Por João Carlos Rocha Abdo e Fabiano de Aragão Pimenta
A produção agropecuária nacional tem obtido um desenvolvimento extremamente relevante nas últimas décadas, mesmo em períodos economicamente hostis. Cada vez mais as operações agrícolas estão integradas, e a complexidade das diversas cadeias produtivas demandam um trabalho forte na integração e otimização desta logística operacional. Nas diferentes culturas, por exemplo, a cana-de-açúcar, as operações de colheita e transporte podem ser determinantes na rentabilidade, chegando em algumas situações a 50% do custo da produção agrícola.
Entre os grandes desafios da gestão agrícola, em que ações dinâmicas e simultâneas ocorrem, está a execução eficaz das operações. Este processo tem algumas características, tais como:
Alto investimento em equipamentos
Necessidade de dimensionamento
integrado e dinâmico
Necessidade de equipamentos específicos
Utilização sazonal dos equipamentos
Funcionários capacitados e especializados
Falta de escala no tempo
Terceirização
Operações dispersas espacialmente
Variáveis não controladas (climáticas)
Consideradas essas características, o modelo de gestão a ser adotado deve atender as demandas acima citadas, com foco no dimensionamento e otimização, padronização e roteirização dos procedimentos. Para solucionar problemas complexos como esses, cuja solução busca um equilíbrio entre as operações, são aplicadas as técnicas de pesquisa operacional (PO), cuja função é minimizar os custos.
A origem da Pesquisa Operacional data da II Guerra Mundial. A Inglaterra necessitava obter um posicionamento mais eficiente de radares antibombas, determinando a localização ideal das antenas e da melhor distribuição de sinal. Através dos estudos de PO, conseguiram dobrar a eficácia do sistema de defesa aérea e evitar a tomada do país pela Alemanha nazista.
No decorrer da guerra a aplicação da pesquisa operacional se tornava cada vez maior e os Estados Unidos utilizaram a técnica na distribuição mais inteligente de combustíveis e suprimentos, tendo em conta uma série de restrições e condições impostas pela realidade, como a máxima velocidade dos navios, a quantidade de suprimentos a serem transportados e o combustível necessário para chegar ao seu destino.
Com base nestas informações, os norte-americanos foram capazes de modelar a guerra naval, e determinar se era melhor uma estratégia baseada em comboios compostos por um grande grupo de navios de carga escoltados por muitos contratorpedeiros, ou por grupos pequenos e mais difíceis de o inimigo localizar. A Inglaterra criou outros grupos, da mesma natureza, para obter melhores resultados na batalha.
Após a guerra, um dos resultados do desenvolvimento da pesquisa operacional foi o Simplex (Programação Linear), concebido quando um projeto de apoio à tomada de decisões foi implantado na Força Aérea dos Estados Unidos. George Dantzig fazia parte desse projeto, e no decorrer do projeto em 1947, criou o Algoritmo Simplex, uma técnica eficiente para resolver problemas de planejamento, o modelo usa métodos lineares para resolução de problemas.
Durante a Guerra Fria, a União Soviética (URSS), excluída do Plano Marshall, queria controlar as comunicações terrestres, incluindo as rotas fluviais, em Berlim. Para evitar a rendição da cidade e sua submissão como parte da Zona Comunista Alemã, Inglaterra e Estados Unidos decidiram abastecer a cidade, tanto por comboios escoltados (que poderia levar a novos confrontos) ou por transporte aéreo, quebrando ou fugindo em qualquer caso do bloqueio de Berlim. A segunda opção foi escolhida, iniciando a Luftbrücke (transporte aéreo) em 25 de junho de 1948.
Depois da Segunda Guerra Mundial, considerou-se adequado organizar os recursos dos Estados Unidos (energia, armas e todos os tipos de suprimentos) por meio de modelos de otimização, resolvidos pela Programação Linear.
Durante as décadas de 1950 e 1960, aumentou o interesse e desenvolvimento da Pesquisa Operacional, incluindo a sua aplicação no domínio do comércio e indústria. Um exemplo disso é o problema de calcular o melhor plano de transporte de areia de construção para as obras de construção da cidade de Moscou, onde havia 10 pontos de origem e 230 pontos de destino. Para resolver o problema foi utilizado um computador rudimentar de 1958, e após 10 dias de cálculos retornou uma solução que proporcionou uma redução do 11% dos gastos com referência aos custos originais planejados.
