Modelos para suporte de decisões: Parte 1 – definição e benefícios

Luís Orlindo Tedeschi¹

A tomada de decisões nos sistemas produtivos do setor agropecuário está cada vez mais complicado devido à grande quantidade de informações que devem ser processadas e julgadas pelos produtores. Essas informações são de âmbitos nacionais e internacionais devido à globalização dos mercados e o recente uso intensivo da Internet. Por exemplo, as decisões envolvidas na obtenção de um determinado produto são diferentes em termos do mercado alvo: interno ou externo. Em termos de produção de carne, as especificações do produto para o mercado interno são diferentes daquelas exigidas pelo mercado externo. Veja as condições impostas pelo mercado comum europeu aos produtores Americanos e Brasileiros: proibido o uso de aditivos alimentares (monensina), hormônios de crescimento (bST), idade dos animais abatidos, controle rigoroso de doença (bovine spongiforme encephalopathy, BSE), etc. Outro exemplo é o mercado de carne Japonês que exige alta qualidade de carne com grande quantidade de deposição de gordura intermuscular e não subcutânea. A Internet (também conhecida como a rede mundial de computadores) e a mídia local (TV) também têm afetado o processo de decisão de alguns setores, como por exemplo o econômico (as bolsas de valores de Wall Street, Londres, Tóquio e serviços particulares tais como o Charles Schwab, eBay, Loyd investments que estão disponíveis na Internet), agrícola (relatórios mostrando as previsão de safra de produtos de outros países), e social (guerras, conflitos, doenças, etc).

Portanto, os programas de computador conhecidos como decision support systems (DSS, sistemas de auxílio a tomada de decisões) têm um grande potencial para serem ferramentas indispensáveis no processo de tomada de decisão tanto no âmbito produtivo como no econômico e social. Entretanto, mesmo com essas características de auxílio, os DSS não têm sido utilizados com muita freqüência na prática. Por que?

Decision Support Systems são sistemas de computadores que ajudam na solução de problemas complicados e auxilia a tomada de decisão. Eles geralmente são de âmbito quantitativo, ou seja, fornecem resultados numéricos para um determinado problema. Ao contrário dos Expert Systems (ES, sistemas especialistas) que geram resultados qualitativos, ou seja, são equivalentes aos típicos consultores de um determinado campo ou área de atuação (por exemplo: nutricionistas, agrônomos, etc). Tipicamente, os ES são desenvolvidos para uma área específica do conhecimento e tendem a ser limitados para cada caso. Na agricultura, os DSS são mais utilizados do que os ES. Um exemplo de DSS são os sumários de prova de desempenho genético que são muito utilizados na seleção de touros para produção de sêmen para inseminação artificial.

Os benefícios do emprego de DSS pelos produtores são inúmeros. Entre eles podemos destacar a possibilidade de integrar informações num formato mais prático para aumentar a capacidade de gerenciamento de uma fazenda e diminuir a relação custo/benefício da produção, tais como melhorar a produtividade e sustentabilidade da produção de novilhos precoces devido a um adequado selecionamento de raça e alimentos a fim de otimizar o rendimento. Além disso, DSS pode ser utilizado para avaliar alternativas de produção, por exemplo, se ao invés de utilizar farelo de milho fosse utilizado farelo de sorgo na alimentação de vacas secas? Ou seja, os DSS são bastante utilizados para responder aquelas perguntas “o que aconteceria se …” (what if´s).

Muitos desses programas (DSS) são baseados em programas de modelagem e simulação. Modelagem tem a capacidade de consolidar processos de aprendizagem porque eles podem rapidamente identificar parâmetros importantes que afetam o funcionamento de um sistema, ou uma área de pouco conhecimento técnico ou não totalmente ignorado. Ao passo que a simulação pode num intervalo razoavelmente curto descobrir a melhor combinação dos fatores que maximizam (ou minimizam) uma determinada função objetivo (ou mais recentemente: um problema com várias funções objetivos).

Sistemas de decisões dirigidos por modelos de produção dinâmica podem permitir que decisões relativas a influência da seleção genética na performance ótima do animal em confinamento, por exemplo. Como resultado o produtor teria um produto de mérito, menor variabilidade, melhor colocação no mercado, melhor preço, etc.

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¹ Doutorando, Ciência Animal, Universidade de Cornell