Taxonomia de dados em ERP fortalece gestão de ativos e acelera digitalização no agronegócio

A digitalização das operações industriais no agronegócio tem ampliado a demanda por informações estruturadas dentro dos sistemas de gestão empresarial (ERP). Em um cenário em que usinas, cooperativas, indústrias de alimentos e unidades de processamento agrícola operam com milhares de ativos, a organização dos dados passou a ser considerada um elemento estratégico para o planejamento da manutenção, a gestão de estoques e a tomada de decisão. 

Nesse contexto, a SKF, multinacional sueca, tem ampliado sua atuação em projetos de taxonomia de dados industriais voltados à organização de informações em sistemas ERP. A iniciativa consiste na estruturação de dados técnicos de ativos, peças de reposição e planos de manutenção, a partir de um levantamento realizado em campo. O trabalho organiza uma hierarquia detalhada dos ativos — desde a unidade industrial até o nível do equipamento — e consolida informações que, muitas vezes, estão dispersas entre áreas como manutenção, engenharia, operação e suprimentos. 

De acordo com a empresa, a aplicação da taxonomia vem crescendo em segmentos como agronegócio, alimentos e bebidas e cimento, especialmente em operações com múltiplas unidades e grande volume de ativos. 

Para Pedro Laguardia, supervisor de Engenharia da SKF, a organização dessas informações amplia o potencial dos sistemas de gestão. "Quando os dados de ativos não estão estruturados, o sistema de gestão perde valor como ferramenta de planejamento. A taxonomia permite padronizar essas informações e criar uma base única, que sustenta decisões mais rápidas e alinhadas à operação", explica. 

Falta de visibilidade dos ativos ainda é desafio nas agroindústrias 

Para Henrique Severino, Coordenador de Engenharia de Serviços da SKF, um dos principais desafios das agroindústrias está na falta de visibilidade sobre seus próprios ativos. Segundo ele, muitas empresas ainda não têm um mapeamento completo da quantidade e da criticidade dos equipamentos instalados, o que pode comprometer a cobertura dos planos de manutenção e afetar indicadores de confiabilidade. 

"Muitas vezes as empresas nem têm clareza sobre a quantidade e a criticidade dos equipamentos da planta. Isso faz com que ativos fiquem fora dos planos de manutenção, prejudicando a cobertura e impactando indicadores como MTBF e confiabilidade”, destaca o executivo. 

Severino acrescenta que a dificuldade em estruturar corretamente as horas de trabalho do Planejamento e Controle da Manutenção (PCM) também limita o planejamento das intervenções. Segundo ele, esse cenário favorece a ocorrência de paradas não programadas e aumenta os custos operacionais, incluindo compras emergenciais de peças críticas que não haviam sido previamente mapeadas. “Reflexo direto de dados incompletos ou sistemas pouco estruturados." 

Segundo a empresa, projetos de taxonomia procuram enfrentar esse cenário ao padronizar os cadastros existentes nos sistemas ERP e criar uma base única de informações para manutenção, engenharia e suprimentos. 

Projetos abrangem milhares de ativos no agronegócio 

Na prática, os projetos começam com o levantamento em campo dos ativos industriais, seguido da criação de uma hierarquia dos equipamentos e da padronização dos materiais cadastrados no sistema de gestão. 

Severino compartilha que essa metodologia já foi aplicada pela SKF em diferentes operações ligadas ao agronegócio. Em um projeto desenvolvido em cinco unidades de processamento de trigo, foram estruturados 6.641 locais de instalação, 12.900 equipamentos e 26.835 materiais cadastrados. Em outro trabalho, realizado em uma unidade do segmento de sementes, foram organizados 1.427 locais de instalação, 2.831 equipamentos e 13.948 materiais. 

Segundo a SKF, a padronização dessas informações cria uma base estruturada para apoiar a gestão de ativos, o planejamento das intervenções e a integração entre diferentes áreas da operação. 

Gestão de estoques concentra os principais resultados 

Entre os resultados observados pela empresa após a implementação dos projetos, a gestão de estoques aparece como uma das aplicações mais relevantes. 

Em um cliente cujo nome não foi divulgado, Henrique Severino conta que o levantamento dos itens sobressalentes identificou materiais que já estavam disponíveis em estoque, evitando compras desnecessárias. O executivo afirma que a maior visibilidade das informações permitiu decisões mais assertivas e a implantação de um processo contínuo de atualização do estoque. 

Outro projeto envolveu o mapeamento dos rolamentos utilizados nos ativos da planta e sua comparação com o estoque existente. De acordo com o Coordenador, a análise apontou potencial de redução de aproximadamente 46% nos códigos de rolamentos, eliminando itens sem aplicabilidade. O trabalho também identificou lacunas em peças críticas para ativos estratégicos, subsidiando o planejamento de suprimentos. 

Para Henrique Severino, a qualidade dos dados influencia diretamente a eficiência da manutenção e da gestão de estoques, principalmente por permitir maior precisão na identificação e no planejamento dos componentes utilizados nos ativos. 

"Com os ativos bem estruturados e organizados, é possível identificar peças críticas, reduzir urgências e explorar intercambiabilidade entre equipamentos, como motores, redutores etc., otimizando o estoque sem aumentar risco.” 

Na visão do Coordenador, esse nível de organização também permite definir estoques mínimos e máximos com maior assertividade, favorecendo compras planejadas, reduzindo custos de aquisição e aumentando a previsibilidade dos gastos com manutenção. 

Outro ganho percebido pelas empresas na padronização dos cadastros em sistemas ERP está na integração entre áreas responsáveis pela operação, conforme explica Severino. "Melhor integração entre manutenção, engenharia e suprimentos. Além disso, maior previsibilidade e redução de compras emergenciais, com impacto direto no custo operacional." 

Governança de dados deve ganhar importância com avanço da IA 

À medida que tecnologias como inteligência artificial, manutenção preditiva e análise avançada de dados ganham espaço nas operações agroindustriais, a qualidade das informações armazenadas nos sistemas de gestão passa a ser um fator decisivo para que essas ferramentas entreguem resultados consistentes. 

Na avaliação de Henrique Severino, a estruturação dos dados deve se consolidar como uma etapa cada vez mais estratégica na transformação digital do setor. "A digitalização no agro passa, antes de tudo, pela estruturação dos dados e pela gestão eficiente dos ativos. Sem uma base confiável e padronizada, não é possível evoluir em confiabilidade, planejamento e eficiência operacional e é exatamente nesse ponto que projetos de taxonomia se tornam fundamentais." 

Para o executivo, a tendência é que o avanço da inteligência artificial amplie essa necessidade, uma vez que a eficiência dos modelos depende diretamente da qualidade das informações disponíveis. Quanto mais estruturados e organizados estiverem os dados, maior tende a ser a capacidade das empresas de aprimorar a previsibilidade das operações, reduzir falhas e apoiar a tomada de decisão.