Transformação Digital no Agronegócio
Em um cenário de crescente pressão por comprovação de origem e conformidade socioambiental nos mercados internacionais, as empresas do setor agronegócio enfrentam um desafio significativo: a rastreabilidade da cadeia produtiva. A integração de dados de ERP, fornecedores, inteligência artificial e informações geoespaciais é fundamental para ampliar a rastreabilidade e atender às exigências dos compradores e reguladores.
Desafios da Rastreabilidade
Com a complexidade da cadeia produtiva aumentando, as empresas precisam conectar dados que tradicionalmente permaneceram distribuídos entre sistemas de gestão, contratos, fornecedores, propriedades rurais e plataformas geográficas. A rastreabilidade não é apenas uma questão ligada à sustentabilidade, mas também um desafio de arquitetura de tecnologia no agronegócio.
Importância da Rastreabilidade
- A rastreabilidade é fundamental para comprovar a origem e conformidade dos produtos.
- É um desafio de arquitetura de tecnologia no agronegócio.
- Exige a integração de dados de ERP, fornecedores, inteligência artificial e informações geoespaciais.
Integração de Dados
A integração entre plataformas que historicamente operaram separadas é fundamental para estabelecer vínculos consistentes entre as camadas de dados. O ERP conhece contratos, volumes, pagamentos e movimentações, enquanto sistemas geoespaciais conhecem propriedades e territórios. Plataformas de compliance armazenam requisitos e evidências.
Agentes de Inteligência Artificial
Os agentes de inteligência artificial podem ser utilizados para cruzar registros operacionais, dados territoriais, informações de fornecedores e requisitos regulatórios, identificando inconsistências ou situações que precisam de validação adicional.
Regulamentação Europeia contra o Desmatamento (EUDR)
A EUDR aumenta a importância dos dados geoespaciais e exige que as empresas demonstrem que os produtos atendem aos requisitos de desmatamento e à legislação aplicável no país de produção. A geolocalização é um dos elementos tecnológicos mais relevantes da regra.
Importância dos Dados Geoespaciais
- A geolocalização é fundamental para demonstrar a origem e conformidade dos produtos.
- É um desafio de arquitetura de tecnologia no agronegócio.
- Exige a integração de dados geoespaciais com os dados operacionais.
Inteligência Artificial no Agronegócio
A inteligência artificial começa a assumir uma função mais específica dentro da cadeia agrícola, cruzando registros operacionais, dados territoriais, informações de fornecedores e requisitos regulatórios, identificando inconsistências ou situações que precisam de validação adicional.
Objetivos da Integração
- Apoiar verificações de fornecedores, requisitos socioambientais e a produção das evidências necessárias em processos de auditoria e exportação.
- Ampliar a rastreabilidade da cadeia produtiva.
- Integrar dados de ERP, fornecedores, inteligência artificial e informações geoespaciais.
Conclusão
A integração de dados de ERP, fornecedores, inteligência artificial e informações geoespaciais é fundamental para ampliar a rastreabilidade da cadeia produtiva e atender às exigências dos compradores e reguladores. A inteligência artificial começa a assumir uma função mais específica dentro da cadeia agrícola, cruzando registros operacionais, dados territoriais, informações de fornecedores e requisitos regulatórios.
