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A Tbit germinou e está levando seu sistema de controle de qualidade de grãos de Minas Gerais para o mundo

- 8 de novembro de 2018
Igor Chalfoun e Willian Rodrigues de Moura criaram um equipamento único capaz de automatizar a análise de sementes, tornando o processo de precificação mais confiável e transparente.

Em 2009, um grupo de cientistas da computação do interior de Minas Gerais começou a desenvolver uma forma automática de controlar a qualidade de sementes agrícolas. Hoje, eles dizem possuir o único sistema comercial automatizado de monitoramento do padrão de sementes e grãos de soja, milho e trigo do mundo. Esse é o resumo de uma história de quase dez anos de investimentos, pesquisas, noites em claro, inquietudes e pizzas frias que levaram a Tbit Tecnologia , com sua visão computacional aplicada à agricultura, a não ter concorrência no fornecimento desse tipo de equipamento para multinacionais do agronegócio no Brasil e, agora, também do Chile, dos Estados Unidos e, em breve, da Europa.

Incubados na Universidade Federal de Lavras (UFLA) até 2014, foi apenas em 2011 que os sócios Igor Chalfoun, 38, e Willian Rodrigues de Moura, 32, deixaram as bancadas dos laboratórios para tatear o mercado e viver a realidade de um setor com grande potencial para intensificação tecnológica. Igor, CEO da Tbit, diz:

“Começamos com a ideia de criar uma máquina para classificar a qualidade dos grãos de café, aumentando a transparência e a eficiência do processo manual, mas não deu certo”

A opção de começar pelo café era mais que justificada. Sediada no sul de Minas, a empresa está na região considerada o centro geográfico da cafeicultura brasileira, o que fazia (e faz!) parecer um bom negócio a ideia de aportar visão computacional à indústria cafeeira. Até hoje, no entanto, a tecnologia não recebeu a adesão do setor, que continua conduzindo sua seleção de grãos com uma margem de erro relativamente alta (e ainda tolerada pelos agentes dessa cadeia).

As máquinas da Tbit custam de 32 a 100 mil reais, mas é a locação de equipamentos que responde pela maior parte do faturamento da startup. O modelo acima analisa sementes, folhas, raízes e plântulas.

“O setor evoluiu muito, mas, naquela época, essa mentalidade era muito forte”, fala Igor, que é natural de Lavras, mas tem hoje seus clientes mais próximos localizados no estado de São Paulo (à exceção da UFLA, seu parceiro mais antigo).

O insucesso do plano inicial com o café é hoje uma das lições que o CEO conta nas palestras que oferece sobre inovação fora dos grandes centros. A gente se preocupou muito com a parte técnica e pouco com o mercado. Não sabíamos que a falha da classificação humana do grão de café era usada em benefício do comprador (que prefere pagar menos por uma saca, mesmo que ela venha com grãos piores) .”

Ele continua: “Descobrimos isso muito tarde, foi muito tempo juntando hardware e software, mas foi bom porque a plataforma de classificação estava criada e dali foi mais fácil derivar para as outras culturas”.

O CAFÉ NÃO QUER, MAS TEM QUEM QUEIRA

Com a tecnologia de classificação de sementes desenvolvida, foi relativamente natural pivotar, em 2013, a atuação para outros grãos, especialmente commodities, cujos traders e fabricantes veriam com entusiasmo as facilidades oferecidas pela inteligência artificial lavrense. A prosperidade do negócio nos anos seguintes faz os sócios estimarem o faturamento de 2018 em cerca de 4 milhões de reais, já tendo fabricado mais de 100 equipamentos, desde sua criação.

Sede de uma das linhas de pesquisas agrícolas mais importantes do país, foi a própria UFLA o primeiro dos 45 clientes que a startup possui atualmente (somam-se a lista nomes como Basf, Bayer, Emprapa e Syngenta). Cinco anos depois, a empresa tem cerca de 90% de seus funcionários egressos dos cursos de engenharia de controle e automação, administração, ciências da computação e sistemas de informação da universidade. “O que a gente fez não é muito fácil de se fazer, não”, diz Willian, que é diretor de Tecnologia e o sócio mais jovem da empresa. Natural de Divinópolis (MG), ele afirma:

“No começo, nos deparamos com muita pesquisa, mas pouca aplicação real. Precisamos começar do zero, aprender na marra toda a parte de processamento de imagem”

Resgatando as noites passadas à base de pizza, enquanto evoluía na calibragem dos sensores, hardwares, softwares e sementes, Willian fala sobre o maior desafio que a tecnologia de visão computacional ainda precisa superar: “Um grande problema que a gente enfrentou no início, e até hoje, é a questão da iluminação, que influencia diretamente no resultado final. Se você mover um objeto um pouco para a direita ou para a esquerda, a iluminação vai mudar e vai afetar a leitura do sensor”.

A META DELES: ANÁLISES MAIS RÁPIDAS E INFORMAÇÃO NOS MÍNIMOS DETALHES

Os equipamentos criados pela equipe da Tbit são capazes de fazer classificação de grãos de soja, milho e trigo por tamanho, qualidade, contabilizando, ainda, o percentual de impurezas, identificando grãos mofados, estragados ou muito fora do tamanho esperado. Todos esses aspectos influenciam no valor final do produto adquirido pelos compradores, fazendo a visão computacional tornar esse processo de precificação dos lotes de grãos mais confiável e transparente.

