A transformação digital tem sido uma das prioridades da Tereos, que segue transformando suas operações industriais em diferentes frentes de investimento. A companhia que, no Brasil, é composta pela Tereos Açúcar & Energia Brasil, Tereos Amido & Adoçantes Brasil e Tereos Commodities Brasil, vem implantando tecnologias digitais como inteligência artificial, big data, advanced analytics, gêmeo digital, otimizador em tempo real e internet das coisas (IoT). Cada vez mais presentes na organização, estas tecnologias já trouxeram resultados estratégicos para o negócio, conforme contou André Margoto, gerente-executivo de planejamento & analytics da Tereos Açúcar & Energia.
“Temos vários casos de sucesso. Mudamos a forma como cuidamos do canavial com vários cases que estão nos ajudando a ter produtividade maior, com usinas produzindo mais e melhor. E, no comercial, conseguimos vender melhor — no momento certo, para o cliente certo”, disse o executivo.
No Noroeste do Estado de São Paulo, a Tereos Açúcar & Energia Brasil concentra suas sete unidades de processamento e duas refinarias. A Tereos Amido & Adoçantes Brasil, com operação em Palmital (SP), diversifica o portfólio da Tereos Brasil com a fabricação de produtos derivados de milho e mandioca. A Tereos Commodities opera como trading e possui escritórios em diversos países.
“A Tereos enxerga uso de dados para tomada de decisão como um diferencial estratégico e, desde 2016, cria projetos e novas áreas,” disse Margoto, ponderando que a companhia está ainda engatinha na jornada de dados. “É uma jornada longa e ganhamos velocidade a cada ano, com times mais maduros, com a cultura da empresa se transformando para não apenas abraçar o que é entregue, como também demandando coisas novas”, disse.
Um dos casos de uso revelados recentemente foi o de redução do consumo de combustível e de emissões de carbono das colhedoras de cana-de-açúcar a partir do uso de dados e analytics. Em parceria com a Ipiranga, que forneceu o diesel RendMax para a Tereos, foi realizado um estudo inédito para avaliar o efeito do produto aditivado na diminuição do consumo de combustível pelas máquinas agrícolas da Tereos.
O estudo teve como premissa validar estatisticamente a redução de consumo de diesel das colhedoras da Tereos com o uso do RendMax, o diesel S-10 aditivado da Ipiranga, em uma nova concentração. Os resultados mostraram uma redução média de 5% no consumo em relação ao diesel comum, verificada nas máquinas das unidades Cruz Alta e Tanabi da Tereos. Agora, com base nesses dados, a expectativa é reduzir o consumo de diesel em 2 milhões de litros na safra 22/23.
Durante a safra 21/22, foram monitoradas 31 colhedoras nas unidades Cruz Alta e Tanabi da Tereos, ambas no interior do estado de São Paulo, por meio da plataforma de IoT da empresa, que captura dados dos sensores instalados nos equipamentos agrícolas e do sistema automatizado de gestão de abastecimentos. Além disso, a Tereos também contou com os dados provenientes de seu novo ERP Agrícola para informações adicionais, como características dos modelos de equipamentos, qual bloco de cana foi colhido em determinado dia e a densidade de cana colhida.
Os dados obtidos foram, então, comparados com o consumo das colhedoras nas três safras anteriores, em que o aditivo não foi utilizado. O estudo também comparou o desempenho obtido pelas máquinas agrícolas dessas unidades com o desempenho na mesma safra das colhedoras de outras unidades, que não receberam o aditivo.
IA e analytics em várias frentes
A trajetória da Tereos no uso de dados para tomada de decisão passou já por alguns grandes momentos. Começou em 2016, quando foram desenvolvidos modelos mais complexos de dados para ajudar na tomada de decisão de como gerenciar o envio de produtos entre sete usinas que ficam muito próximas no interior de São Paulo. São processadas cerca de 20 milhões de toneladas de cana por ano. “O otimizador trouxe não apenas resultados imediatos como resultados que se perpetuaram ao longo da safra”, contou Margoto.
Segundo ele, as propostas dadas pelo otimizador geram economias à empresa. “Por exemplo, imagina que o preço de um produto em um certo mercado sobe. O otimizador faz o rearranjo de todas as usinas em todos os meses para usufruir a oportunidade de mercado que surgiu. Ele otimiza a cadeia de forma integrada buscando o melhor resultado financeiro”, detalhou.
Depois do sucesso do projeto, a Tereos passou a investir em outras iniciativas. “Se tomou gosto pela coisa e nos perguntamos qual era a área da empresa mais óbvia para avançar com o uso de dados e a resposta foi a área agrícola, porque a produtividade é a dimensão que mais impacta”, disse o gerente. “Assim, veio o próximo passo da jornada que foi usar dados para tomar boas decisões para produzir mais cana por hectare”, completou.
