As tecnologias emergentes na logística de frutas têm passado por transformações significativas. Primeiramente, esses avanços otimizam processos, reduzem desperdícios e aumentam a eficiência na cadeia de suprimentos. Por exemplo, o Brasil, um dos principais players globais no mercado de frutas, alcançou mais de 1,2 bilhão de dólares em exportações em 2023, segundo a Associação Brasileira dos Produtores e Exportadores de Frutas e Derivados (Abrafrutas).
Além disso, em 2024, a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) destaca a região Nordeste como líder nas exportações, representando 68% do total. Especificamente, Rio Grande do Norte (43%), Ceará (13%) e Pernambuco (12%) estão à frente. Portanto, este boletim explora as tecnologias emergentes que moldam o futuro da logística de frutas, focando em rastreamento por RFID, Internet das Coisas (IoT), blockchain, machine learning (ML) e soluções de armazenamento e transporte inteligentes.
Tecnologias emergentes na logística de frutas
A introdução de tecnologias como RFID e IoT na logística de frutas proporciona maior precisão e controle em toda a cadeia de suprimentos. Com a RFID, é possível rastrear o amadurecimento das frutas com uma precisão superior a 85%. A IoT permite o monitoramento em tempo real das condições de armazenamento e transporte, garantindo a qualidade do produto até o consumidor final.
Além disso, o uso de blockchain e machine learning está revolucionando a gestão de suprimentos e a previsão de demanda. O blockchain assegura a integridade dos dados e a transparência nas transações. Enquanto isso, o machine learning permite uma previsão de demanda com precisão de 90,4%, otimizando a colheita e o envio de frutas. Essas tecnologias, aliadas a soluções de armazenamento e transporte inteligentes, estão moldando o futuro da logística de frutas.
A implementação dessas tecnologias traz diversos benefícios para a logística de frutas:
- Rastreabilidade precisa com RFID.
- Monitoramento em tempo real com IoT.
- Segurança e transparência com blockchain.
- Previsão de demanda precisa com machine learning.
- Armazenamento inteligente para preservação da qualidade.
- Transporte inteligente para redução de impacto ambiental.
