Nas últimas três décadas, a evolução tecnológica direcionada ao processo florestal passou por inúmeras transformações; para as áreas declivosas, essas transformações foram mais desafiadoras e disruptivas. A complexidade presente em um ambiente cuja principal restrição para as atividades florestais é a topografia trouxe uma demanda por maiores investimentos na busca de tecnologias e de parceiros que possam garantir a competitividade e a sustentabilidade do processo.

Dessa forma, partimos do desenvolvimento de caminhões adaptados para o transporte de madeira a equipamentos específicos para a colheita florestal em áreas críticas; do uso de imagens de satélite de alta resolução; de análises via LiDAR (Light Detection And Ranging); de softwares específicos para gestão e planejamento florestal; de simuladores virtuais de treinamento e drones adaptados para atividades florestais; da IoT (Internet of Things), bem como da era do Big Data e da IA (Inteligência Artificial). 

Dada a diversidade de desafios presentes nas atividades em áreas declivosas, o aprendizado operacional também apresentou uma curva ascendente de inovações nos equipamentos e soluções de Data Science. Projetos de máquinas foram modificados para suportar a severidade dos sites, com modelos de manutenção mais assertivos, análises operacionais para a melhoria de treinamentos e performance de operadores, bem como estudos para otimização de logística na movimentação das frentes de colheita. 

Equipes especializadas são demandadas cada vez mais para a análise de oportunidades no processo. Dessa forma, a análise histórica de dados é uma vertente em ascensão nas atividades florestais. No caso da colheita florestal, conseguimos levantar base histórica dos últimos 10 anos de operação e manutenção e buscar o desenvolvimento de diversas ferramentas de análise, como Machine Learnig ou Digital Twin, o que permite, de certa forma, encontrar uma previsibilidade no comportamento das atividades.
 

Cada vez mais, os equipamentos florestais são monitorados com recursos de telemetria e transmissão de dados.  O Brasil, nos últimos anos, teve uma forte alavancagem nesse tipo de tecnologia, o que permitiu, de forma rápida, o uso de informações e o desenvolvimento de ferramentas, que, até então, eram utilizadas somente na Europa e nos Estados Unidos. O recurso de apontamento eletrônico, divulgado nas grandes empresas do setor florestal, também trouxe oportunidades no monitoramento de processos. Grandes empresas de tecnologia embarcada aceitaram o desafio de desenvolver soluções customizadas, trazendo todo o know-how do setor agrícola e de monitoramento de frotas, adaptado à realidade das florestas. 
 

Os fabricantes de equipamentos florestais apresentam diversas soluções para esse tipo de gestão remota, desde análise produtiva, consumo de combustível, faixas de rotação do motor, localização de máquinas, entre outras informações. Contudo os modelos apresentados ainda precisam de ajustes para atendimento pleno dos modais produtivos do Brasil e interação aos softwares de gestão florestal, dos quais cada empresa apresenta uma peculiaridade distinta. 
 

Entretanto, de forma clara, as grandes fabricantes enxergaram um oceano de oportunidades na gestão da informação, algumas empresas do setor florestal, em parceria com as fabricantes, estão avançadas na coleta de dados direto do sistema nativo dos equipamentos, o que traz maior confiabilidade devido à precisão da rede CAN (Controller Area Network). 
 

Há alguns anos, a base de dados gerada pelo sistema nativo dos equipamentos era uma incógnita a ser desvendada, contudo, o entendimento e a adaptação do padrão de apontamento StandforD para a realidade das atividades brasileiras, bem como a utilização dessa base de dados, é cada vez mais compreendida e utilizada. 
 

Essas duas vertentes, Telemetria de Equipamentos e Data Science podem mostrar respostas ou tendências operacionais ainda não percebidas pelos processos atuais. Alguns profissionais de tecnologia da informação dizem que os dados estão tão valiosos quanto o petróleo, contudo temos que ter dados de qualidade, da mesma forma que coletamos muitos dados; a sua qualidade e a sua padronização são um grande desafio para equipe de TI. Neste intuito, os times de governança de TI devem ser bem estruturados, com diretrizes claras para a parametrização das informações coletadas, bem como analisar os impactos nos processos adjacentes.

Esse desafio das equipes também passa por uma questão de segurança da informação: ataques cibernéticos são uma realidade presente, ameaçadora e cada vez mais constante.  Nesse contexto tecnológico, podem-se citar também as ferramentas de análise em BI (Business Intelligence) associadas com IA (Inteligência Artificial), que estão ganhando espaço e trazem maior dinâmica empresarial, transformando milhares de dados em informações ricas para gestão dos processos.

Novas carreiras, como o cientista de dados, são requeridas e em caráter emergencial; muitas empresas já investem em capacitação de seus empregados para obter maiores benefícios dessas tecnologias. Essa evolução tem possibilitado agilidade e maior inteligência estratégica. Dessa forma, as ferramentas devem ser aplicadas para todos os níveis de gestão das empresas, pois permitem que a alta direção e a liderança operacional analisem os dados dos processos e entendam as oportunidades de melhorias presentes, de acordo com sua realidade de trabalho ou atividade.

Apesar da gama de dados coletados nas máquinas florestais, temos que estar atentos para não nos perdermos nesse universo de códigos, números e algoritmos; o Big Data é uma realidade, mas acreditamos que, cada vez mais, temos que partir para o Smart Data. Com as ferramentas atuais, os gestores selecionam as informações mais relevantes para usá-las em prol do processo, e não apenas para armazená-las. O Big Data trabalha para integrar, encontrar e corrigir erros e vieses de dados, enquanto o Smart Data fornece ideias específicas para a gestão. 
 

Contudo, ainda na colheita florestal, temos muitas promessas de soluções de informação de dados, operação autônoma e remota,

IoT na colheita e transporte, entre outras, mas temos muito estudo e desenvolvimento pela frente. Dessa forma, acreditamos que as parcerias ligadas com startups, empresas do setor tecnológico e universidades é de grande valia.

Muitas empresas apresentam ideias inovadoras, de forma simples a operacionais, algumas com custo nem tão aceitável para o momento, mas que podem trazer benefícios a serem descobertos; talvez o que precisamos seja abrir mais oportunidades para parcerias e desenvolvimento. No caso das universidades, as empresas apresentam um laboratório de infinitas possibilidades, com massa de dados robusta e com demanda a ser estudada. 

Conseguimos desenvolver trabalhos acadêmicos de grande relevância e buscamos, cada vez mais, esta parceria. Temos instituições renomadas com carência de dados para desenvolver profissionais e pesquisadores e ainda esbarramos em algumas questões burocráticas e do tempo exigido pela academia para encontrar soluções com a devida aderência à realidade operacional.
 

A inteligência da colheita está ocorrendo a todo o momento, com ideias inovadoras e desvendando padrões ainda não observados, mas voltamos a frisar a necessidade de termos profissionais que possam nos ajudar no entendimento e a decifrar possíveis padrões presentes nas atividades de colheita florestal e sua infinidade de dados.