José Guilherme Perticarrari
Diretor da Perticarrari Consultoria Agrícola
OpAA86
O desafio de transformar dados em valor na agricultura de precisão
O paradoxo do dado abundante:
O setor agrícola do sistema sucroenergético brasileiro tem sido um campo fértil para a inovação tecnológica. Há mais de uma década, o avanço da digitalização permitiu a coleta de uma quantidade de dados sem precedentes sobre solo, planta, clima e operações mecanizadas. No entanto, o setor se depara com um paradoxo estrutural: apesar da abundância de sensores e registros, grande parte desse potencial de inteligência permanece subutilizada ou isolada.
A realidade atual demonstra que o volume de dados gerados supera em muito a capacidade de transformá-los em conhecimento aplicável e, sobretudo, em valor econômico tangível. Proponho neste artigo uma análise cirúrgica desse cenário.
Iremos, primeiramente, descrever o robusto arsenal tecnológico disponível e, em seguida, discutir os principais gargalos enfrentados na gestão e uso efetivo desses dados. Por fim, proporemos caminhos práticos e ações estruturais para superar a fragmentação e consolidar a agricultura de precisão em um modelo verdadeiramente orientado por dados (data-driven).
Tecnologias e o cenário atual da coleta:
A cultura da cana-de-açúcar brasileira vive, desde o início do século XXI, uma profunda transformação. O campo se converteu em um complexo sistema de produção de informações, onde cada talhão é uma fonte contínua de dados e cada máquina é um centro de telemetria.
O ecossistema tecnológico é amplo e opera em diversas camadas do ciclo produtivo:
Sensoriamento e Mapeamento: No solo, a condutividade elétrica e a resistência à penetração ajudam a mapear variações de textura e compactação. Na planta, índices espectrais como NDVI e NDRE, obtidos por drones (RGB, multiespectral e térmico) ou satélites, revelam vigor vegetativo e estresse hídrico.
Telemetria e IoT Embarcada: Colhedoras inteligentes, tratores e transbordos transmitem dados em tempo real sobre operação, consumo, velocidade, perdas e rendimento. Grandes fabricantes do setor — como Case IH, John Deere, New Holland, Jacto, DMB, TMA e TT — incorporam sistemas que ampliam a precisão e o controle das operações.
Inteligência de Decisão: Uso de IA, Big Data, Machine Learning e geoprocessamento/sensoriamento remoto completa a base, focada em gerar modelos de previsão de produtividade (TCH/ATR), otimizar janelas operacionais e auxiliar na aplicação em taxa variável.
Paralelamente, o setor vivenciou um avanço com a abertura de empresas nacionais de alta performance (como Solinftec, Orion, OMD, AgTech) e a adoção de sistemas integrados de gestão por grandes grupos produtores (Raízen, São Martinho, Bunge, Tereos), que investem em Centros de Controle Operacional (COA/COI) para gerir indicadores agrícolas e industriais em tempo real.
Tecnologias habilitadoras e os fatores críticos de sucesso:
1. Tecnologias de Ponta em Aplicação:
Padrões de Comunicação: Telemetria e IoT em máquinas agrícolas (colhedoras, tratores e transbordos) integradas a padrões Isobus (ISO 11783) e RTK-GNSS para correção centimétrica.
Análise Preditiva e Prescritiva: Modelos de aprendizado de máquina para previsão de produtividade (TCH/ATR), recomendação de taxa variável e detecção de impurezas minerais/vegetais na colheita.
Otimização Logística: Uso de Gêmeos Digitais (Digital Twins) de frente de colheita para simular gargalos, janelas operacionais e consumo específico de combustível.
Processamento Descentralizado: Edge computing embarcada (ECUs) para processamento local e sincronização assíncrona via 4G/5G/LoRaWAN, mitigando a dependência de conectividade constante.
Monitoramento em Tempo Real: Sensores de fluxo, esteiras e ventiladores para monitoramento imediato de perdas de colheita, com dashboards operacionais e KPIs.
Estudo de Caso de Superação: O Grupo São Martinho (Pradópolis-SP) serve como um exemplo de superação de gargalos. Eles demonstram o nível de integração necessário utilizando: estrutura robusta de governança de dados agrícolas e industriais; rede 4G privativa no campo para comunicação contínua entre máquinas e centrais; e um datalake agroindustrial unificando dados de máquinas, clima e ERP (SAP S/4HANA). Esse investimento elimina o principal entrave: a conectividade.
