Uma demonstração de Climate Tech não termina com a confirmação da instalação de equipamentos ou da participação de fazendas. Um piloto de metano na pecuária é um processo de aprendizagem sobre as condições em que uma tecnologia pode ser usada e o que precisa ser aprimorado. O capítulo 11 de Tecnologia e soluções para comprovar a redução de carbono destaca a importância de definir previamente as hipóteses e os critérios de decisão.
Defina primeiro os conceitos e o escopo de aplicação
No contrato do piloto, além das hipóteses, também é preciso verificar as condições de operação e interrupção. É necessário definir as responsabilidades pela segurança da instalação e da remoção, pela continuidade do trabalho na fazenda e por falhas dos equipamentos e ausência de dados. Deve haver acordo sobre o que os participantes fornecerão e quais resultados receberão. O relatório de resultados não deve se limitar a um resumo dos casos bem-sucedidos. É preciso registrar as diferenças entre o plano prévio e a execução real, o momento e os motivos das mudanças e as perguntas ainda sem resposta. A demonstração tem valor quando quem toma a decisão de ampliar consegue considerar também as limitações.
A demonstração em uma fazenda vai além de instalar equipamentos. Os produtores precisam continuar a criação rotineira e reservar tempo para registros e inspeções. Fotos da instalação e a quantidade de animais participantes mostram as atividades, mas os efeitos de redução e a viabilidade comercial precisam ser verificados com dados separados.
Quando as perguntas do teste e os critérios de decisão são definidos com antecedência, os participantes também entendem para que estão fazendo os registros. Mesmo que os resultados sejam diferentes do esperado, os dados são preservados e é possível decidir o que ampliar, o que aprimorar e o que interromper.
Além da pergunta principal, podem existir indicadores secundários definidos previamente. Use indicadores exploratórios para identificar novas hipóteses, mas não apresente descobertas posteriores como se fossem resultados estabelecidos de antemão. Ao testar vários indicadores, considere os efeitos de comparações múltiplas e de relatos seletivos.
Disciplina para alterar o protocolo. Durante a demonstração, pode ser necessário mudar as condições. O fornecimento de ração pode ser interrompido, um equipamento pode falhar ou pode surgir uma situação imprevista. A mudança em si é normal. O problema é não registrá-la.
Ao fazer uma mudança, registre o motivo, o momento, o que foi verificado sobre os resultados e a avaliação de impacto. Pode ser necessário modificar o plano por uma questão de segurança ou por erros nos dados. Mas uma análise definida depois de ver os resultados não deve ser apresentada como se tivesse sido estabelecida previamente. Diferencie os resultados do plano original daqueles obtidos após a mudança e verifique as novas hipóteses com dados separados.
Um desenho cruzado é útil quando os mesmos animais podem ser comparados sob várias condições. Distribua a ordem dos tratamentos, analise o efeito do período e preveja intervalos que considerem a adaptação do rúmen e os efeitos residuais. Se o efeito persistir ou se as condições não puderem ser revertidas por causa do crescimento, um desenho paralelo pode ser mais apropriado. A escolha do desenho deve seguir as características biológicas do tratamento, e não a conveniência.
O bem-estar animal vem primeiro. Equipamentos fixados aos animais, isolamento em câmaras e dispositivos de alimentação que atraem os animais impõem algum grau de carga a eles. Para que essa carga seja justificável, o conhecimento obtido deve ter valor equivalente e o desenho deve primeiro minimizar o ônus. E, quando surgirem sinais anormais, a atividade deve ser interrompida, mesmo que isso implique perda de dados.
Condições e limites da aplicação em campo
Imagine um projeto em que sensores e equipamentos de alimentação foram instalados, mas o principal indicador de avaliação não foi definido. Escolher, depois de ver os resultados, o item que parece mais favorável como resultado principal pode introduzir viés na interpretação. É preciso distinguir a pergunta principal, os indicadores secundários e os itens exploratórios, além de registrar os motivos e o momento de mudanças durante o processo. A carga imposta à operação no campo também deve ser incluída no plano.
