprendizado de máquina e IA fora da área de pesquisa e desenvolvimento.

  • Cadeia de suprimentos

O uso de analytics avançado de dados da cadeia de suprimentos na indústria automotiva não é nova, mas o que pode trazer é a introdução de fontes de dados novas e inovadoras que ajudam a apoiar decisões prudentes de remessa e minimizar os riscos. Com os sistemas orientados ao aprendizado de máquina, também é possível analisar grandes conjuntos de dados para classificar os fornecedores de acordo com o desempenho da entrega dentro do prazo, sua pontuação de crédito e avaliações que permitem aos fabricantes obter maior controle sobre suas cadeias de suprimentos, incluindo logística e gerenciamento.

  • Relacionamento com o cliente

Com Analytics avançado, é possível ter uma visão 360º. do cliente análise do cliente é mais do que apenas entender as preferências, sentimentos e experiências que o cliente está tendo e teve. Ele se estende por vários canais – o cliente pode estar interagindo com a marca on-line, verificando novos produtos ou comprando preços. Ou os clientes podem estar visitando uma concessionária, testando e interagindo com os centros de serviço onde estão trazendo seus carros para manutenção, reparos ou garantia. É essencial poder aproveitar todos esses dados e aproveitá-los de maneira significativa.

O analytics também pode ser usado, por exemplo, para medir se uma campanha de vendas é ou não eficaz. É importante saber como os clientes estão percebendo uma campanha e, em seguida, segmentá-los com mensagens específicas que os induzirão a se envolver com a marca de uma maneira mais significativa. A análise do cliente também pode ser usada para lidar com problemas de garantia, detectando problemas específicos em um novo modelo rapidamente, antes que as pessoas comecem a trazê-lo para as concessionárias.

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Saiba como o blockchain pode otimizar a logística no agronegócio

O interesse do agronegócio na tecnologia blockchain está crescendo rapidamente. Cada vez mais as empresas estão reconhecendo como os dados aprimorados da tecnologia emergente e a oferta de recursos de gerenciamento podem criar eficiências da cadeia logística e reduzir o atrito entre as transações. O setor agrícola se beneficia do potencial do blockchain para reduzir custos de transação, otimizar a logística, aumentar a rastreabilidade e aprimorar os protocolos de segurança alimentar.

No cenário atual, o agronegócio precisa passar por transformação tecnológica para:

  • Satisfazer a crescente demanda por alimentos mais de alta qualidade
  • Implantar soluções tecnológicas avançadas para atender às necessidades dos consumidores
  • Incentivar práticas agrícolas sustentáveis ​​e reduzir pegadas ambientais
  • Diminuir os custos da cadeia de suprimentos agrícolas
  • Estabelecer e seguir padrões sanitários e fitossanitários
  • Sustentar operações lucrativas de terras agrícolas e agronegócios
  • Aumentar a renda de pequenas fazendas, agricultores privados e produtores de alimentos

Problemas da agricultura tradicional

É do conhecimento geral que, antes de qualquer colheita passar de semente para planta, da prateleira do varejista até a casa do consumidor, ela será gerenciada por vários agentes independentes. Entre esses agentes estão fazendas, distribuidores, fornecedores, fabricantes e varejistas, realizando inúmeras escalas em inúmeros armazéns e transportados por diversos meios. Considerando tudo, muita coisa pode dar errado em uma determinada etapa devido a um erro causado por qualquer um dos envolvidos nessa cadeia logística.

A maioria dos problemas é causada pela falta de comunicação e de colaboração entre essas cadeias logísticas. Cada agente pode utilizar sua própria tecnologia, métodos e meios para realizar suas tarefas. Por si só, isso não afeta drasticamente o resultado final, mas também cria uma série de processos díspares que deveriam funcionar como uma máquina bem lubrificada. Como você pode imaginar, esse nem sempre é o caso.

Além disso, devido aos preços de venda determinados pelos grandes players do setor, há uma falta de envolvimento, ou melhor, uma falta de oportunidade para os agricultores independentes ingressarem no mercado.

E como a tecnologia blockchain vai otimizar a logística no agronegócio? Oferecendo as seguintes capacidades:

  • Gerenciamento de inventário e rastreabilidade

Produtores negociam diversos tipos de alimentos – verduras, legumes, frutas – que demandam armazenamentos diferentes. Por isso, os agricultores recorrem a inúmeras técnicas para garantir que suas culturas não estraguem enquanto armazenadas. Com instalações de armazenamento com temperatura e umidade controladas por sensores, eles podem impedir a ocorrência de mofo e manter as colheitas em condições favoráveis ​​antes de serem enviadas.

Embora as tecnologias atuais possam ajudar a manter os alimentos frescos, elas fazem pouco no sentido de fornecer números exatos para calcular o rendimento total. Naturalmente, é aqui que os aplicativos blockchain no agronegócio podem ajudar. Mantendo uma guia virtual sobre o tipo de colheita e seu período de vencimento, os agricultores podem otimizar o gerenciamento de seus recursos e planejar sua venda de acordo.

Depois que as culturas se tornam uma mercadoria negociável, usando uma única cadeia blockchain, qualquer pessoa com a autorização certa pode acessar a localização das mercadorias e acompanhar seu status. Para os consumidores, isso também significa rastreabilidade clara da proveniência de alimentos.

  • Custos de transação reduzidos

Segundo a Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação, cerca de 1,3 bilhões de toneladas de alimentos são desperdiçadas a cada ano. Grande parte dos alimentos que são desperdiçados é produzida por agricultores independentes, que não têm como chegar ao grande mercado.

A implementação de uma plataforma aberta na qual fornecedores e compradores possam negociar e determinar o custo de mercadorias, sem intermediários, pode otimizar a cadeia logística de uma maneira que também crie condições financeiras equitativas para todos os agricultores. Com menos agentes e intermediários, os agricultores podem se beneficiar de margens maiores e promover práticas agrícolas sustentáveis.

  • Conformidade e controle de qualidade

O blockchain já se tornou sinônimo de transparência e pode garantir a conformidade também no agronegócio. As transportadoras de alimentos podem ser informadas de todos os avisos de conformidade relevantes ao manusear mercadorias em nível nacional e internacional.

Além disso, informações relevantes sobre o tipo de colheita, datas de validade, condições de armazenamento e fatores externos garantem que a perda de colheita seja evitada ou minimizada. A sobrevivência dos alimentos é altamente dependente da sazonalidade. Condições climáticas adversas ou pragas podem ter um grande impacto severo na produção e na rentabilidade financeira geral dos agricultores.

  • Transparência e eficiência geral

Acessibilidade à origem de uma mercadoria, condições de transporte e armazenamento, conformidade e controle de qualidade – tudo isso fornece a transparência necessária de processos e agentes no agronegócio. Isso ajuda a diminuir a chance de abuso intencional e não intencional nas formas de fraude e erro humano, respectivamente. Ao otimizar o sistema existente por meio de um registro unificado, todas as partes podem obter produtividade máxima, ganhos financeiros justos e reduzir os riscos de um setor que precisa lidar com diversas instabilidades, entre elas as climáticas.

FUTURE, NXT: O PAPEL DA TECNOLOGIA E DA INOVAÇÃO
PARA GOVERNOS, PESSOAS E ORGANIZAÇÕES