O setor florestal sempre se destacou pelo uso de tecnologias que permitem maior eficiência nos negócios. Sejam tecnologias empregadas nas operações, na gestão e na produção de madeira, de celulose ou de outros produtos, o setor tem obtido grandes êxitos. A prova disso é a alta produtividade, a grande eficiência operacional e a qualidade dos produtos e processos.
 

Entretanto a demanda por produtos florestais segue crescente, e a exigência por produtos sustentáveis é cada dia mais forte. Ao mesmo passo, vemos a pressão que o mundo corporativo enfrenta quanto à necessidade de tornar o trabalho mais ágil, além de conseguir captar e gerenciar um alto volume de dados e de informações. Esse é o reflexo da digitalização das cadeias de valor.
 

Dentre as inovações tecnológicas surgidas nos últimos anos, apresentam-se as tecnologias habilitadoras da chamada indústria 4.0, com potencial para promover mudanças nos modelos vigentes das operações florestais, tanto no que se refere às técnicas empregadas na produção, quanto na gestão e no monitoramento dos dados. Hoje, temos muitas novas tecnologias, com enorme potencial de contribuição à gestão florestal. 

O business intelligence surgiu com os avanços das tecnologias e dos sistemas de informação organizacional, e era entendido como uma combinação de soluções/ferramentas tecnológicas que auxiliavam no acúmulo, na integração e na análise de dados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Esses sistemas seguem com o mesmo propósito décadas após o surgimento, no entanto vêm com uma complementação, em virtude das tecnologias atuais que estão revolucionando a forma de gestão. 

Isso porque o acúmulo de dados, outrora limitado, agora permite não só o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, mas também facilita a integração sistemática e o gerenciamento de dados estruturados e não estruturados. Com isso, é possível fazer análises muito mais amplas e complexas, entendendo os pontos fortes e fracos, as oportunidades e, ainda, simular cenários de decisões e avaliar seus resultados. 

Uma dessas soluções é o gêmeo digital (digital twin), que tem ganhado crescente atenção pelo fato de ser uma réplica do mundo físico, que permite simulações, otimização, previsão, monitoramento e controle de sua versão real. As versões digital e real precisam estar conectadas e sincronizadas por meio de sensores e conexão de internet, para troca de informações em tempo real. Associando sistemas de business intelligence e gêmeo digital, poderíamos subsidiar a gestão da colheita e da logística florestal de forma digital, possibilitando tomadas de decisões mais rápidas e assertivas.

A implementação de um gêmeo digital das máquinas e dos veículos de colheita e de logística florestal tem a capacidade de criar uma cópia virtual, a fim de monitorar o andamento das operações, reconhecer complexidades internas e externas, detectar anormalidades, simular comportamento, predizer tendências e realizar o direcionamento de esforços conforme a necessidade. A implementação dessa tecnologia se baseia em princípios de modelagem geométrica, física, comportamental e de regras, e sua aplicação para a gestão das operações de colheita e logística florestal faz muito sentido devido às suas particularidades, entendendo que a modelagem de comportamento e a análise preditiva de ocorrências são fundamentais. Essa tecnologia pode ser aplicada também no modelo Smart Forest Road.

Em relação às tecnologias habilitadoras da indústria 4.0 para a construção de um gêmeo digital das máquinas e veículos de colheita e de logística florestal, podem-se identificar algumas principais, relacionadas às áreas de ciência de dados, sistemas de informação, conectividade no campo e autonomia da operação, que estão apresentadas no círculo elementar da Colheita Florestal Inteligente.

Essas tecnologias devem ser aplicadas em diversas etapas imprescindíveis na construção de um gêmeo digital das operações de colheita e de logística florestal, sendo: elaboração de equipe técnica multidisciplinar, coleta de dados automatizada, transmissão dos dados em tempo real, armazenamento dos dados em nuvem, criação dos modelos, análise das informações geradas e gestão da tecnologia.

Destaca-se que, para criar um gêmeo digital que traduza as operações de colheita florestal e toda a complexidade de informações e variáveis de influência das atividades, é imprescindível que o trabalho de criação envolva uma equipe não só com especialistas na colheita, mas também profissionais na área de mecânica e manutenção, especialistas em desenvolvimento de sensores específicos para a operação, profissionais de tecnologia e informação (TI), para criação de modelos, simulações, hardwares e softwares, e, por fim, analistas financeiros, para avaliação dos custos de implantação e manutenção da tecnologia em funcionamento.
 

A otimização das operações de colheita e de logística florestal através do gêmeo digital se baseia na criação de modelos virtuais, com técnicas de inteligência artificial, como o aprendizado de máquina (machine learning) e simulações, uma vez que a premissa dessa réplica virtual é o aprendizado contínuo para obtenção de respostas em tempo real. Em resumo, o gêmeo digital tem a capacidade de ajustar o mundo físico, principalmente através do controle das operações com base no feedback das informações.

Como exemplo prático, a técnica de aprendizado de máquina conhecida como Random Forest tem a capacidade de predizer a produtividade de uma máquina de colheita florestal baseada no histórico de diversas variáveis influentes no desempenho da máquina. 

Essa predição da produtividade é importante para direcionar esforços relacionados ao dimensionamento e à movimentação de máquinas e de pessoas na área, sendo base para a otimização das operações e a diminuição dos custos. Outro exemplo que pode ser citado é a análise preditiva de séries temporais para antecipação de ocorrências, como parada para abastecimento de combustível, manutenções corretiva e preventiva (troca de material de corte, lubrificação, lavagem da máquina, troca de pneus nos veículos, troca de óleo), entre outras. 
 

Os modelos podem ser criados e analisados em softwares e linguagens de programação, que fornecem subsídio às análises diagnóstica, estatística e preditiva das operações de colheita e de logística florestal. Estudos nesse sentido são de grande importância, apresentando soluções inovadoras que podem ser utilizadas em outras operações pertencentes a um projeto florestal, trazendo ganhos operacionais, como acompanhamento dos parâmetros da operação em tempo real, correção de erros e falhas momentaneamente, previsibilidade de situações (produtividade, consumo de combustível, manutenção), criação de novo design do equipamento/máquina, aumento da produtividade e diminuição dos custos operacionais.

O cenário é desafiador, haja vista as diversas dificuldades que podem ser encontradas, sejam operacionais, humanas, tecnológicas e/ou financeiras. Ainda é necessário investimento em tecnologias, especialização da mão de obra e investimentos para alinhamento dessas tecnologias nas operações do setor florestal, mas precisamos chegar lá.