2. Os Gargalos da Implementação: Fatores Críticos:
a. Desafios Tecnológicos e de Interoperabilidade: Silos de Dados e Fragmentação: Este é o principal entrave. Há baixa interoperabilidade entre plataformas e sistemas de diferentes fabricantes. A maioria dos sensores e softwares "fala uma língua diferente", exigindo custosos processos de ETL (Extract, Transform, Load) para padronização de metadados. A exceção notável é o Isobus, que padroniza a comunicação entre tratores e implementos.
Conectividade e Latência: Conectividade irregular no campo (sombras de sinal e alta latência) limita a telemetria contínua e a atua-
lização de mapas em tempo real.
b. Desafios Culturais e de Capacitação:
Cultura Analítica Deficiente: A tecnologia está disponível, mas as decisões em muitas empresas ainda estão baseadas mais na experiência e intuição do gestor do que nas evidências disponíveis nos dados.
Escassez de Talentos Híbridos: Falta de profissionais que unam o domínio da engenharia agrícola, a análise de dados (analytics) e a gestão, dificultando a interpretação e a tradução dos dashboards em ações.
Velocidade de Decisão: Muitas vezes, as informações chegam tardiamente — depois que a janela de decisão operacional já passou.
c. Desafios de Governança e Retorno (ROI)
Governança e Segurança: A gestão de permissões, a adequação à LGPD e o compartilhamento seguro com terceiros tornam-se obstáculos complexos.
Cálculo de ROI: Os custos iniciais de hardware, assinaturas e manutenção exigem um cálculo de payback rigoroso e sensível à escala e maturidade digital da empresa.
Considerações finais: os pilares do destravamento:Superar o paradoxo do dado abundante exige uma mudança de mentalidade e uma abordagem estruturada. O dado é o novo insumo estratégico. Usá-lo de forma inteligente é o próximo salto de produtividade do setor sucroenergético, um salto que depende menos de novos sensores e mais de integração, análise e ação coordenada.
1. Eixo da Integração: O Repositório Único da Verdade
Arquitetura e Padrões: A arquitetura ideal é um Data Lake com esquema em camadas (bronze/prata/ouro) para organizar os dados. É fundamental adotar protocolos de ingestão modernos (MQTT/OPC-UA) e um plano de interoperabilidade que adote APIs e faça referência a padrões como Isobus/ISO 11783 e ISO 19115 (metadados geoespaciais).
Consolidação: Integrar máquinas, sensores, sistemas corporativos (ERP) e dados meteorológicos em uma base comum.
2. Eixo da Análise: Predição e Prescrição
Modelos Preditivos: É essencial adotar ferramentas de analytics e Machine Learning que permitam interpretar padrões, prever comportamentos e otimizar ações.
KPIs Focados em Ação: A gestão deve se basear em indicadores-chave mínimos e acionáveis, como: TCH, ATR, Perdas (%), Disponibilidade Mecânica (%), Eficiência Logística (h de fila/transbordo), e Conformidade de Prescrição (%).
Trilhas de ROI: Recomenda-se priorizar projetos-piloto de 90 a 120 dias em trilhas de valor claro (ex: (1) perdas na colheita, (2) taxa variável, (3) logística CT&T), com marcos de ROI definidos para validar a tecnologia.
3. Eixo da Cultura: Uso Gerencial e Capacitação
Uso Gerencial: Os dados precisam ser incorporados às rotinas operacionais diárias. Reuniões e planos de desempenho devem se basear em painéis de dados confiáveis.
Data Owner: Cada área deve ter um "dono" para seus indicadores, responsável por acompanhar, validar e propor melhorias.
Capacitação: O investimento em treinamento técnico e analítico é decisivo. Operadores e líderes de frente precisam compreender o significado dos indicadores para agir de forma consistente.
Ao integrar gestão, tecnologia e cultura, o setor pode obter ganhos expressivos de eficiência e competitividade. Experiências mostram reduções de 5% a 10% nos custos logísticos, aumento de até 3 t/ha em produtividade média e melhorias de 2 a 4 pontos percentuais na disponibilidade das colhedoras, comprovando que o futuro da agricultura canavieira será definido por quem interpreta melhor o que já mede todos os dias.