Comparativamente, enquanto as máquinas operam com margens de erro de cerca de 2%, a classificação de grãos feita manualmente pode diferir até 40% da amostragem real, segundo Igor. O processo é também dez vezes mais rápido, levando apenas dois minutos, por amostra.

Outra aplicação da tecnologia é a contagem de grãos de milho em cada espiga de uma amostra da plantação, o que dá ao comprador mais segurança para saber exatamente o quanto a aquisição de um determinado fornecedor vai render, de fato, em volume. Análise do tamanho dos grãos de fertilizantes (que não podem ser muito pequenos para funcionar da melhor forma) e do recobrimento de tratamento químico de grãos usados como sementes (para melhor germinação e desenvolvimento) são outros usos difundidos dos maquinários e programas da empresa.

Todo processo de desenvolvimento dos equipamentos foi realizado em uma das salas da Incubadora de Empresas de Base Tecnológica da UFLA, que recebe das startups hospedadas uma taxa para uso da infraestrutura. “Na mesma salinha que a gente desenvolvia o software, a gente começou a desenvolver o hardware, também. Era uma bagunça e um barulho dos infernos, até a gente conseguir uma segunda salinha pra separar as duas coisas”, ri Igor, que hoje opera em um galpão de 300 m², com áreas de produção, pesquisa e desenvolvimento de hardware e software, suporte ao cliente, treinamento, administrativo, financeiro e vendas.

Atualmente, 23 funcionários estão sob a gestão do CEO, que fez pós-graduações em Governança de Tecnologia da Informação e em Gestão de Negócios para incorporar com profissionalismo as tarefas administrativas da empresa. Enquanto Igor já vinha de uma experiência de cinco anos em uma companhia de controle de frotas de caminhões em mineradoras, Willian chegou à Tbit como estagiário e, ao final do primeiro ano, assumiu uma fatia da sociedade e o posto que ocupa até hoje.

CRESCIMENTO ORGÂNICO QUE É EXEMPLO PARA O ECOSSISTEMA

Foi ainda no ramo da mineração que Igor começou a vislumbrar a criação da startup e a articulá-la com os outros dois sócios que participaram do início das atividades. Adriano de Carvalho, 40, também cientista da computação, e Joel Youtaka Sugano, 51, professor da UFLA, não acompanham mais o dia a dia da empresa, mas foram os primeiros a embarcar no desafio da visão computacional agrícola em larga escala. Juntos, nos primeiros anos, os quatro investiram cerca de 200 mil reais para desenvolvimento inicial dos hardwares e softwares.

Parte do time da Tbit, que hoje é formado por 23, incluindo os dois sócios Igor e Willian.

Sem investimento externo, inicialmente, a equipe optou por alavancar o negócio lentamente. Para sustentarem a si e o negócio nos primeiros anos, Igor e Willian, que já encabeçavam a empreitada, concorreram a bolsas e editais de pesquisa. Assim, asseguraram a possibilidade de seguir a jornada empreendedora que os levou a realizar, este ano, as primeiras vendas internacionais para clientes chilenos e norte-americanos.

Hoje existem sete especificações de equipamentos “de prateleira”, cujos tamanhos variam de dimensões que vão das de um forno microondas a um freezer de chão, existindo também a opção de locação de máquinas, o que oferece mais flexibilidade para os clientes. As máquinas estão distribuídas do Rio Grande do Sul a Roraima e podem custar entre 32 mil e 100 mil reais, dependendo das funcionalidades. Já o aluguel varia de 2 mil a 15 mil reais por mês, de acordo com o hardware. A manutenção é realizada pela própria startup.

Com expectativas de expansão nacional e internacional, podendo atender toda a cadeia agrícola e outros setores que já demonstram interesse na tecnologia, os sócios da Tbit tentam potencializar localmente os efeitos do sucesso, tanto oferecendo apoio à UFLA quanto fomentando o cenário de inovação. “Lavras é uma cidade de 100 mil habitantes e nós somos uma referência de inovação aqui, porque foi a startup que realmente mais deu certo, que entrou no mercado e teve sucesso”, conta Igor.

Além de estar envolvido com o próprio negócio, ele participa de eventos, dá palestras, avalia bancas acadêmicas, realiza mentorias, sempre incentivando o ecossistema de empreendedorismo e inovação fora dos grandes centros. E, junto com os sócios, colhe o sucesso, literalmente, de grão em grão. 

DRAFT CARD

Draft Card Logo
  • Projeto: Tbit Tecnologia
  • O que faz: Desenvolve máquinas e softwares com visão computacional para classificação de sementes e grãos
  • Sócio(s): Adriano Arlei de Carvalho, Joel Yutuka, Igor Chalfoun e Willian Rodrigues de Moura
  • Funcionários: 23 (incluindo os dois sócios)
  • Sede: Lavras (MG)
  • Início das atividades: 2009
  • Investimento inicial: R$ 200.000
  • Faturamento: R$ 2,1 milhões (em 2017)
  • Contato: contato@tbit.com.br
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