Inovação e tecnologia estão presentes em todas as áreas da indústria, e não poderia ser diferente para a colheita florestal. O setor atualmente passa por um novo tipo de inovação: o de dados, informações e serviços digitais.
Neste artigo vamos tratar de temas muito relevantes e em alta para a tecnologia do setor florestal, contemplando os seguintes tópicos:
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- Megatendências
- Informações e dados, qual a diferença?
- Big data e soluções orientadas por dados
- Machine learning e como usar dados para fabricar produtos melhores
- Conectividade no campo
Megatendências
Uma megatendência, normalmente, descreve uma mudança importante pela qual um setor está passando ou uma direção na qual se encaminha. No setor florestal, vemos duas grandes movimentações:
> O impacto da tecnologia no setor florestal: Aumento dos sistemas de informação e serviços digitais, estudos sobre como utilizar melhor os diferentes métodos de transmissão de dados, desenvolvimento de soluções de conectividade, uso de sensores, tecnologias de sistemas de percepção e métodos de processamento para sistemas avançados de assistência ao condutor e operação semiautônoma/autônoma são assuntos bastante discutidos nas operações florestais.
> Crise de sustentabilidade atual: Pesquisa e desenvolvimento para compreender, por exemplo, o impacto dos sistemas de colheita, emissões no meio ambiente e compactação do solo, e como considerá-los em todas as fases da operação etc.
Antes de avançarmos, que tal nos inteirarmos dos principais termos que geralmente aparecem quando estamos tratando de tecnologia?
Informações e dados, qual a diferença?
A informação, no contexto técnico, pode ser definida como um estímulo sensorial gerado por um evento ou um processo. A informação pode ser usada como comandos para um sistema, que processa os sinais baseado em regras matemáticas predefinidas e produz informações que mostram o estado de um evento ou um processo.
Os dados, por sua vez, normalmente são usados como sinônimo de informação, mas, na verdade, são um desdobramento simplificado de informações (por ex.; bits e bytes), que o computador pode processar. Os dados são necessários para gerar informações por um computador. Um algoritmo é usado como uma orientação matemática para o processamento e a interpretação de dados.
Big data e soluções orientadas por dados
A capacidade produtiva de uma floresta depende de uma série de fatores complexos e de um número de combinações que vão desde variáveis climáticas, como chuva, umidade, incidência de luz, nutrição, manejo, até atividades executadas no tempo e qualidade corretos (material genético, ocorrências florestais pragas, incêndios etc.). Categorizar de modo efetivo a correlação entre cada uma dessas variáveis só se torna viável com o uso de Big Data.
Big Data nada mais é do que um grande volume de dados, organizados ou não, de maneira ordenada. Em outras palavras, refere-se à capacidade de armazenamento e de processamento de um número imensurável de informações distintas entre si.
Essa enorme quantidade de dados e inovações tecnológicas para aumento da eficiência da cadeia produtiva criam uma dinâmica de soluções – as que são orientadas por dados.
Fernando Campos comenta em artigo para a Revista Opiniões (Edição Comemorativa 18 anos) sobre o desafio de transformar os dados em informações e soluções e como a PONSSE enxerga esse cenário:
“Com isso, o desafio à nossa frente é também cada vez maior. O que fazer com tantos dados que chegam à tela do celular ou do computador, como eles podem auxiliar na tomada de decisão? Qual o melhor momento de parar para uma manutenção? Qual peça trocar e como realizar o diagnóstico? Questionamentos como esses fazem com que a nossa parceria com os clientes esteja cada vez mais fortalecida e em uma verdadeira relação de troca, conseguimos criar soluções que atendem as expectativas do campo e do negócio, com confiabilidade, segurança, disponibilidade e sustentabilidade.”
Quando uma solução de gerenciamento de frota apresenta dados numéricos ou visualiza tendências com base em pontos de dados, ela é uma solução baseada em dados. Quando os dados configuram e orientam soluções ou geram novas soluções, é uma solução orientada por dados.
Machine learning e como usar dados para fabricar produtos melhores
Machine learning, de modo simplificado, consiste em um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Portanto é um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
No setor florestal, a tecnologia inovações com machine learning podem trazer uma série de benefícios, uma vez que o método pode ser aplicado a todas as etapas da cadeia produtiva, desde o manejo florestal, colheita florestal, até a transformação da matéria prima, trazendo mais valor para o processo como um todo.
Fernando Campos, diretor da PONSSE no Brasil, comenta na entrevista para a Revista Opiniões que “Se começamos a pensar em como os dados florestais podem nos ajudar a fabricar bons produtos e a nos tornarmos mais produtivos e eficientes, devemos começar com uma perspectiva ampla. Em que partes da cadeia de aquisição de madeira os dados são gerados, onde eles são armazenados e como podem ser extraídos para resultados úteis?”
Um exemplo disso seria os sistemas de percepção e de sensores presentes nas máquinas, que com base nos dados do sensor conseguem proporcionar um método melhor para controle do cabeçote harvester ou, por exemplo, trazerem informações de manutenção preventiva. Também podemos falar de coordenadas geográficas no computador de bordo para a localização da pilha de toras na colheita e relatórios de produtividade hospedados na nuvem.
O processo de produzir máquinas melhores é relativamente conhecido. O verdadeiro divisor de águas é definir o que é um produto melhor ou uma operação mais eficiente, e mais uma vez os dados serão os principais indicadores para essa decisão.
Conectividade no campo
A conectividade na indústria (ou Indústria 4.0) consiste em tecnologias inovadoras que transformam e otimizam todas as fases da cadeia produtiva. Essas tecnologias são baseadas em interoperabilidade, virtualização, descentralização, informações em tempo real, computação em nuvem e modularização, digitalizando produtos, processos e equipamentos.
A conectividade vai ser a responsável pela captação e utilização desses dados na colheita. Muitos dos dados recebidos e enviados por uma máquina florestal, atualmente, são padronizados e consistem em conteúdo de dados predefinidos.
O maior desafio da conectividade no setor florestal se encontra na própria floresta, uma vez que normalmente ficam em áreas remotas e as árvores muitas vezes atuam como verdadeiras barreiras de sinal. Avanços tecnológicos como rede 5G e mulas coletoras de dados surgem como soluções para esse problema.
Com a tecnologia 5G, a cobertura da rede móvel se expandirá para muitas regiões novas. Embora também haverá lugares onde a conexão via satélite ainda será o único meio de comunicação.
Já as mulas coletoras de dados (data mules, em inglês) são uma opção se não houver nenhuma possibilidade de conexão disponível. Os conjuntos de dados podem ser transferidos de e para uma máquina com um disco rígido externo ou um telefone celular. Isso funciona como um armazenamento de dados entre um hub de rede e a máquina. A transferência desses dados normalmente é feita via USB ou bluetooth.
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