As aplicações não militares da Pesquisa Operacional se estenderam para todas as áreas, com problemas relacionados com espera, misturas e formulações, controle de estoques, redes de transporte e abastecimento, logística de distribuição e localização de centros de distribuição, que similarmente se aplica ao problema agroindustrial.
Tendo em vista estes conceitos, foi desenvolvido um processo, inicialmente dentro da cadeia sucroenergético-alcooleira que utiliza ferramentas de agricultura de precisão, softwares e algoritmos matemáticos, objetivando planejamento e otimização do processo de colheita, transbordamento e transporte.
Tendo como base a cana-de-açúcar, as variáveis fundamentais para que se tenha sucesso em uma colheita mecanizada são: o layout do talhão, os atributos da variedade plantada, as condições operacionais dos equipamentos e manutenção, a capacitação dos operadores e a logística de corte e transporte.
Com base nesses fatores foi criado um sistema de planejamento da colheita mecanizada visando atuar na parcela de maior custo da cana: o CTT (Corte, Transbordamento e Transporte), otimizando a estrutura e criando um roteiro operacional de modo a maximizar os rendimentos da colheita.
O sistema LOC (Logística Otimizada de Colheita) provê um roteiro ao gestor da colheita em forma de mapas e relatórios, ou com arquivos de dados integrados, de forma a otimizar a colheita ao definir o planejamento de alocação das colhedoras nos blocos de colheita, de maneira que haja melhor aproveitamento do tempo da colhedora (diminuição de paradas por falta de transbordos) e uma regularidade de entrega horária da matéria-prima na indústria. O serviço é acompanhado de uma validação do projeto no campo, para que o gestor execute a melhor estratégia de entrada e saída da frente de colheita e consequente alocação das máquinas.
A ferramenta também integra as áreas de manutenção e qualidade, proporcionando melhor aproveitamento das janelas de manutenção, racionalizando as operações e garantindo uma cana de boa qualidade da matéria-prima, seja pelo melhor cumprimento das metas estabelecidas na operação (velocidade, manobras) ou pela maior disponibilidade de tempo e consequente dedicação do líder da frente quanto a esse tema (pisoteio, perdas e qualidade da matéria-prima).
O LOC utiliza técnicas de programação linear que permitem um aproveitamento eficiente dos equipamentos na operação de colheita da cana-de-açúcar, definindo os pátios de carregamento dos caminhões e os tempos envolvidos no corte e transbordamento da carga. Para isso, são realizados os cálculos da carga de cana em cada uma das linhas de colheita, otimizando os pátios de transbordamento, levando-se em conta a velocidade de operação da colhedora, os tempos de manobra, as capacidades do transbordo, o tamanho dos tiros e a distância de cada linha de cana para o pátio, buscando aumento de rendimento e redução de custo.
Além do processo de planejamento, foi criado um software para simulação tática e acompanhamento de cada operação, adaptando as variáveis modificadas entre o planejamento e a execução das operações. Com o sistema, estima-se ganhos de rendimento de colheita até 30%, e diminuição de rodagem dos transbordos, obtendo redução no consumo de óleo diesel na ordem de 15% a 30%. Adicionalmente, o sistema cria um modelo de gestão que aponta os principais gargalos operacionais e define a melhor estratégia de operação, e quando da renovação e plantio da área adequa o melhor layout para as operações, definindo previamente pátios e caminhamentos.
O LOC tem sido adotado também para planejamento e otimização de operações como aplicação de adubos, corretivos e defensivos, plantio mecanizado e aplicação de resíduos sólidos e líquidos.
João Carlos Rocha Abdo, engenheiro agrônomo, especializado em cana-de-açúcar; e Fabiano de Aragão Pimenta, engenheiro agrônomo, especializado em geoprocessamento e professor do curso de especialização em agronegócios do PECEGE/ESALQ. Ambos são diretores da Agroabdo, consultoria especializada em logística e otimização de colheita.
