Tecnologias digitais aplicadas na gestão do corte florestal com harvester
Authors:   , Silva Arthur Araújo 
Published: February 2022

A operação de corte florestal com harvester deve seguir exigências de um mundo corporativo ágil e conectado, sendo que a mensuração e transmissão de dados em tempo real garantem informações em menor tempo e redução nos custos da operação. Neste contexto, o objetivo geral deste estudo foi analisar a aplicação de tecnologias digitais na gestão do corte florestal com harvester. Como objetivos específicos, descreveu-se as variáveis que influenciam o desempenho do harvester, analisando as opções de coleta automática e transmissão em tempo real dos dados; descreveu-se o funcionamento e as vantagens da utilização do software Microsoft Power BI na análise diagnóstica dos dados da operação; e avaliou-se a aplicação da tecnologia gêmeo digital para análise preditiva e antecipação de ocorrências na operação de corte florestal com harvester. Os dados utilizados no estudo foram obtidos entre os anos de 2015 e 2019 durante operações de corte florestal com harvester em plantios comerciais de Eucalyptus pertencentes a empresas do setor florestal situadas nos estados da Bahia e Espírito Santo. Utilizou-se os softwares Microsoft Excel, Power BI e RStudio para análises diagnóstica, estatística e preditiva dos modelos utilizados. Comprovou-se a influência de variáveis relacionadas às características da floresta, do ambiente, da máquina, das condições humanas e da organização da operação. A produtividade média do harvester foi de 18,42 m³.he -1 , para um volume médio individual (VMI) de 0,162 m³ encontrado. Esta produtividade pode ser considerada baixa, justamente explicada pelo baixo VMI. Indicou-se a coleta automatizada dos dados através de sensores e apontamento eletrônico pelos operadores. Identificou-se diferentes opções de transmitir os dados da operação em tempo real, como comunicação satelital, rádio frequência (LoRa), telefonia móvel, WiFi e sistema de coletores (M2M). A escolha da tecnologia de transmissão de dados depende de diversos fatores, como localização da máquina e custo envolvido, portanto, para cada situação em campo deve-se ter uma solução personalizada. Concluiu-se que o Power BI pode ser utilizado como ferramenta estratégica para as tomadas de decisão na operação devido às suas diversas características, que permitem: fácil implementação e maneabilidade; integração com diversos sistemas e fontes de dados; agilidade na modelagem de dados através do Power Query, Power Pivot e linguagem DAX; interface e visualização intuitiva através das ferramentas do Power View; acompanhamento da localização em tempo real das máquinas através da ferramenta “ArcGis for Maps”; atualização automática. Realizadas as análises descritiva e diagnóstica, surge como oportunidade otimizar a operação de corte florestal com harvester através da antecipação de ocorrências. Concluiu-se que, utilizando diversas tecnologias, tais como Big Data, Business Inteligence, Internet das Coisas, sensores, computação em nuvem, simulações, entre outras, é possível criar um gêmeo digital do harvester, aplicando nas seguintes etapas: 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. O estudo possibilitou a predição da produtividade através do modelo Random Forest baseado em diversas variáveis explicativas e a predição do abastecimento de combustível e ocorrência de falhas baseado em séries temporais através do modelo de suavização exponencial simples (SESM – Simple Exponential Smoothing Model). Estas análises preditivas proporcionaram controle mais efetivo e antecipação de ocorrências na operação. Trabalhos como este são de grande importância para a evolução da operação de corte florestal com harvester, e consequentemente do setor florestal brasileiro, apresentando soluções inovadoras que podem ser utilizadas em outras operações pertencentes a um projeto florestal. Palavras-chave: Dados. Indicadores de desempenho. Power BI. Gêmeo digital.