*Por Vinicius Callegari
No Brasil, grandes empresas do setor florestal têm adotado intensamente a telemetria embarcada em máquinas como tratores, forwarders e cabeçotes de colheita, instalando módulos de comunicação por satélite ou rádio desde meados de 2024, com cerca de 200 máquinas conectadas inicialmente, o equivalente a mais de 50% da frota projetada de aproximadamente 350 unidades, incluindo tratores, carregadores e caminhões‑pipa usados em fazendas de eucalipto, com a meta de digitalizar 100% das máquinas ainda em 2024.
Esses sistemas capturam dados sobre horas de uso efetivo, paradas não programadas e alertas automáticos, permitindo perceber com precisão quando uma máquina está ociosa, seja por falhas mecânicas, falta de combustível, desligamentos operacionais ou períodos improdutivos entre turnos.
Para quantificar o nível de ociosidade, utilizam‑se indicadores como eficiência operacional (EO), disponibilidade mecânica e produtividade real versus planejada (índice PR). Estudos feitos em plantações comerciais de eucalipto na Bahia e Espírito Santo mostraram que a disponibilidade mecânica e a eficiência operacional dos forwarders avaliados superavam 80%, indicando bom desempenho como base de partida, mas ainda sujeitos a variações entre frentes produtivas.
A produtividade dos forwarders variou de 42,06 m³ por hora efetiva (na classe de volume individual por árvore de 0,13 m³) até 60,97 m³ por hora no caso do volume médio de 0,58 m³ por árvore, um aumento de produtividade de 42,6 % entre extremos de classes de IMV, com redução de custo extraído por m³ de USD 2,49 para USD 1,74, uma queda de 30% no custo unitário de extração. Isso evidencia que gargalos operacionais também podem derivar da variabilidade do volume individual das árvores, afetando diretamente a eficiência do uso dos equipamentos.
Além desses indicadores, o estudo define o índice OEFM, equivalente à eficiência global das máquinas florestais, que leva em conta produtividade (PR), consumo de combustível (FC) como proporção do consumo planejado (~20 l/h), e eficiência operacional (EO), com ponderação maior para a produtividade por impactar diretamente a demanda fabril e o custo por unidade extraída. Esse índice permite comparar frentes diferentes e identificar onde os gargalos principais ocorrem: se por paradas mecânicas excessivas, manutenção corretiva frequente, consumo de combustível acima do padrão ou baixa produtividade por volume de árvore menor.
Também há dados sobre custos operacionais em etapas de implantação de floresta: em eucalipto no Espírito Santo, a operação de plantio concentrou 39,2% do tempo de ciclo, 51,5% do tempo de produção e 32,95% do tempo de manutenção, com produtividade de 2,99 ha por hora efetiva e custo por hora efetiva de R$ 13,57, resultando custo de operação de R$ 81,59 por hectare.
Em contraste, subsolagem teve menor produtividade (0,97 ha h⁻¹) e maior custo por hectare (R$ 112,80) com menor tempo de manutenção relativa. Os parâmetros mostram que gargalos operacionais podem estar em etapas específicas da silvicultura, onde o uso do maquinário varia e afeta a continuidade e eficiência geral.
Processos de monitoramento remoto, por meio de “torres de controle florestal” conectando telemetria, IA e monitoramento contínuo por rádio ou satélite, operam 24h por dia, integrando dados de colheita, carregamento e pátios. Possibilitando detectar desvios como excesso de tempo ocioso ou paradas inesperadas antes que impactem a produção e custos de forma crítica. Fabricantes internacionais de maquinário pesado também oferecem soluções específicas para a frota florestal, entregando diagnóstico remoto de falhas, consumo, manutenção preventiva e alertas, conectados ao controle de roubo e ociosidade reduzida.
Segundo levantamento da IPEF (Programa de Mecanização e Automação Florestal) em 2023, o nível de mecanização geral das operações silviculturais no Brasil era de cerca de 44,6%, com 47,5% ainda manual e apenas 0,97% autônomo, ou seja, controlado por sistemas automatizados com pouca intervenção humana.
Ademais, dados do survey de mecanização 2020/2021 com empresas associadas à IPEF mostraram que a maioria (51,1%) opera no nível 5 de mecanização (máquinas operadas por motorista sem piloto automático), enquanto 30,9% usam tecnologias de nível 2 ou ferramentas com ativação mecânica, com nenhuma adotando níveis avançados como piloto automático ou autonomia total (níveis 7 e 8).
Os gargalos operacionais costumam ser identificados pelo mapeamento completo da operação, desde o corte até o processamento e armazenamento. Quando plataformas de telemetria revelam que um equipamento permanece parado por tempos superiores ao esperado entre ciclos produtivos, ou que o consumo de combustível está acima de 120 % do planejado, ou ainda que há frequência elevada de paradas corretivas por manutenção, acende-se o alerta para investigação.
No aspecto econômico, além do índice OEFM, estudos sobre política de substituição de equipamentos indicam que a vida econômica ótima de máquinas florestais fica em torno de 52 meses, sendo mais eficiente, em muitos casos, optar por vender a máquina antiga e alugar uma nova por 24 meses antes de comprar de fato, reduzindo custos totais em comparação com manutenção prolongada ou aquisição imediata. Esse tipo de decisão influencia diretamente a disponibilidade de máquinas e, por consequência, a ociosidade operacional.
Em síntese, identificar ociosidade e gargalos operacionais em equipamentos florestais exige monitoramento contínuo e integrado. Esses dados permitem localizar frentes de baixa eficiência, desvios consumistas ou de tempo, antes que se traduzam em custos elevados ou perdas de produção. Em um modelo digital florestal, máquinas, sensores, IA e análise de dados formam um ecossistema que transforma florestas físicas em ativos digitais gerenciáveis, seguros e produtivos, ampliando sustentabilidade, clareza operacional e valor estratégico para o negócio.
*Vinicius Callegari é Co-Fundador da GaussFleet, maior plataforma de gestão de máquinas móveis para siderúrgicas e construtoras.
