Agro 4.0: aplicações de IA e Analytics no agronegócio

A utilização de Inteligência Artificial e Advanced Analytics no desenvolvimento do Agro 4.0

A Quarta Revolução Industrial, comumente chamada de Indústria 4.0, é um tema que permeia os mais diversos setores e cada vez mais faz parte do do dia-a-dia de empreendedores, gestores e principalmente times de inovação que buscam novos caminhos e tecnologias para capitanear mudanças. Aqui mesmo, no nosso blog, já discutimos a Indústria 4.0, sua definição e iniciativas desenvolvidas por diversas empresas nesse âmbito. 

No livro Indústria 4.0: status atual e tendências futuras, os autores afirmam que, após as transformações físicas e tecnológicas das revoluções anteriores, o desenvolvimento da Indústria 4.0 agregou aos sistemas de produção previsões e auxílio na tomada de decisão. Além disso, a Quarta Revolução é vista pelos autores como um desenvolvimento baseado na criação de um sistema integrativo e ambiente colaborativo, onde o cliente é considerado como parte do processo de produção. 

Dentro desse contexto, vamos abordar nesse artigo o Agro 4.0, ressaltando o papel da IA e Analytics no desenvolvimento do agronegócio.

O que é o Agro 4.0?

De acordo com a Brasil Agro, o Agro 4.0 incorpora as mais modernas práticas e processos de manejo com tecnologias de precisão, uso de sensores e mecanismos para previsão e resposta. Sendo assim, o processo de modernização do agronegócio está vinculado à utilização de novos hardwares em conjunto com ferramentas que auxiliam em todo o ciclo do setor. Nesse último tópico, entram conceitos como Inteligência Artificial e Machine Learning, Data Analytics, IoT e Smart Sensors.

Aplicações práticas

O agronegócio é um dos setores mais fortes do Brasil. Em 2019, por exemplo, foi responsável por aproximadamente 40% das exportações brasileiras. Se olharmos o total de bens e serviços finais do país, o setor representou 21,4% do PIB. Esses dados são do Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada (CEPEA/USP) e da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA). Posto isso, os desenvolvimentos tecnológicos da Indústria 4.0 podem trazer incrementos de produtividade significativos para o setor e consequentemente para a economia do país.

Algumas vezes, as inovações tecnológicas em indústrias mais tradicionais são vistas como grandes desafios. No entanto, os saltos tecnológicos nos momentos de inflexão das indústrias são oportunidades para ganhos de produtividade.

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Otimização de área cultivável

Qual área é mais adequada para o plantio de determinada cultura ou qual solo é mais adequado para minimizar as perdas?

Por meio de dados georreferenciados, em conjunto com dados de plantio e produtividade, modelos de Machine Learning respondem essas perguntas com maior objetividade e embasamento estatístico. A Inteligência Artificial possibilita a otimização do tempo durante o processo de definição do cultivo, redução da subjetividade e maximização do Retorno sobre o Investimento (ROI).

Gestão de rebanho

No campo da pecuária de precisão, ferramentas de Data Analytics podem auxiliar no ganho de peso do rebanho, monitoramento em confinamento e até mesmo rastreabilidade na cadeia de beneficiamento. O uso dessas ferramentas aumenta a eficiência do processo de acompanhamento do rebanho, assim como oferece maior confiabilidade aos clientes finais. Além disso, sensores inteligentes podem ser utilizados para monitoramento e identificação do rebanho em grandes áreas.

Previsão de demanda

Assim como na otimização de área cultivável, reduzir a subjetividade no momento de decisão do que será produzido em cada período é muito importante e gera maximização de receita. Produzir em excesso determinado produto ou sofrer uma ruptura na cadeia produtiva de outro impactam diretamente as margens de uma empresa e a capacidade de gerar receita, respectivamente. Um preditor de demanda que utiliza dados de consumo doméstico e global reduz o MAPE (Mean Absolute Percentage Error), indicador de acurácia nos processos de previsão e acompanhamento da demanda.

Antecipação de fenômenos climáticos

O campo da meteorologia é um dos mais avançados no âmbito de modelos estatísticos com grande nível de confiança. A antecipação de fenômenos climáticos é crucial para a minimização de perdas em safras de diversas culturas, assim como para o manejo da pecuária. Sem dúvidas, ferramentas que utilizam IA podem fornecer maior confiabilidade em relação às previsões e mitigar possíveis riscos.  

Previsão de preço

O setor Agro, de maneira geral, está exposto à volatilidade das commodities agrícolas. Os preços dessas commodities possuem como direcionadores a demanda externa, a oferta total dos países produtores e o câmbio. Usualmente, as projeções de preços e hedge dessas commodities representam desafios internos para as empresas. Nesse contexto, ferramentas de IA reduzem o erro das projeções e auxiliam nas estratégias de hedge para a safra, por exemplo.

Automatização de plantio e colheita

A inserção de maquinário agrícola nas revoluções industriais anteriores aumentaram de forma significativa a produtividade do agronegócio. A automatização de processos como o plantio e colheita estão cada vez mais presentes, principalmente em grandes áreas com culturas menos sensíveis. 

Gestão e manutenção de ativos

O agronegócio, com o uso de máquinas e novas tecnologias da indústria 4.0, pode ser caracterizado como intensivo em capital. Para reduzir custos de monitoramento e manutenção de máquinas, a manutenção preditiva é uma solução tecnológica muito utilizada. A mudança de manutenção corretiva para preditiva reduz custos em maquinários de alto valor agregado, assim como evita rupturas na cadeia produtiva.

Agro 4.0 – Conclusões

Conforme levantamento realizado pela Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP) em 2017, 67% das propriedades agrícolas no país utilizam alguma inovação tecnológica em seus processos produtivos. Isso demonstra a forma como o setor está aproveitando as oportunidades de digitalização e desenvolvimento industrial.

Ganhos de produtividade, redução de custos de produção, modernização da lavoura e redução do uso de insumos, por exemplo, são alguns dos benefícios que a IA e Analytics agregam à agricultura intensiva.

A transformação do agronegócio tradicional em agronegócio digital está batendo na porta e já é uma realidade. A tecnologia pode permear ainda mais o segmento Agro, principalmente no Brasil. Afinal, nosso país é uma potência agrícola que traz em sua trajetória a inovação.

Quer aumentar a produtividade na lavoura, reduzir custos e melhorar a qualidade das decisões de negócios? Então, conheça o Agro 4.0

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