Em compasso com a chamada Quarta Revolução Industrial, que alça mão de tecnologias para automação e transferência de dados, estão as “Florestas Inteligentes”, um ambiente onde sistemas cibernéticos monitoram e atuam cooperativamente com humanos no processo de produção. Isso muda o jogo.

As decisões passam a ser descentralizadas, as estruturas, modulares, e a velocidade de mudança fica exponencial, à medida que se aprende em tempo real. O feedback passa a ser imediato. A ação e a reação nunca estiveram tão bem refletidas. Essas novas tecnologias permitem ganhos expressivos de produtividade, mas, sem o enfoque devido, podem gerar grande frustração em termos de resultado e se tornar um grande desperdício de capital.

A tecnologia é inebriante, mas não podemos deixar que seu fascínio nos leve a tomar decisões de investimento errôneas. Precisamos de resultados tangíveis. A tecnologia é meio, e não fim. A Floresta 4.0 pressupõe conectividade. E, como as “cercas” da floresta são bem mais extensas do que as da fábrica, esse é o primeiro grande desafio.

O alicerce desse novo ambiente é a inteligência embarcada (sensoriamento e telemetria), que implica elevados índices de mecanização. Ainda, teremos dispositivos IoT espalhados pela floresta capturando informações da interação das árvores com o ambiente. Na sequência, está a inteligência de dados, ou o tão falado Analytics, que é o uso dos dados para seguir em um processo de tomada de decisão mais eficiente.

Aí estão inseridas as análises de Big Data, inteligência artificial, cognição, entre outras. Por fim, e certamente a etapa mais importante, a intervenção no processo operacional, onde iremos auferir os ganhos reais. Dentre as oportunidades de ganhos operacionais, podemos citar a maximização da eficiência e da produtividade, a redução do consumo de combustíveis e de lubrificantes, a redução das paradas por quebra e a melhoria da qualidade da informação e da segurança.

Em termos de maximização de produtividade, observamos oportunidades de redução das paradas por espera de insumos e outros, a partir do monitoramento do posicionamento e estado dos ativos em campo e garantia da sincronia em operações conjugadas; aumento da durabilidade dos equipamentos, garantindo a operação dentro de limites preestabelecidos de giro e de velocidade; e entendimento da produção por equipamento e frente e subsequente acompanhamento da eficiência dos operadores. 
 

As possibilidades de ganhos com redução de consumo de combustíveis e lubrificantes advêm da otimização dos deslocamentos e da redução de desvios e fraudes, com o controle do consumo unitário, o abastecimento e a troca de lubrificantes e identificação de equipamentos e operadores ofensores de consumo.

As perspectivas de redução das paradas por quebra decorrem da identificação do uso inadequado do equipamento (registro de quebras por operador), conhecimento dos “sinais vitais” do equipamento, como RPM, pressão de fluidos, temperaturas e velocidade, e a realização de manutenções de acordo com a condição do ativo, com a intervenção, no momento ótimo, advinda da extensa base de informações obtidas para o planejamento da manutenção.
 

Por fim, temos as oportunidades de melhoria da qualidade da informação e da segurança, em razão do aumento da confiabilidade dos apontamentos, derivada de uma menor intervenção humana; a obtenção, em tempo hábil, das informações; a redução do número de atividades simultâneas do operador; e a geração de informações de violações de segurança.

A título ilustrativo, compartilho aqui alguns ganhos obtidos em provas de conceito na silvicultura no estado do MS, nessa linha de atuação: 4,1% na redução do consumo de combustível; 2,6% na melhoria da eficiência operacional; 3,2% de ganho em disponibilidade mecânica; e 2,4% em redução de custos de manutenção (CRM).
 

Temos sistemas capazes de realizar mais análises simultâneas e, incomparavelmente, de forma mais rápida do que o nosso cérebro. Com isso, temos a chance de modelar e criar algoritmos para encontrar padrões que fogem à percepção humana. Logicamente que esta, por natureza, não é uma tarefa trivial.

Precisamos de um novo perfil de profissional para dar sustentação a esse processo, possivelmente com aptidões distintas das que temos em nossas equipes. Dentre as diversas competências, cabe destacar a capacidade de trabalhar em um ambiente colaborativo e de compartilhamento de informações; senso crítico e de urgência; capacidade analítica para cruzar dados de diversas origens; conhecimento multidisciplinar, com uma visão sistêmica dos processos; facilidade de transição entre assuntos e equipes diversas; capacidade de buscar informações que não possui; que saiba falar outros idiomas, pois as soluções e fóruns de discussão e atualização são do mercado global; e, por último, flexibilidade, dinamismo e facilidade para adaptação a mudanças. 
 

Com isso, se abre um espaço amplo para profissionais especialistas em data science (cientistas de dados), que tenham esse perfil. Não obstante, tenho dito que o sucesso desse novo modelo se dará ao encontrarmos ferramentas para a análise de dados complexos que sejam amigáveis aos usuários, para que não tenhamos a dependência de “tecnocratas”.

Somente com a democratização do conhecimento aos níveis operacionais, iremos ter ganhos expressivos. Quanto mais descentralizadas e urgentes forem as decisões, mais precisamos municiar nossas equipes de campo com informações suficientes para tomá-las. Fica evidente que, no centro da “Revolução 4.0”, não estão as máquinas, mas sim as pessoas.

Portanto estamos diante de uma mudança de paradigma e não apenas de mais uma etapa de desenvolvimento tecnológico. O maior desafio das organizações será engajar as pessoas nesse propósito. As relações racionais e emocionais entre as pessoas e a instituição devem gerar resultados positivos percebidos para ambos. Relações essas muito particulares, como o senso de pertencimento, o orgulho e o compromisso. Quanto mais fortes forem essas conexões, maiores serão as chances de criarmos um ambiente de uso produtivo da tecnologia e da inovação.