A continuidade da operação é prioritária. Se, por causa da demonstração, o horário da alimentação atrasar, a ventilação for limitada ou o cronograma de envio dos animais mudar, a fazenda terá prejuízos. O desenho da demonstração deve se integrar ao fluxo de trabalho já existente na fazenda, e qualquer carga inevitável deve ser compensada.
Inclua no contrato critérios para interromper a atividade e um sistema de comunicação de incidentes. Um acordo verbal não basta. O documento deve especificar em quais situações e por quem a interrupção pode ser declarada, como os custos serão tratados em caso de interrupção e a quem e em quanto tempo um incidente deve ser comunicado.
Registre também os resultados inferiores às expectativas ou sem efeitos claros. Incluir no relatório observações diferentes do esperado e uma análise de suas causas ajuda a evitar que o mesmo problema se repita em testes posteriores.
Quando o piloto termina, é preciso tomar uma decisão. Mas essa decisão costuma ser adiada. É comum a inércia de passar para uma «segunda demonstração» sem chegar a uma conclusão. Os custos continuam e o aprendizado não aumenta.
O cruzamento dos registros de horários de alimentação, estoque e mistura pode ajudar a identificar interrupções na oferta de ração que não seriam visíveis apenas nos comprovantes de compra. Contudo, esses registros, por si sós, não permitem confirmar o consumo real de cada animal nem a quantidade de redução. O valor da verificação cruzada de dados discutida no capítulo 9 está em ampliar o que pode ser observado e identificar os pontos que exigem confirmação adicional.
Evidências necessárias para a análise de investimentos
Os investidores devem verificar as condições de sucesso do piloto e os critérios para ampliar, aprimorar ou interromper. É preciso perguntar separadamente se o número de equipamentos instalados e a taxa de operação são indicadores que comprovam o efeito da tecnologia. Também é necessário analisar se a equipe e os custos empregados apenas durante a demonstração serão mantidos no negócio principal.
Um projeto precisa de orçamento e cronograma de relatórios. No entanto, uma data de apresentação definida, por si só, não significa que já existam evidências suficientes. É preciso verificar separadamente se o período de observação e a qualidade dos dados são adequados à avaliação.
Em demonstrações realizadas em várias fazendas, é preciso verificar se o efeito se mantém com novas espécies, condições de criação, estações e circunstâncias operacionais. A possibilidade de manter, na distribuição geral, a equipe e o orçamento concentrados no piloto é outra questão que deve ser analisada separadamente. Verifique os custos de treinamento, manutenção e revisão dos dados necessários para a ampliação. Os aspectos sem evidências suficientes devem permanecer como critérios para testes adicionais, melhorias, mudança de uso ou interrupção.
As condições do piloto e do negócio principal são diferentes. No piloto, há concentração de interesse, equipe e orçamento; no negócio principal, esses recursos se dispersam. Em vários setores, já se observou que os efeitos confirmados no piloto não se mantêm no negócio principal.
Critérios que devem orientar a decisão
Um bom piloto deixa dados necessários para a próxima decisão. Mesmo um resultado abaixo das expectativas pode servir de base para corrigir o desenho e a operação. Quando perguntas, registros e critérios de decisão estão conectados, a demonstração pode ser usada como base para um plano de implantação.
Sobre o autor
Bongjun Lee concluiu a pós-graduação em Gestão de Tecnologia (MOT) da Sogang University. Trabalhou durante 27 anos no setor de medição de gases, incluindo 7 anos na Infitron Co., Ltd. e 20 anos na Honeywell, atuando como engenheiro de serviços, em vendas técnicas e na gestão de canais. Atualmente, como fundador da AI Safety Korea Co., Ltd., pesquisa o monitoramento de metano na pecuária com o uso de sensores, IA e análise de dados, bem como sistemas de medição, relato e verificação (MRV).