Case Empresa Silva e Silva

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Case Empresa Silva e Silva
Neste estudo analisaremos a empresa Silva e Silva, para criação de uma proposta
baseada em técnicas de análise preditiva e IOT (Internet of Things), que ajudará na tomada
de decisão da referida empresa.
Podemos resumir a análise preditiva como uma forma de “prever o futuro”, baseado nos
padrões que utilizam mineração de dados, estatísticas, modelagem e inteligência artificial,
para encontrar riscos e oportunidades para o futuro e a IoT permite que objetos sejam
controlados remotamente por meio de uma rede, criando uma integração direta entre o
mundo físico e os sistemas baseados em computador (Lehmann et al., 2012).
Baseados em pesquisas que afirma que nos próximos 30 anos teremos um aumento na
demanda por alimentos, as empresas agrícolas estão investindo cada vez mais em
tecnologia, utilizando dados de sensores de solo, tratores equipados com GPS e fontes
externas, como canais climáticos locais, para obter uma visão minuciosa de suas
operações, permitindo um melhor gerenciamento de seus recursos, incluindo sementes,
fertilizantes e pesticidas.
A análise preditiva juntamente com a IOT, podem auxiliar no monitoramento contínuo,
alertando sobre possíveis pragas, utilização de insumos e manejo de recursos, evitando
eventos adversos e mitigando os danos à produtividade, além de melhorar a rastreabilidade
de seus produtos, pois terá acesso às informações em tempo real.
Hoje chamamos de agricultura de precisão, pois com fotos de satélites ou drones robóticos
podemos ter informações rápidas e precisas que contribuem para projeções mais
assertivas, garantindo que o agricultor saiba a hora certa de plantar e colher.
Contudo, caso a empresa Silva e Silva opte por investir em plataformas baseadas em
ciência de dados, tais como, Climate FieldView, criada pela Bayer, terá apoio no
gerenciamento de suas operações durante toda a safra, do plantio à colheita, garantindo um
maior crescimento em sua produtividade, redução de riscos e melhor rastreabilidade de
seus produtos.
REFERÊNCIAS:
Tecnologia da Informação do Estado de Minas Gerais (Prodemge). Como a agricultura
preditiva pode impulsionar a produtividade. Summitagro.estadao.com.br. Disponível em
<https://summitagro.estadao.com.br/tendencias-e-tecnologia/como-a-agricultura-preditiva-pode-impul
sionar-a-produtividade/>. Acesso em 13 junho 2021.
Nunes, ANDRÉIA. 4 fatores que mostram como a análise de dados vem mudando a
agricultura. Ideaonline.com.br. Disponível em <http://www.ideaonline.com.br/blog/2019/
07/29/4-fatores-que-mostram-como-a-analise-de-dados-vem-mudando-a-agricultura/>.
Acesso em 12 junho 2021.
Neto, OCTAVIANO. O futuro do agronegócio no Brasil passa pela agricultura preditiva
e autônoma. Infomoney.com.br. Disponível em <https://www.infomoney.com.br/colunistas/
convidados/o-futuro-do-agronegocio-no-brasil-passa-pela-agricultura-preditiva-e-autonoma/
>. Acesso em 10 junho 2021.
http://www.ideaonline.com.br/blog/2019/07/29/4-fatores
http://www.ideaonline.com.br/blog/2019/07/29/4-fatores
https://www.infomoney.com.br/colunistas/