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Rene Schmidt e Luciano Rodrigues, Agro Efficiency e FGV/EESP

a evolução dacivilis officinarum

Ao analisarmos a história da humanidade, não é difícil concluirmos que as civilizações mais evoluídas conseguiam se desenvolver de forma mais rápida diante de novas adversidades. Qual é a analogia desse comportamento com o setor sucroenergético nacional?

Para simplificar o raciocínio, vamos destacar as operações de colheita – Corte, Transbordamento e Transporte, CTT – por se tratar de um dos maiores, senão o maior, custos operacionais da cadeia. Só para se ter uma ideia da importância dessa operação, até o final desta safra, ela deve representar desembolso próximo de R$ 20 bilhões nas unidades processadoras de cana-de-açúcar no Brasil.

Trata-se de uma atividade que, além da representatividade, passou por evolução importante nos últimos anos, com destaque para o avanço rápido e expressivo da mecanização. A eliminação da queima da palha e o fim do corte manual deram lugar a práticas mais sustentáveis e enfatizaram a importância do desenvolvimento de tecnologias que permitissem redução de custos e assegurassem a qualidade desejada das operações.

De fato, a mudança no sistema de colheita exigiu o emprego de novas soluções e tecnologias, que incluíram variedades mais adaptadas à mecanização, sistemas georreferenciados para os apontamentos, análise de imagens, piloto automático, entre outros. A adoção dessas tecnologias também garantiu a geração de informações e dados inéditos sobre cada etapa do processo, ampliando o desafio dos atuais gestores na definição das estratégias mais assertivas.

Essa evolução como resposta às adversidades encontradas remonta à afirmação inicial sobre o progresso da civilização. À vista disso, também podemos voltar a nossa analogia e identificar diversos capítulos da história que retratam a importância dos erros no estímulo à melhor aplicação do potencial tecnológico disponível e ao surgimento de inovações.

No setor sucroenergético, pesquisadores e profissionais da linha de frente, consultores, gestores ou figuras conhe-

os avanços ambientais e operacionais observados na colheita da cana-de-açúcar podem ser ampliados em um novo ciclo de evolução trazido pela transformação digital e pela nova era dos dados"

Rene Schmidt

Diretor Executivo na Agro Efficiency

Coautor: Luciano Rodrigues, Professor de métodos quantitativos no Programa de Mestrado Profissional em Agronegócio na FGV/EESP

cidas no universo da cana-de-açúcar indicam que muitas empresas ainda estruturam suas atividades respaldadas em processos intuitivos ou em repetição do passado.

Esse tipo de estratégia, na maior parte das vezes, se reverte em elevado risco de desvios do planejamento e em resultados aquém do potencial de criação de valor para empresa. São equívocos que podem percorrer anos sem serem identificados, gerando desembolsos de amplas proporções.

Esses especialistas também relatam a falta de comunicação entre as diversas áreas das organizações, o que dificulta a construção de um plano que integre todos os processos. Em muitos casos, a melhor decisão para a área comercial, por exemplo, não é a opção ideal para as operações logística, agrícola ou industrial, afastando a empresa do melhor resultado econômico pela ausência de uma visão holística.

No caso da colheita mecanizada, observamos um elevado número de variáveis envolvidas no processo, as quais incorporam, por exemplo, elementos operacionais, a disponibilidade de maquinário, aspectos biológicos da cultura, características edafoclimáticas da região, entre outros. A essas variáveis, se somam as particularidades de cada empresa, fatores de difícil previsão (vide as atuais ondas de geada deste ano) e uma interação complexa entre todos esses elementos, inviabilizando um planejamento adequado sem o uso de informações e ferramentas para a quantificação de riscos de desvio.

Felizmente, temos visto ferramentas em desenvolvimento ou já disponíveis no mercado com o uso de modelos e análises quantitativas a partir de diferentes fontes de dados e abordagens distintas. São apostas baseadas em inovações recentes que unem diversas áreas do conhecimento para identificar a melhor estratégia sobre diferentes perspectivas, como a ambiental, a operacional, a econômico-financeira e a tributária, por exemplo.

A digitalização e a conversão de dados em decisões assertivas trazem oportunidades para as operações envolvidas na colheita da cana-de-açúcar, pois têm potencial de promover significativos ganhos de rendimento dos equipamentos, vantagens econômicas, redução nos custos operacionais e menor intensidade de carbono dos produtos.

Em estudo recente publicado no mestrado em agronegócio da Escola de Economia de São Paulo da Fundação Getúlio Vargas (FGV/EESP), identificamos ganhos de eficiência e redução de custos de até 25% nos equipamentos de colheita a partir do uso de modelos de otimização combinados com ferramentas de simulação. Esse tipo de abordagem permite quantificar as variações no rendimento da colheita para diferentes níveis de risco de falta de matéria-prima na indústria. Trata-se apenas de um exemplo do potencial de ferramentas desse tipo.

Obviamente, a incorporação dessas tecnologias também traz desafios, pois, em muitas situações, é preciso mudança no estilo de gestão, alterações no fluxo de informações nas diferentes áreas da organização e, especialmente, a transformação da análise em decisões com impacto relevante para o negócio.

Nos próximos anos, os avanços ambientais e operacionais observados na colheita da cana-de-açúcar podem ser ampliados em um novo ciclo de evolução trazido pela transformação digital e pela nova era dos dados, incluindo o uso de sistemas automatizados, blockchain, modelos de análise e inteligência artificial, Big Data e o aprendizado contínuo de um setor acostumado a se reinventar na busca pela maior geração de valor. n

Colheita manual versus colheita mecanizada, em comparação ao total de moagem de cana-de-açúcar no Brasil dos últimos 14 anos.

MOAGEM DE CANA-DE-AÇÚCAR NO BRASIL

700

6 ) TONELADAS (x10

600

500

400

300

200

100

COLHEITA MANUAL

0

2007/08

2008/09

SAFRA

2009/10 2010/11 2011/12 2012/13 2013/14

COLHEITA MECANIZADA

2014/15 2015/16 2016/17 2017/18 2018/19 2019/20 2020/21

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