DataFarm
Transformando dados em decisões inteligentes
Pedro Humberto Bitencourt Nascimento • BIRD
O Problema que Resolvemos
Dados Fragmentados
- Meteorologia em planilhas isoladas
- Dados de solo desconectados do clima
- Irrigação sem integração com operações
- Maquinário sem contexto ambiental
Consequências Diretas
- Desperdício significativo de água e energia
- Manutenções preventivas comprometidas
- Produtividade abaixo do potencial real
- Decisões reativas em vez de proativas
Impacto Financeiro: Perda média de R$ 85.000 por parada operacional não planejada. Multiplicada por eventos anuais, representa um vazamento crítico de rentabilidade.
Nossa Abordagem: Integração Inteligente
Transformamos silos de dados em um ecossistema conectado, onde cada informação amplifica o poder das demais através de correlações automáticas e análise contextual.
Integração Multi-Fonte
4 domínios correlacionados em tempo real, desde APIs externas até dados operacionais internos
Inteligência Artificial
Modelos de linguagem natural para análise contextual e recomendações em linguagem humana
Alertas Proativos
Correlações cross-domain automáticas que identificam riscos antes que se tornem problemas
Dashboard Unificado
Visualização intuitiva e acionável de todos os domínios em um único ponto de decisão
Os 4 Agentes Especializados
🌦️ Meteorologia
Previsão de 1-16 dias: Temperaturas mínimas/máximas, chuva acumulada e alertas de geada ou calor extremo. Fonte confiável: Open-Meteo API.
🧪 Análise de Solo
Classificação WRB internacional: Probabilidades de classes de solo, recomendações de manejo e capacidade de retenção. Dados de ISRIC SoilGrids.
💧 Irrigação
KPIs de consumo: Metros cúbicos, mm por hectare, vazão nominal versus medida, anomalias e equipamentos ociosos dos seus CSVs internos.
🚜 Maquinário
Gestão Inteligente: Backlog de manutenção, MTBF por equipamento, correlação velocidade×produtividade extraída dos seus registros operacionais.
Como Funciona: Arquitetura do Sistema
O sistema opera através de um orquestrador central que conecta quatro agentes especializados, processando dados de múltiplas fontes e identificando correlações críticas para sua operação agrícola.
Infraestrutura: APIs externas gratuitas (Meteorologia + Solo) integradas com seus dados operacionais (Irrigação + Maquinário), gerando correlações cruzadas automáticas que alimentam decisões inteligentes em tempo real.
O Diferencial: Inteligência Cruzada
Correlações Cross-Domain que Transformam Decisões
Veja como seus dados conversam entre si.
🚨 CRÍTICA
Manutenção Atrasada × Operações Planejadas: Trator-08 com 75 horas de atraso, único disponível para colheita de milho em 5 dias. Risco de perda de R$ 85.000+.
⚠️ ALTA
Chuva Prevista × Irrigação Ativa: 45mm previstos + 8 pivôs programados = desperdício potencial de 12.000 m³ de água e R$ 2.400 em energia.
ℹ️ MÉDIA
Solo Ácido × Chuva Intensa: Ferralsols + 50mm de precipitação = risco elevado de lixiviação de nitrogênio e perda de nutrientes.
ℹ️ MÉDIA
Temperatura Elevada × Produtividade: Previsão de 32°C recomenda operações em horários amenos (madrugada/início da manhã) para maximizar eficiência.
✅ BAIXA/OPORTUNIDADE
Irrigação × Frota Ociosa: 5 pivôs ativos + 2 máquinas paradas = oportunidade de realocação de recursos ou manutenção programada.
Interface Intuitiva e Acionável
O dashboard agrupa 5 componentes estratégicos para decisão rápida:
- KPIs Principais: 5 métricas críticas (consumo água, MTBF, produtividade, alertas pendentes, status operacional)
- Alertas Críticos: Cards coloridos por severidade (vermelho, laranja, azul, verde) com ação sugerida
- Gráficos por Domínio: Temperatura, análise de solo, vazão de irrigação, MTBF equipamentos
- Tabelas Interativas: Backlog de manutenção, rankings de produtividade, anomalias identificadas
- Consulta IA em Linguagem Natural: Chat inteligente com 10 perguntas sugeridas
"Devo irrigar nos próximos dias considerando a previsão de chuva?"Resposta em linguagem natural em 5 segundos → Baseada em correlações automáticas
Resultados na Prática: 3 Casos Reais
Exemplos concretos de como as correlações inteligentes geraram economia, prevenção e ganhos de produtividade em operações agroindustriais reais.
1
Otimização de Irrigação
Situação: Sistema detectou 45mm de chuva prevista para os próximos 3 dias.
Ação: Pausou automaticamente 8 pivôs programados, com notificação ao operador em 15 minutos.
Resultado: Economia de R$ 2.400 em água + energia. Tempo de decisão: 15 min (vs 2 horas manual).
2
Prevenção de Parada Crítica
Situação: Trator-08 com manutenção preventiva 75 horas atrasada, colheita de milho em 5 dias.
Ação: Alerta crítico emitido, gerenciador acionou manutenção emergencial sem desculpas.
Resultado: Evitou perda de R$ 85.000 em atraso de colheita. Janela de ação: 5 dias antes do prazo crítico.
3
Ganho de Produtividade
Situação: Operador João operando a 7,1 km/h em soja (velocidade ideal: 4,2-5,8 km/h).
Ação: Recomendação de ajuste baseada em análise de 847 logs de top performers.
Resultado: 12% de ganho de produtividade. Correlação velocidade×produtividade confirmada (r=-0,42 em validação cruzada).
Evolução Contínua
Fase 2: Notificações
Alertas automáticos por email, SMS e WhatsApp. Modo comparativo temporal (semana vs semana).
Fase 3: Preditivo
Machine Learning para previsão de falhas, necessidade de irrigação e produção estimada. Mapas interativos com heatmap de produtividade por zona.
Fase 4: Mobile + Escalabilidade
App iOS/Android para acesso 24/7. Multi-propriedade para consolidação corporativa de grandes operações.
Investimento Estimado: R$ 1.650 - R$ 3.150/mês (a partir da Fase 3)
Obrigado pela atenção!
Pesquisador: Pedro Humberto Bitencourt Nascimento - BIRD