A iniciativa do uso de modelos estatísticos e de inteligência artificial para apoio à tomada de decisão visando ao aumento de produtividade para o canavial ganhou o nome de Galileo. O projeto é conduzido pelo time de inteligência analítica, ao lado de outras áreas da Tereos, como tecnologia agronômica, operações e negócios agrícolas, que busca o aumento da produtividade agrícola pelo uso de dados.
É possível ainda fazer o monitoramento do canavial a distância e em tempo real para extrair o máximo de valor das áreas de plantio. O projeto é dividido em três principais pilares: prever, detectar e otimizar. No pilar de previsão, análises das práticas em tratos culturais da companhia permitiram identificar oportunidades de aumento de produtividade, com potencial de aumento de cinco toneladas de cana por hectare em todas as áreas.
Na detecção, modelos de IA são capazes de identificar rapidamente as áreas exatas onde ocorrem plantas daninhas ou falhas nos canaviais, por meio de imagens de satélites e drones. Isso permite atuações localizadas, com redução do uso de insumos e mais agilidade nas operações em campo. Já no pilar de otimização, o estudo das rotas nas operações de tratos permitiu uma redução de 10% da distância percorrida e diminuição de atrasos no dia a dia.
“São mais de 150 variedades de cana e cada um gosta de um tipo de solo etc. Será que estamos colocando a variedade certa de cana? Com o uso da ciência de dados, de estatística, de IA, de machine learning respondemos à pergunta de como alocar a variedade certa e colocá-la no local certo para colher certo”, explicou.
O Galileu começou em 2017 com 150 mil hectares, cobrindo toda a área agrícola. Hoje, também faz o monitoramento climático. Por meio de 75 estações meteorológicas e dados de satélites, é possível acompanhar a variação e perspectivas climáticas para o canavial.
Outro marco ocorreu em 2019 quando a Tereos lançou iniciativas de Indústria 4.0. O projeto teve início na unidade Cruz Alta, no município paulista de Olímpia, e levou a ganhos operacionais, melhora na segurança, aumento de desempenho, entre outros benefícios. O programa funciona como uma “usina do futuro”, que visa à otimização da organização do trabalho por meio da visão em tempo real dos indicadores de produção.
Durante o projeto piloto, a Usina Cruz Alta incorporou diversas iniciativas digitais dentro de seu processo produtivo, tais como a modelização dos fluxos de produção de açúcar, energia e etanol, com o objetivo de obter uma visão completa da produção da usina e simular parâmetros de desempenho; o uso de dados para otimizar e reduzir a variabilidade dos processos de produção; o reconhecimento facial na entrada da usina; o sistema de distribuição automatizado dos equipamentos de proteção que reduziu o tempo de espera para troca de EPIs de 50 para 2 minutos; e a digitalização de diversas tarefas administrativas.
“Começamos essa jornada dentro do parque industrial atuando em várias, como colocando sensores de última geração, com objetivo de trazer a transformação digital para dentro do parque industrial. Em IoT, temos uma plataforma de captura de dados dos sensores de equipamentos, gerando uma massa de informação, e usamos modelos e algoritmos para controlar os processos. Obtivemos aumento de capacidade de etanol por meio de inserção de inteligência dentro do equipamento para o hardware ter produtividade superior, o smart ethanol”, contou André Margoto.
O caso do smart ethanol faz parte do projeto Indústria 4.0 da Tereos Açúcar e Energia Brasil. A empresa combinou diferentes tecnologias de automação visando a reduzir a variabilidade do processo e otimizar a produção de etanol, implementando nas colunas de destilação, ferramenta de analytics voltada ao monitoramento de desempenho das malhas de controle; controle avançado de processos multivariável; sistema de otimização em tempo real; e sistema de monitoramento do processo em tempo real.
A combinação dessas tecnologias trouxe, segundo a companhia, resultados positivos nas colunas de destilação com menor variação de parâmetros e maior produção de etanol. O erro médio das malhas de controle foi 91,2% menor utilizando-se os sistemas de automação habilitados. Já a produção de etanol foi 9,2% maior quando utilizados os sistemas implantados. O otimizador em tempo real contribuiu para reduzir o número de intervenções do operador no processo, uma vez que é o sistema que irá escrever os set-points. A redução foi de 28 intervenções por hora para zero intervenções.
Com as áreas agrícola, industrial e de supply chain cobertas, faltava avançar com IA no comercial. “A iniciativa, que chamamos de Boss, colocou os algoritmos como o chefe, dizendo o que temos de fazer. Foi a transformação digital no comercial para predizer preços de mercado, comportamento do consumidor, preço de etanol, açúcar e a parte de controle do desempenho comercial”, explicou o gerente-executivo de planejamento e analytics da Tereos Açúcar & Energia.
Fonte: convergenciadigital.com.br
Imagem: Por Roberta Prescott
