Transformação digital: uso de dados e simulações de cenários no planejamento operacional da colheita florestal mecanizada

Abstract

A adoção de tecnologias digitais no setor florestal vem transformando a forma como os dados operacionais são coletados, processados e utilizados para embasar decisões estratégicas. O objetivo do presente trabalho é demonstrar como o apontamento eletrônico, o diagnóstico operacional e as análises preditivas auxiliam a tomada de decisão. Foi realizada a avaliação do apontamento eletrônico em comparação ao método tradicional em papel, sendo observada uma redução de 96% no tempo de disponibilização das informações. Com os dados obtidos de forma confiável, realizou-se o diagnóstico da operação e a simulação de Monte Carlo para as variáveis de disponibilidade mecânica, eficiência operacional e produtividade, com 1.000 cenários simulados em cada modelo. Os resultados indicaram que, entre os indicadores analisados, houve probabilidade superior a 50% de atingimento dos valores de referência para o forwarder, enquanto, para o harvester, as probabilidades variaram entre 34% e 45%. Com base nesses dados, foi realizada a análise de viabilidade de modelos de operação de colheita florestal, considerando máquinas próprias e máquinas alugadas. Para esses cenários, os resultados demonstraram que, embora a locação demande menor capital inicial, a operação com máquinas próprias apresentou valor presente líquido positivo, taxa interna de retorno superior a 20% (acima da TMA de 13%) e payback de 4,26 anos. Palavras-chave: custos; Monte Carlo; telemetria

The adoption of digital technologies in the forestry sector has been transforming the way operational data are collected, processed, and used to support strategic decision-making. The objective of this study is to demonstrate how electronic data recording, operational diagnostics, and predictive analyses support decision-making. An evaluation was conducted comparing electronic data recording with the traditional paper-based method, and a 96% reduction in information availability time was observed. With the data obtained in a reliable manner, an operational diagnosis and Monte Carlo simulation were carried out for the variables of mechanical availability, operational efficiency, and productivity, with 1,000 scenarios simulated for each model. The results indicated that, among the analyzed indicators, there was a probability greater than 50% of achieving reference values for the forwarder, while for the harvester, the probabilities ranged from 34% to 45%. Based on these data, a feasibility analysis of forest harvesting operation models was performed, considering owned machinery and leased machinery. For these scenarios, the results demonstrated that, although leasing requires lower initial capital investment, operations with owned machinery presented a positive net present value, an internal rate of return above 20% (higher than the minimum attractive rate of return of 13%), and a payback period of 4.26 years. Keywords: costs; Monte Carlo; telemetry