Dos dados à estratégia: como o setor marítimo usará a inteligência de emissões

Durante muito tempo, os dados de emissões no transporte marítimo foram utilizados principalmente para elaborar inventários, produzir relatórios de sustentabilidade e atender a exigências regulatórias. Com o avanço da descarbonização, porém, essas informações começam a assumir uma função mais estratégica.

É nesse contexto que o DatamarLab desenvolve iniciativas para investigar como dados operacionais reais, tecnologia e metodologia científica podem ampliar a inteligência de emissões no transporte marítimo. O objetivo é contribuir para que essas informações deixem de apenas registrar o desempenho passado e passem, gradualmente, a apoiar decisões operacionais e comerciais.

No futuro, a inteligência de emissões poderá ajudar armadores, terminais portuários, agentes de carga, exportadores e importadores a comparar rotas, identificar ineficiências, avaliar fornecedores e planejar investimentos.

Essa transformação dependerá de um fator essencial: a capacidade de produzir dados suficientemente detalhados, comparáveis e rastreáveis.

Um número consolidado pode mostrar quanto carbono foi emitido. Para apoiar uma decisão, entretanto, é necessário compreender por que o resultado ocorreu, quais fatores operacionais o influenciaram e como outras alternativas poderiam se comportar.

O que é inteligência de emissões no transporte marítimo?

Inteligência de emissões é o uso organizado e contextualizado de dados de carbono para compreender operações, comparar cenários e apoiar decisões.

Isso significa ir além de um fator médio aplicado à carga ou à distância percorrida. Uma análise mais detalhada pode considerar variáveis como:

• tipo e tamanho da embarcação;
• velocidade de navegação;
• tecnologia do motor;
• combustível utilizado;
• calado;
• capacidade e ocupação do navio;
• quantidade e tipo de carga;
• presença de contêineres refrigerados;
• rota e distância percorrida;
• escalas e transbordos;
• tempo de espera nos portos;
• condições das operações portuárias.

Quando essas variáveis são analisadas em conjunto, os dados deixam de apenas registrar as emissões passadas e passam a explicar o perfil de carbono de uma viagem.

Dos relatórios à tomada de decisão

A utilização dos dados de emissões pelo setor marítimo pode ser compreendida em três estágios.

Emissões como obrigação

No primeiro estágio, os dados são utilizados para inventários, relatórios ambientais, metas corporativas e conformidade regulatória.

A principal pergunta é:

Quanto foi emitido?

Essa informação é indispensável para estabelecer uma linha de base e acompanhar a evolução das emissões. No entanto, um resultado agregado nem sempre explica quais condições operacionais contribuíram para o número final.

Emissões como indicador operacional

O segundo estágio começa quando as emissões são relacionadas às condições reais de uma viagem ou operação.

A pergunta passa a ser:

Quais fatores influenciaram esse resultado?

A análise pode revelar, por exemplo, o impacto da velocidade, do tempo de espera, do combustível, da ocupação da embarcação ou da necessidade de refrigeração da carga.

Com isso, os dados podem ajudar a identificar ineficiências e orientar comparações entre operações semelhantes.

Emissões como variável estratégica

No terceiro estágio, o desempenho em carbono passa a integrar decisões comerciais e estratégicas.

A pergunta torna-se:

Como essa informação pode melhorar uma decisão futura?

Nesse cenário, as emissões não substituem critérios tradicionais como preço, prazo, capacidade, confiabilidade e qualidade do serviço. Elas acrescentam uma nova dimensão à análise.

O carbono poderá, por exemplo, ser considerado na escolha de uma rota, na contratação de um prestador logístico, no planejamento de uma frota ou na avaliação de um projeto portuário.

Como os armadores poderão utilizar dados de emissões

Para as companhias de navegação, a inteligência de emissões poderá apoiar análises por navio, serviço, trecho ou viagem.

Os armadores poderão relacionar o resultado de emissões a fatores como velocidade, consumo de combustível, utilização da capacidade, perfil da carga e tempo de permanência nos portos.

Entre as possíveis aplicações estão:

• comparar o desempenho de diferentes embarcações;
• avaliar cenários de velocidade;
• identificar trechos com maior consumo;
• analisar combustíveis e tecnologias de propulsão;
• planejar renovação ou adaptação da frota;
• responder a exigências regulatórias e comerciais;
• desenvolver serviços marítimos de menor emissão.

Essa capacidade será especialmente importante diante do crescimento dos custos associados ao carbono e da necessidade de justificar investimentos em novas tecnologias.

Como os terminais portuários poderão usar essa inteligência

Nos terminais, os dados de emissões poderão ser relacionados ao uso de equipamentos, à movimentação de cargas, aos tempos de espera e à permanência das embarcações.

A inteligência de emissões poderá ajudar a avaliar:

• eletrificação de equipamentos;
• eficiência da movimentação portuária;
• redução do tempo de operação;
• disponibilidade de energia em terra;
• infraestrutura para combustíveis alternativos;
• impactos ambientais de projetos de expansão.

Os dados também poderão mostrar como a operação do terminal afeta o desempenho de toda a cadeia logística, e não apenas as emissões geradas dentro da área portuária.

Novas possibilidades para agentes de carga

Os agentes de carga normalmente apresentam alternativas com base em custo, prazo, frequência, capacidade e confiabilidade. No futuro, o desempenho em carbono poderá ser incorporado a essa comparação.

Um freight forwarder poderá mostrar ao cliente que uma determinada opção é mais rápida, enquanto outra apresenta menor estimativa de emissões.

Entretanto, essa comparação precisará utilizar critérios equivalentes. Não será suficiente apresentar números produzidos por metodologias diferentes como se fossem diretamente comparáveis.

