Usina Delta amplia automação agrícola e reduz perdas com integração digital
05-01-2026
Uso de telemetria manutenção e planejamento conectado eleva disponibilidade da frota e prepara avanço para automação total
Por Andréia Vital
A integração digital de todo o ciclo operacional da Usina Delta Sucroenergia foi apresentada no IX Seminário GMEC 2025 realizado no final de novembro, em Ribeirão Preto - SP. O gestor de Tecnologia Agrícola Geotecnologia e Topografia João Castro detalhou como a conexão entre telemetria manutenção e planejamento de campo vem reduzindo perdas operacionais e aumentando a eficiência da frota agrícola por meio de protocolos digitais e automação decisória.
Segundo Castro a estratégia da empresa começou com a captura estruturada de dados do John Deere Operation Center por meio de APIs integradas a uma base Oracle. As falhas geradas pelas máquinas passaram a ser classificadas por nível de gravidade e transformadas em fluxos automáticos de decisão. Ocorrências críticas geram abertura imediata de ordens de serviço no sistema de manutenção enquanto falhas moderadas são registradas como pré ordens sem necessidade de parada imediata.
O monitoramento é feito diariamente pelo Centro de Inteligência Agrícola. Quando uma falha crítica é identificada o sistema emite alerta direto ao controlador que determina a paralisação do equipamento. De acordo com o gestor a decisão deixa de ser individual e passa a ser técnica baseada em dados o que elevou de forma consistente a disponibilidade da frota. As falhas são auditadas semanalmente exigindo tratativa ou justificativa formal da área de manutenção.
Outro avanço apresentado foi o planejador de trabalho ferramenta que define previamente todas as regras da operação antes da execução em campo. Nesse ambiente são configurados talhões doses velocidades parâmetros climáticos exigência de piloto automático e regras de controle de tráfego para reduzir compactação do solo. O pacote é enviado às máquinas via Operation Center e qualquer desvio gera alerta imediato ao centro de controle.
Ao final da operação mapas de calor permitem avaliar a aderência ao planejado e facilitam auditorias de desempenho e ajustes rápidos no processo. Segundo Castro o modelo elimina decisões subjetivas do operador e reforça a padronização operacional.
Resultados consolidados das frentes que utilizam o dispositivo SmartPin indicaram redução de 6,5 por cento no índice de feição queda de 7,5 por cento na perda por espilhaço e diminuição de 2 por cento no consumo de combustível por hora. Para o gestor a padronização reduz erros humanos e amplia a eficiência das máquinas em escala.
A próxima etapa envolve novas integrações com monitoramento de combustível disponibilidade de máquinas baixa automática de insumos fechamento de ordens de serviço e validação de rastros de piloto. A empresa também desenvolve modelos de machine learning para predição de falhas com base em padrões operacionais. O objetivo é estender o planejador a todas as operações agrícolas e alcançar automação completa do ciclo do planejamento ao encerramento da atividade nos sistemas corporativos.
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