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O uso de dados não é novidade no setor de biocombustíveis. Há pelo menos cinco anos, de forma mais intensa, produtores de todo o mundo têm confiado mais em indicadores e estatísticas para otimizar operações e traçar estratégias de negócio. Passadas as movimentações iniciais, porém, surge uma dúvida natural: como obter o próximo salto no desempenho?
Temos aqui uma questão de interesse geral da indústria de biocombustíveis, mas de importância ainda maior quando falamos em etanol de milho -- cuja produção no Brasil cresce a níveis fantásticos e é cercada por grandes expectativas.
A esta altura, muitos dos leitores devem saber que o volume total de etanol originado de grãos no país cresceu mais de 34% na safra 2021/22, alcançando 3,43 bilhões de litros. O avanço não para: em abril, a produção no Centro-Sul atingiu 281 milhões de litros, quase 18% a mais que no mesmo período do ano passado.
Segundo projeção da União Nacional do Etanol de Milho (Unem), a produção anual de etanol de milho no Brasil deve chegar a 4,2 bilhões de litros em 2022/23 e a 8 bilhões de litros em 2027/28. Um salto incrível ante o 1,63 bilhão de litros na safra 2019/20.
Para que a atividade cresça e cumpra as previsões, será indispensável às usinas interpretar, compreender e obter insights de um grande volume de dados, mergulhando de vez no big data. Isso exigirá uma grande transformação se levarmos em conta o panorama atual. Não temos estatísticas específicas, mas pelo nosso acompanhamento do mercado, podemos dizer que são muito poucas as usinas com recursos analíticos mais avançados.
Embora os produtores já tenham assimilado o valor competitivo dos dados e venham procurando agir e investir, muitos ainda utilizam sistemas básicos, quando não apenas planilhas para monitorar os principais parâmetros de processos. Não se trata de negligência, uma vez que o faturamento está em jogo, e sim por não saberem o que mais podem fazer. O mercado nunca teve uma referência em solução de análise para as usinas de etanol de milho, porém algumas ferramentas começam a surgir para ocupar essa lacuna.
São plataformas digitais que, por meio de big data e inteligência artificial, aprimoram a avaliação operacional da planta de etanol com análises baseadas em dados e modelagem preditiva conduzida por fundamentos de ciência e engenharia. Os seus cálculos e previsões ajudam os gestores das usinas a entender melhor quais fatores podem melhorar a produtividade e a prever como mudanças podem impactar as operações, reduzindo riscos nas tomadas de decisão.
Em uma planta que estiver considerando alterações para aumentar a capacidade de moagem, por exemplo, as ferramentas tecnológicas são capazes de identificar as diferentes eficiências de energia, os impactos financeiros e a taxa de intensidade de carbono, entre outras variáveis, de acordo com o percentual a mais de milho inserido no início do processo.
As novas soluções digitais também proporcionam às usinas o uso de simuladores ultrarrealistas, a exemplo daqueles já corriqueiros em exercícios da indústria aeronáutica ou automobilística. No ambiente virtual, os operadores das plantas podem realizar ensaios com total segurança. Se eles encherem um tanque demais ou se esquecerem de alimentar enzima em um fermentador, por exemplo, não haverá nenhum dano ou perda de rendimento. Qualquer downtime para testes ou correções, em operações reais, pode levar horas e acarretar perdas significativas.
Vou exemplificar. No caso hipotético de um teste em uma planta com quatro fermentadores de 5 mil m³, a escolha de uma levedura não adequada ao processo, que não consiga terminar a fermentação, e que produza um residual de 1% de glicose na dorna (em massa por volume), representa mais de 100 mil litros de etanol a menos, além de resultar em problemas de downstream, como incrustação na destilaria e escurecimento de DDGS. Isso representa uma perda mínima de R$ 350 mil em produção, que poderia ser evitada se essa planta tivesse feito o teste em um ambiente virtual.
Um ponto importante dessas plataformas de inteligência artificial é a flexibilidade. Elas são capazes de atender a diferentes necessidades e tamanhos de plantas. Os dados de laboratório e de processos de cada complexo alcooleiro passam por análises complexas, que resultam em relatórios personalizados com insights caso a caso.
A chamada "quarta revolução industrial" veio para ficar, e a inteligência de dados é uma ferramenta indispensável para as empresas de biocombustíveis não apenas garantirem seu lugar no futuro, mas também obter benefícios desde já. Um estudo da Confederação Nacional das Indústrias (CNI) aponta que as empresas que implementaram soluções de big data a partir do início da pandemia registraram lucro quase 32% maior em relação ao período anterior.
Tecnologias avançadas, capazes de alçar o manejo de informações a um novo patamar, tendem a ampliar entre os produtores de etanol a percepção de que "dados são o novo petróleo". E exatamente no sentido imaginado pelo autor dessa célebre frase, o matemático britânico Clive Humby. Assim como o petróleo, dados são valiosos, mas se não forem refinados e transformados, não podem ser efetivamente utilizados -- e tampouco impulsionar atividades lucrativas.
*Amanda de Souza é líder regional de desenvolvimento de aplicações em grain processing na IFF
IFF - retirado da agência UDOP
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