Para a agroindústria que depende fortemente de insumos agrícolas, a gestão dos fornecedores alocados no campo é condição para sobrevivência no mercado. Neste contexto, um dos principais temas é a quantidade e qualidade de produtos que estarão disponíveis em determinada data para processamento. Essa equação, transformada em previsão de colheita no campo, afeta grandemente a produção industrial.
Em alguns casos nos deparamos com pátios cheios de caminhões aguardando para descarregar, perda de produtos ou ainda uma linha de produção inteira parada.
São todas contas muito caras para serem pagas e a mais cara de todas está nas situações de litígio entre compradores e fornecedores que muitas vezes abalam fortemente a relação entre as partes citadas. Isso com o tempo pode até deixar a indústria órfã de bons fornecedores e produtos agrícolas.
Os erros e acertos na previsão de colheita
Os métodos antigos de previsão de colheita apresentam amplas margens de erro, que podem chegar até 25%, o que pode ser prejudicial em algumas situações. Além disso, no caso de frutas, por exemplo: o simples fato de prever o tamanho ou o peso da fruta não é mais suficiente, é preciso equilibrar vários parâmetros que sejam valorizados pelos compradores, como tamanho, acidez, PH, entre outros.
Para ser competitivo, é necessário utilizar modelos de previsão mais complexos baseados em inteligência artificial, que, validados por vários anos, apresentam precisão de 95% a 97%, três vezes maior do que os modelos tradicionais.
Prever o momento de maturação com antecedência também é crucial, pois elimina a incerteza sobre quando é o momento ideal para colher e vendas, permitindo obter o melhor preço de mercado sem subestimar os custos com viagens e equipe nos controles de maturação, ao mesmo tempo em que melhora a qualidade da colheita, garantindo que tudo seja feito na hora certa.
Os principais pilares que entram na previsão de colheita são:
• Data que o produto será colhido e poderá ser embarcado para o comprador, que está intimamente relacionada á data de plantio, ao manejo empregado e às condições climáticas.
• Quantidade de produto que será colhida, que, por sua vez, está atrelada à área plantada, densidade de plantas, condições climática e manejo.
• Qualidade do produto que é muito variável para cada operação industrial, ou seja, cada fábrica possui requisitos específicos, que devem ser atingidos pelos produtores em seus produtos. Podemos falar de ponto de maturação, calibre, coloração, quantidade de defeitos aceitáveis, etc.
Quanto mais assertivos são os dados que a indústria recebe, melhor consegue alimentar o seu planejamento e controle de produção, tornando os processos mais eficientes e barateando a operação.
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