Análises Preditivas: como potencializar a tomada de decisão dentro do agronegócio

Análises Preditivas

O estudo das Análises Preditivas permite adquirir conhecimento a partir dos dados coletados e buscar ou prever resultados para o futuro. Com essas análises é possível potencializar a tomada de decisão dentro do agronegócio.

A tomada de decisão no agronegócio é importante para garantir o sucesso do empreendimento e esse processo decisório consiste na escolha de alternativas pré-existentes. Essas decisões visam gerar perspectivas de médio e longo prazo, como: aumento da lucratividade.

Quando analisamos um agronegócio, por exemplo, vemos o quão complexo e competitivo ele pode ser. Por isso, em muitos casos é imprescindível que se tenha agilidade no processo de tomada de decisão. 

 

O que são Análises Preditivas?

São sistemas que analisam conjuntos específicos de dados para prever cenários ou tendências para futuros próximos ou relativamente distantes. Com isso, a empresa pode se preparar para condições adversas ou ganhar tempo para se adequar a circunstâncias desafiadoras.

É como se a tecnologia fosse capaz de prever o futuro. Mas não há nenhuma mágica aqui. O segredo está na obtenção e aproveitamento de dados. Atualmente, qualquer empresa com uma estrutura tecnológica decente pode visualizar a situação de suas operações com precisão. Mas isso diz respeito ao passado e ao presente. O que a análise preditiva faz é identificar padrões nos dados que apontam para tendências, mudanças no mercado, novos hábitos de consumo e assim por diante.

Como podem ser aplicadas?

Aqui vão alguns exemplos que mostram como companhias de várias partes do mundo, incluindo o Brasil, estão usando o conceito para tomar decisões, prever comportamentos ou identificar tendências:

Combate a fraudes: tentativas de fraude em sistemas bancários ou de pagamentos acontecem o tempo todo, especialmente no que diz respeito a operações com cartão de crédito. A análise preditiva pode identificar padrões que correspondem a ações desse tipo e, assim, emitir alertas ou ativar mecanismos de proteção;

Risco de crédito: bancos e instituições financeiras precisam avaliar os riscos de cada operação de financiamento ou crédito. Esse é um trabalho complexo, mas que pode ser otimizado sensivelmente com sistemas de análise preditiva. Mecanismos semelhantes podem ser usados por seguradoras para definir valores de apólices ou prêmios;

Eficácia de tratamentos médicos: qual a eficácia de uma nova abordagem terapêutica? Laboratórios e instituições especializadas precisam fazer estudos e testes exaustivos para encontrar a resposta, mas é possível agilizar esse processo com análises preditivas que consideram parâmetros genéticos, condições ambientais, fatores comportamentais, faixa etária, entre outros;

Estratégias de marketing: departamentos e agências de marketing, inclusive de pequeno porte, usam a análise preditiva para avaliar as chances de uma campanha dar o retorno esperado, estimar a eficácia de um projeto de fixação de marca, identificar o momento certo para realizar uma ação, entre outras estratégias.

Fonte: Tecno Blog

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Como podem as análises preditivas podem ser aplicadas no agronegócio?

Confira três maneiras de como a tecnologia está permitindo ações preditivas e colaborando com o agronegócio:

Monitoramento de máquinas

A automação do maquinário agrícola de usinas e fazendas envolve a instalação de uma série de sensores que registram as atividades desses equipamentos segundo a segundo, recolhendo centenas de informações sobre as operações realizadas em tempo real.

Por meio de tecnologias como Big Data e Inteligência Artificial, esses dados são cruzados e geram projeções de cenários e antecipação de problemas. Um exemplo bem comum é a avaliação do risco de falha das máquinas com base no monitoramento constante da situação desses equipamentos. Assim, é possível disparar ações de manutenção preventiva na frota, baseadas em dados de comportamento das máquinas.

Além de evitar essa situação de emergência não planejada, as ações preventivas impedem o aumento de danos nos maquinários, ampliando seu desempenho e garantindo um aproveitamento máximo da vida útil dos equipamentos.

ombate a doenças e pragas

Assim como é possível monitorar máquinas, também é importante olhar para a plantação como um todo. Hoje, com o auxílio de tecnologias como sensores,  drones e imagens de satélites, por exemplo, essa observação ajuda na identificação automática de pontos de atenção.

A análise também é feita com inovações como a IA, que permite a combinação de imagens e informações para a obtenção de diagnósticos em tempo real.  O cuidado permite a tomada de ações antecipadas de combate a essas ameaças, evitando que o problema se propague por toda a plantação ou prejudique a produtividade daquela safra.

Alocação de transbordo

Outro exemplo de como a tecnologia pode conferir previsibilidade ao campo é a identificação dinâmica de oportunidades de alocação de recursos, que permite uma otimização logística em uma série de etapas da produção agrícola, como baldeios, carregamentos e transportes.

Para as operações de colheita de cana-de-açúcar, por exemplo, sistemas ajudam a alocar de forma inteligente recursos de carregamento (transbordos) e transporte (caminhões), de acordo com informações coletadas em tempo real e cálculos de previsão de demandas de novos recursos.

Um transbordo pode ser, assim, alocado de maneira automática e antecipada a um ponto futuro onde determinada colhedora o demandará. Da mesma forma, caminhões são despachados automaticamente para frentes de colheita, de acordo com o status e a previsão do ritmo de produção de cada frente.

Fonte: Revista Rural 

Tão importante quanto obter dados é saber aproveitá-los. A análise preditiva contribui para isso de um modo que muitas empresas nem sequer sabiam que era possível. É essencial que se tenha o comprometimento em alimentar todos os sistemas com as informações e dados necessários para as análises. Essas análises podem influenciar diretamente no sucesso do seu agronegócio!

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