Atualmente, a análise dessas impurezas é feita manualmente e consegue avaliar em média 10 caminhões por dia, de um total de 300 em pico de safra. Com o sensor desenvolvido pela agtech de inteligência artificial para a agricultura Cromai, é possível avaliar até 95% da carga que chega diariamente na usina.
Segundo Thalles Linhares, head de negócios da Cromai, com a tecnologia desenvolvida pela startup é possível haver um controle maior das operações de campo e industriais e elevar, além da capacidade operacional, a ATR da cana em até 4%. “Com os dados em mãos é possível calibrar os equipamentos como colheitadeira e soprador e melhorar o desempenho de todo o processo.”
Trata-se de uma inovação no setor sucroenergético. A amostragem começa com a chegada do caminhão e o uso da sonda oblíqua para coleta de amostra pós-colheita; passa pela identificação feita pelo Sensor Cromai Sentinel que seleciona as etapas da amostra, mapeando de forma automática o início e o fim de cada uma delas; depois vem a avaliação, com inteligência artificial mapeia os padrões de textura e forma, identificando a porcentagem de impureza das amostras; e depois exporta os dados para análise no aplicativo Cromai Sentinel, disponível na Play Store.
De acordo com Celso Caldas, professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Alagoas, a metodologia usual para determinação das impurezas vegetais é realizada por separação de palhas, palmitos e outros materiais vegetais dos colmos das canas. “Trata-se de uma metodologia totalmente subjetiva e sem nenhuma possibilidade de repetições para confirmação de resultados, até porque a amostra analisada se torna totalmente descaracterizada. Ademais, as validações dos resultados não podem ser realizadas a partir de comparações com resultados de amostras padrões, simplesmente porque é impossível ter uma amostra padrão de impureza vegetal armazenada no laboratório, como ocorre com outras determinações analíticas. Com a avaliação feita pelos sensores da Cromai que utiliza uma ferramenta estatística consolidada e robusta, os resultados passam a ter um nível de confiabilidade muito maior e mais representativos. Finalmente, com tais sensores os resultados são instantâneos, possibilitando tomadas de decisão mais corretas, sejam ações industriais ou principalmente agrícolas.”
O equipamento já está em operação em 10 usinas, que atestam os resultados obtidos. Para este ano, há o planejamento de instalação em mais 30.
Segundo Cintia Antônia Barcelos da Silva, supervisora de qualidade da Usina Agropeu, com o sensor da Cromai é possível realizar as análises de impureza de todas as amostras coletadas, obtendo resultados de forma rápida e segura para que o campo e a indústria possam tomar as providências e as correções necessárias. “Com isso podemos adequar a colheita de forma a enviar menos impureza e na indústria preparar o processo para a todos os impactos que essa impureza gera na extração, tratamento de caldo e na produção.”
Cintia explica que o investimento vale a pena, pois a informação precisa e rápida é o bem mais valioso para os processos que funcionam continuamente e onde não é possível descartar matéria-prima está em desacordo com o esperado. “A tecnologia também compensa a redução que acontece na mão de obra nos laboratórios, o que impossibilita a análise de impureza de todas as cargas devido a ser um processo muito manual, demorado e que está suscetível a erros de interpretação e considerações de cada analista.”
Para Cristiane Lopes dos Santos, da área de Controle de Qualidade da Adecoagro, contar com a tecnologia da inteligência artificial otimiza na tomada de decisões no campo. “Com a CROMAI, trabalhamos arduamente neste conceito a fim de construir resultados sólidos” destaca. Ela explica que a partir da tecnologia é possível modelar com base em padrões de imagem comparados as análises físicas laboratoriais e expandir para 100% da cana-de-açúcar amostrada em tempo real.
Fonte: Ello Agronegócios
