Sumário
O armazenamento de grãos e minérios representa muito mais do que pilhas de material em pátios ou silos; trata-se de capital de giro em estado bruto. Para um gestor de operações, controlador de estoque ou responsável pelo inventário, a precisão na contagem desses ativos é o que separa um fechamento de mês tranquilo de um rombo contábil inesperado devido a uma quebra de estoque.
O grande desafio, entretanto, reside no fato de que medir sólidos em larga escala é uma tarefa inerentemente complexa. Ao contrário de líquidos, que mantêm superfícies planas e previsíveis, os granéis sólidos comportam-se de forma caótica, criando picos, depressões e zonas mortas que tornam qualquer estimativa visual ou manual uma aposta de alto risco, o que torna a volumetria de precisão uma ferramenta indispensável.
O custo invisível da imprecisão nos estoques
Erros no levantamento volumétrico, também conhecido como “cubagem”, são um custo invisível que drena a rentabilidade de forma silenciosa. Quando uma empresa opera baseada em dados aproximados, ela se expõe a discrepâncias que podem chegar a margens de erro perigosas.
Estas discrepâncias são muito frequentemente decorrentes de limitações da tecnologia utilizada. Um método comum de captura de dados para volumetria é a fotogrametria, especialmente devido à facilidade na captura de imagens com drones.
Este método funciona a partir da captura de uma sequência de fotografias sobrepostas de um objeto ou terreno, tiradas de diferentes ângulos e perspectivas. Por meio de algoritmos de processamento de imagem, o software de volumetria identifica pontos em comum entre as fotos e utiliza o princípio da triangulação matemática para calcular a profundidade e as coordenadas tridimensionais de cada ponto da imagem.
Entretanto, a fotogrametria esconde armadilhas técnicas. Por ser um método passivo, que depende da luz refletida e da textura do material para reconstruir o modelo digital, ela frequentemente falha em superfícies muito homogêneas, como pilhas de soja limpa ou minério fino.
Da mesma forma, nuvens de partículas geradas durante o carregamento de grãos e minério podem ocultar a pilha de material e confundir o software, fazendo com que ele enxergue contornos e volumes que não existem. Nesses casos, o software tenta compensar as superfícies onde não encontra contraste usando estimativas para superar ambiguidades, criando erros volumétricos que tem um impacto contábil significativo, que acontece de duas formas.
Impacto a curto prazo
Imagine que uma empresa vendeu 100 mil toneladas de soja a um cliente, acreditando que tem este volume em estoque. Entretanto, devido a pequenos erros que se acumulam ao longo do tempo durante o processo de inventário, a quantidade de material disponível é menor: na verdade, só há 95 mil toneladas. É a temida “quebra de estoque”.
Para não perder o cliente, ou evitar uma multa milionária por quebra de contrato, a empresa agora tem que realizar uma compra emergencial, e adquirir estas 5 mil toneladas a preço de mercado para honrar o pedido. Se isto ocorrer em um período de entressafra, ela acabará pagando por este produto muito mais do que pagaria durante a colheita. Ou então um vendedor, sentindo o “desespero”, pode se aproveitar para cobrar mais caro pelo produto, sabendo que a empresa não tem muitas alternativas. De qualquer forma, ela acaba tendo sua margem de lucro reduzida.
A falta de precisão também compromete toda a estratégia logística. Contratar fretes para transportar volumes inexistentes ou, pior, ser surpreendido pela falta de insumos para carregar um navio já atracado, gera custos de sobre-estadia e multas contratuais que corroem rapidamente as margens de lucro.
Impacto a longo prazo
No balanço patrimonial de uma empresa, o estoque é classificado como um Ativo Circulante. Isso significa que ele é considerado um bem que a empresa pretende transformar em dinheiro (através da venda) em um curto prazo.
Um erro de inventário reduz diretamente o EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization, ou Lucro antes de Juros, Impostos, Depreciação e Amortização), que é a métrica mais usada por investidores para medir a eficiência operacional de uma empresa. Para o mercado, um EBITDA menor devido a erros de inventário sinaliza má gestão operacional.
Além disso, superestimar o ativo circulante mascara a saúde financeira real da empresa, já que a capacidade aparente da empresa de pagar suas dívidas de curto prazo diminui. O valor do capital de giro líquido também cai, o que pode dificultar a obtenção de empréstimos ou reduzir o valuation da empresa em uma auditoria.
A solução para alta precisão
Há um outro método para captura de dados que não sofre influência de fatores ambientais, como iluminação, nem de características do material, como sua granulosidade. Ele funciona combinando LiDAR, sigla em inglês para Light Detection and Ranging (Detecção de Luz e Medida de Distância), com uma técnica chamada SLAM, sigla para Simultaneous Localization and Mapping (Localização e Mapeamento Simultâneos).
Neste método, um scanner LiDAR portátil emite um rápido pulso de luz laser e mede o tempo que este pulso leva para chegar até um alvo (a pilha de material que queremos medir) e retornar. Conhecendo este tempo, e a velocidade da luz no ar, é possível calcular com extrema precisão a distância até o ponto.
Este processo é repetido milhões de vezes, gerando uma “nuvem” de pontos que possuem uma localização tridimensional no espaço. Quanto mais densa for a nuvem, ou seja, quanto mais pontos por metro quadrado o LiDAR conseguir capturar, mais fiel será a representação de cada irregularidade, buraco ou pico na pilha de grãos.
A partir daí, o software de volumetria utiliza algoritmos de SLAM para transformar esta nuvem de pontos em um mapa tridimensional com as dimensões e volume exatos do objeto ou ambiente escaneado. Sabendo o volume, e a densidade do material que compõe a pilha, é possível calcular com precisão a quantidade de material armazenado.
O segredo para bons resultados está no equilíbrio entre a qualidade da nuvem de pontos e a seleção e ajuste fino do algoritmo de SLAM, algo que depende da experiência dos operadores dos equipamentos e prestadores de serviços.
Aumente a segurança operacional e previna de erros críticos
A eliminação do risco de falta de estoque é talvez o benefício mais tangível para a continuidade do negócio. Pequenos desvios acumulados ao longo do ano podem resultar em uma falta crítica de milhares de toneladas no final do ciclo produtivo.
A precisão do LiDAR permite que a empresa reduza seus estoques de segurança, liberando capital de giro que antes ficava imobilizado por pura precaução. Com o dado exato em mãos, o gestor de suprimentos pode programar compras e vendas com precisão cirúrgica, eliminando as paradas de linha por falta de insumo e as compras de emergência.
Em resumo, o LiDAR transforma a volumetria de uma tarefa operacional incerta em um gerador de inteligência estratégica, assegurando que cada tonelada declarada no balanço patrimonial seja exatamente o que está presente no pátio.