A confiabilidade da informação poderá se tornar um diferencial competitivo para agentes capazes de explicar:

• quais dados foram utilizados;
• quais etapas da operação foram consideradas;
• como a estimativa foi calculada;
• quais limitações se aplicam ao resultado.

Exportadores e importadores terão uma visão mais detalhada da cadeia

Os donos das cargas enfrentam uma pressão crescente para compreender as emissões de suas cadeias de suprimentos.

Dados mais granulares poderão ajudá-los a analisar o componente logístico das emissões, avaliar transportadores e responder a solicitações de clientes, investidores e parceiros comerciais.

Entre as possíveis aplicações estão:

• comparar alternativas de transporte;
• avaliar rotas e fornecedores;
• identificar etapas mais intensivas em carbono;
• atender metas ambientais de clientes;
• apoiar inventários de emissões indiretas;
• incluir critérios ambientais em concorrências e contratos.

Para exportadores de carnes, frutas e outros produtos refrigerados, por exemplo, a análise poderá considerar não apenas a distância, mas também o consumo de energia associado aos contêineres refrigerados durante a viagem.

A rota mais curta nem sempre terá a menor emissão

Ao comparar duas alternativas logísticas, a menor distância pode parecer automaticamente a opção de menor emissão. Na prática, o resultado depende de outras variáveis.

Uma rota mais curta pode utilizar uma embarcação menos eficiente, apresentar baixa ocupação ou envolver longos períodos de espera. Outra alternativa pode ser mais extensa, mas operar com navio mais eficiente, melhor aproveitamento da capacidade e menor tempo nos portos.

Transbordos, trechos terrestres, velocidade, combustível e tipo de carga também podem alterar o resultado.

Por isso, uma comparação relevante exige uma metodologia capaz de reconstruir cada cenário e explicar como a estimativa foi produzida.

Rastreabilidade será indispensável

Para influenciar decisões comerciais, um resultado de emissões precisará ser mais do que um número exibido em um painel.

Os usuários precisarão conhecer:

• a origem dos dados;
• o período analisado;
• as etapas logísticas incluídas;
• as premissas adotadas;
• a metodologia de cálculo;
• o nível de incerteza;
• as limitações da comparação.

Rastreabilidade não significa ausência de estimativas ou incertezas. Significa que o caminho entre o dado original e o resultado final pode ser compreendido, verificado e, quando possível, reproduzido.

Essa transparência será especialmente importante quando os dados influenciarem contratos, investimentos, metas ambientais ou mecanismos relacionados ao carbono.

O desafio de transformar dados operacionais em inteligência

A disponibilidade de grandes volumes de dados não produz inteligência automaticamente.

As informações precisam ser organizadas, relacionadas ao contexto operacional e processadas por metodologias consistentes. Também será necessário estabelecer critérios para comparar diferentes rotas, navios, cargas e períodos.

O desafio é reunir granularidade, cobertura e confiabilidade sem produzir uma falsa sensação de precisão.

Um resultado muito detalhado pode parecer conclusivo, mas continuará dependendo da qualidade dos dados de entrada e das premissas do modelo. Por isso, calibração, validação científica e documentação serão etapas fundamentais.

DatamarLab investiga uma metodologia bottom-up

É nesse contexto que se insere o trabalho do DatamarLab, iniciativa criada para conectar dados marítimos, tecnologia, ciência e tomada de decisão.

Sua primeira Prova de Conceito investiga uma metodologia bottom-up para estimar emissões a partir das condições operacionais de uma viagem real.

Aplicado inicialmente ao porta-contêineres EVER FAME, o modelo considera informações como conhecimentos de embarque, calados, tempos de escala, velocidade e características da embarcação. O cálculo é realizado por trecho e por componente, incluindo motor principal, motores auxiliares, caldeira e contêineres refrigerados.

A análise preliminar mostrou, entre outros aspectos, a importância do perfil da carga. Nos trechos curtos e realizados em baixa velocidade, o consumo atribuído aos contêineres refrigerados superou o consumo do motor principal.

O resultado ilustra por que distância e capacidade nominal não são suficientes para explicar as emissões de uma operação marítima.

A metodologia está sendo ampliada para reconstruir a jornada completa de cada contêiner, incluindo múltiplos trechos e transbordos. O modelo também passa por uma fase de calibração, com meta de atingir erro percentual absoluto médio inferior a 15%.

O DatamarLab mantém ainda uma parceria com o USP RCGI, voltada ao desenvolvimento de metodologias mais transparentes e rastreáveis.

A iniciativa não oferece, neste momento, todas as aplicações estratégicas discutidas neste artigo. Seu objetivo é estudar e desenvolver parte da base metodológica necessária para que essas aplicações possam se tornar viáveis.

O futuro da inteligência de emissões marítimas

A transformação dos dados de carbono em uma variável estratégica acontecerá gradualmente.

Primeiro, o setor precisará fortalecer a qualidade e a cobertura das informações. Depois, será necessário avançar na calibração dos modelos, na transparência metodológica e na comparação entre resultados produzidos em condições equivalentes.

À medida que essa infraestrutura amadurecer, a inteligência de emissões poderá apoiar decisões relacionadas a rotas, frotas, terminais, fornecedores, contratos e investimentos.

O principal avanço não será apenas calcular quanto o transporte marítimo emitiu. Será compreender o que produziu aquele resultado e utilizar esse conhecimento para avaliar escolhas futuras.

O DatamarLab trabalha para contribuir com essa evolução, desenvolvendo metodologias que conectem dados operacionais reais, conhecimento científico e as necessidades dos diferentes participantes da cadeia marítima.

Conheça as iniciativas do DatamarLab e acompanhe o desenvolvimento de novas metodologias para transformar dados marítimos em inteligência acionável: https://www.datamar.com/pt/datamar-lab