Startups apresentam soluções para desafios de coops do agro

A 2ª edição do Programa Conexão com Startups, do Sistema OCB, realizou a apresentação de três soluções de desafios de cooperativas, nesta terça-feira (6). O evento ocorreu de forma virtual e é uma parceria entre o Sistema OCB e o Silo Hub (Hub de inovação originado da parceria entre a Embrapa e a Neo Ventures).  As cooperativas Cemil (MG), Coplana (SP) e Santa Clara (RS) foram selecionadas nesta segunda edição do programa, que é voltado para inovações no Ramo Agro.

Na abertura do encontro, a gerente geral do Sistema OCB, Fabíola Nader Motta, pontuou os avanços que a iniciativa proporciona para o cooperativismo como um todo e lembrou do Desafio BRC 1 Tri, lançado na Semana de Competitividade 2022, pelo presidente Márcio Lopes de Freitas. “É uma alegria ajudar a construir um agro cada vez mais inovador. Temos milhares de coops que fazem a diferença na produção brasileira. O cooperativismo quer ser sinônimo de inovação e, por isso, temos no nosso site InovaCoop uma série de conteúdos para estimular essa prática”.

Fabíola também destacou a importância dessa segunda edição do programa. “Esta edição voltada ao agro é para viabilizar desenvolvimento, aumentar a eficiência e reduzir custos. O Conexão com Startups é mais um programa que vem ao encontro do desafio de gerar R$ 1 trilhão em prosperidade e congregar 30 milhões de cooperados, em cinco anos. A inovação certamente vai nos ajudar a chegar lá”.

Coplana: A paulista Coplana lançou o desafio de estimar e prever a colheita de amendoim. O diretor comercial da startup Deadalus, Leonardo Moreno, apresentou a proposta para alcançar esse objetivo. “Nosso desafio era estimar de forma padronizada a produção e a colheita de amendoim da Coplana. Como solução, elaboramos um aplicativo capaz de calcular essa estimativa por meio de processamento de imagem. Conversamos com a equipe da Coplana para saber qual tipo de dado é coletado rotineiramente para direcionarmos a criação do app. Agora, o agrônomo registra dados no aplicativo, que é enviado para um servidor na nuvem”, disse Moreno.

Segundo explicado pelo diretor, o próprio aplicativo identifica a imagem coletada pelo produtor e faz a contagem automática de amendoins detectando quantas das vagens estão presentes na imagem. Então, há estimativa de sacas por hectares, por produção e perdas também. O desafio foi solucionado pela facilitação de coleta de dados e padronização dos processos envolvendo a produção do amendoim.

Eduardo Rodriguez, gerente de tecnologia e inovação da Coplana considerou que “os resultados são promissores. A solução superou nossas expectativas e fizemos mais do que foi desenhado. Estamos entusiasmados e queremos pôr em prática para valer”, comemorou.

Os próximos passos são a implementação da inteligência artificial e a coleta de mais dados para refinar modelos e adicionar campos de registro, além de treinamento de novos agrônomos para utilizarem o app.

Santa Clara: O desafio apresentado pela cooperativa gaúcha Santa Clara foi o desenvolvimento de uma cortadora de queijo para fracionar os produtos em pesos e formas variadas, evitando prejuízos e para adequar as porções aos padrões do Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia (InMetro). A startup Eixo Consultoria de dispões a elaborar uma máquina de corte com recursos de inteligência artificial que se encontra em fase de construção.

A diretora de projetos da Eixo, Rebeca Couto, explicou que a máquina vai fazer o corte preciso do queijo com auxílio de uma lâmina ultrassônica adequada as normas regulatórias vigentes. “O descarte relatado pela cooperativa e o desperdício de material são consideráveis. A máquina projetada conta com balança industrial e corta o queijo redondo ou quadrado a partir de leitura pelo sistema de automação com o auxílio de softwares que mensuram o volume e a altura, mesmo com as deformidades das peças. Estamos finalizando para colocarmos em testes e trazer os resultados de corte com maior velocidade, redução de desperdícios e automatização de processos repetitivos”, explicou Rebeca.

O supervisor de engenharia de processos da Santa Clara, Cleiton Nunes, declarou que está com fortes expectativas em relação aos resultados. “Esse fator inovação precisa estar dentro das instituições. O consumidor muda seus hábitos e a indústria precisa atender essas demandas. Nosso desafio é complexo, porque o produto tem inúmeras características, o que justifica os atrasos, mas é algo muito inovador. Estamos com enorme expectativa para vê-lo agindo e melhorando nossa competitividade”.

Cemil: a coop mineira precisava prever os preços de leite longa vida (UHT) desde o início da produção até a chegada ao varejo para ter mais competitividade. A startup UPTech aceitou o desafio. O diretor da startup, Gustavo Lenzi, explicou que, para a oscilação constante de preços, a assertividade na precificação e embasamento para a tomada de decisão, a solução proposta é um sistema integrado para precificação que também utiliza inteligência artificial.

“Trabalhamos em conjunto com a Cemil para levantar dados, estruturá-los e filtrar o que pode ser utilizado. Propomos o desenvolvimento de modelos matemáticos e métodos de inteligência artificial, a construção de relatórios e a validação do modelo junto a Cemil. Já geramos até aqui 10 relatórios, mas como queremos um modelo mais robusto estendemos para 15 a fim de consolidar os números”, explicou Lenzi.

Ainda segundo o diretor, com o número maior de variáveis foi possível prever um milhão de situações e resultados o que os levou a trabalhar com um valor médio. “Com todo esse processo garantimos 95% de assertividade e precisão. Este modelo matemático não é restrito ao leite, podemos aplicá-lo em outras commodities como café e soja”.

Além do preço determinado, a startup gerou médias de confiança, criando outros cenários baseados em econometria. O diretor de marketing da Cemil, Warlei Tana, agradeceu o empenho e declarou que a UPTech continuará com a Cemil nesta parceria. “Com os resultados conseguimos alcançar uma média e agora temos um modelo. Vamos maturá-lo muito mais a medida de em que a inteligência artificial for aprendendo. O modelo de leite é complexo e estamos em um ano atípico. Mesmo assim o software acompanhou cada dado”, ressaltou.