Identificação e Validação do Problema
A avicultura brasileira ocupa posição de destaque mundial, sendo um destaque no cenário agropecuário nacional. O país é um dos maiores produtores e exportadores de carne de frango no mundo, atendendo a mais de 160 países. No cenário do Distrito Federal (DF), o setor movimenta cerca de R$ 180 milhões por ano, com capacidade de alojamento de aproximadamente 20 milhões de aves, distribuídas em quase 200 estabelecimentos, empregando cerca de mais de 4 mil pessoas e outras 10 mil de forma indireta. Esses números colocam a avicultura como a grande força produtiva da região, superando outras cadeias pecuárias locais.
Apesar da relevância econômica e social, assim como qualquer ramo produtivo, o setor enfrenta desafios estruturais e tecnológicos, o que abre margens de oportunidade e melhora. A maioria dos pequenos e médios produtores do DF ainda utiliza métodos manuais de manejo e controle ambiental, o que resulta em baixa eficiência operacional, altos custos com mão de obra e vulnerabilidade à variações climáticas, por exemplo. Essa carência tecnológica impacta diretamente a produtividade, além de gerar desperdícios em fatores como energia e água.
O artigo de Chigwada et al. (2022), publicado na revista Scientific African, aponta que essa situação é comum em diversos países em desenvolvimento. Segundo os autores:
“Most of the small and medium-scale poultry farmers are relying on traditional manual processes, which are inefficient to manage poultry farming” (CHIGWADA et al., 2022, p. 2).
Esses processos manuais são ineficientes porque não permitem o monitoramento contínuo das condições internas do galpão, como temperatura, umidade, ventilação e níveis de amônia. Estudos mostram que níveis de amônia acima de 25 ppm reduzem o ganho de peso, o consumo de ração e o desempenho das aves, além de aumentar a mortalidade (CHIGWADA et al., 2022).
Ainda segundo os autores, a aplicação de tecnologias de Internet das Coisas (IoT) possibilita a criação de sistemas de gerenciamento remoto e automatizado, que monitoram e ajustam variáveis ambientais em tempo real, garantindo maior eficiência produtiva e menores custos. O sistema proposto pelos pesquisadores utiliza sensores de temperatura, umidade, gás amônia e nível de água, integrados a um microcontrolador ESP8266 NodeMCU e a um portal web acessível de qualquer lugar. O projeto foi validado experimentalmente, demonstrando redução de custos operacionais e melhora na produção de ovos por meio de iluminação controlada automaticamente conforme a idade das aves.
Os dados coletados reforçam o que o artigo científico demonstra: há uma necessidade real e validada de soluções de automação e monitoramento inteligente em galpões avícolas, especialmente entre pequenos e médios produtores que enfrentam limitações financeiras e técnicas.
A ausência de automação impacta diretamente a sustentabilidade da produção, reduz a competitividade e aumenta o risco de perdas por falhas humanas ou ambientais. A implementação de um galpão avícola automatizado, com sensores e controladores IoT integrados, é uma oportunidade concreta para aumentar a eficiência, reduzir custos operacionais, evitar desperdícios e melhorar o bem-estar animal, contribuindo também para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), como fome zero, trabalho decente e inovação na indústria.
Portanto, o problema identificado e validado é o seguinte:
“A falta de automação e monitoramento inteligente em galpões avícolas de pequeno e médio porte no Distrito Federal compromete a produtividade, o bem-estar animal e a sustentabilidade da cadeia produtiva, evidenciando a necessidade de soluções acessíveis baseadas em IoT para controle e gestão integrada do ambiente de criação.”
Referências
BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA). Avicultura no Brasil: dados e estatísticas 2024. Brasília, DF, 2024.
CHIGWADA, Justice; MAZUNGA, Felix; NYAMHERE, Cloud; MAZHEKE, Victor; TARUVINGA, Nicholas. Remote poultry management system for small to medium scale producers using IoT. Scientific African, v. 18, p. e01398, 2022. DOI: 10.1016/j.sciaf.2022.e01398.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Pesquisa da Pecuária Municipal: produção avícola no Distrito Federal. Rio de Janeiro, 2024.