Management of mechanized harvesting through operational modeling
Resumo
The activity of agricultural experimentation may require high budget and long periods of time for obtaining data. Due to production features, decision-making processes within agro-industrial mills that use sugarcane as raw material must be optimized. In this scenario, modeling operating systems that use embedded technology as agricultural automation enables the optimization of decision-making and influences operational performance and costs. This article presents a model for receiving and processing sugarcane based on its harvesting capacity, considering the harvestability index and the nominal capacity of the harvester. Sensitivity analysis enables the assessment of potential offenders and the reallocation of assets, thus optimizing resources and ensuring plant operation. This analysis also enables new possibilities, such as harvesting under different row spacings and harvesting simultaneously different rows.
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ANGNES, G.; DE ALMEIDA, B.O.; MILAN, M.; ROMANELLI, T.L. Energy and economic performances of stump and roots removal of eucalyptus for bioenergy. Biomass and Bioenergy, v. 153, 2021. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2021.106229
BANCHI, A. D. ; GARCIA, A. P. ; GRESPAN, A. ; ALBIERO, D. ; FAVARIN, L. G. A. ; GALVÃO, CEZARIO B. . Operating cost of sugarcane harvester in function of agricultural produtivity and harvester age. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental , v. 23, p. 552-557, 2019.
BANCHI, A. D. ; GARCIA, A. P. ; ALBIERO, D. ; GALVAO, C. B. ; FAVARIN, L. G. A. Importance of crop productivity and equipment lifetime in the strategic and tactical management of sugarcane harvesters. ENG AGR-JABOTICABAL , v. 40, p. 601-608, 2020.
BELARDO, G.C.; ROSA, J.H.M., MAGALHÃES, P.S.G. Evolução da colheita mecanizada na cultura de cana-de-açúcar. In: BELARDO, G.; CASSIA, M.; Da SILVA, R. Processos agrícolas e mecanização da cana-de-açúcar. Jaboticabal, São Paulo: SBEA, 2015. cap. 15, p. 335-355.
BÉRGAMO, L.R. A tecnologia na gestão de operações e processos agrícolas na cultura da cana-de-açúcar – Araçatuba, 2020. 239 p.
BERNARDES, M.S.; BELARDO, G.C. Espaçamentos para a cultura da cana-de-açúcar. In: Belardo, G.; Cassia, M.; da Silva, R. Processos agrícolas e mecanização da cana-de-açúcar. Jaboticabal, São Paulo: SBEA, 2015. cap. 10, p. 243 – 257.
CARDOSO, T.F.; CAVALETT, O.; CHAGAS, M.F.; DE MOARIS, E.R.; CARVALHO, J.L.N.; FRANCO, H.C.J.; GALDOS, M.V.; SCARPARE, F.V.; BRAUNBECK, O.A.; CORTEZ, L.A.B.; BONOMI, A. Technical and economic assessment of trash recovery in the sugarcane bioenergy production system. Scientia Agricola. v. 70, n. 5, p. 353-360, 2013. https://doi.org/10.1590/S0103-90162013000500010
CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Série histórica das safras. Agosto de 2020. https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/serie-historica-das-safras (acesso em 24/10/2020)
CORRÊA, S.T.R; LORENÇONI, R.; DOURADO NETO, D.; SCARPARE, F.V.; VIVIAN, R.; RUIZ, E.T. Aplicações e limitações da modelagem em agricultura – revisão. Revista de Agricultura, v. 86 , n. 1, p. 1 - 13, 2011.
CORRÊDO, L.P.; CANATA, T.F.; MALDANER, L.F.; LIMA, J.J.A.; MOLIN, J.P. Sugarcane Harvester for In-field Data Collection: State of the Art, Its Applicability and Future Perspectives. Sugar Tech, v. 23, p. 1–14, 2021. https://doi.org/10.1007/s12355-020-00874-3
DIAS NETO, A.F. Automação agrícola: Aplicação na cultura de cana-de-açúcar. In: Belardo, G.; Cassia, M.; da Silva, R. Processos agrícolas e mecanização da cana-de-açúcar. Jaboticabal, São Paulo: SBEA, 2015. cap. 23.1, p. 535 -545.
IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Quarenta anos de etanol em larga escala no Brasil: desafios, crises e perspectivas. Organizador: Gesmar Rosa dos Santos . – Brasília: Ipea, 2016.
KLERKX, L.; JAKKU, E.; LABARTHE, P. A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda. NJAS - Wageningen Journal of Life Sciences. p. 90–91, 2019. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.100315
LANÇONI, A.A.; SOARES, W.M.; CARRER, C.C.; LIMA, C.G. Efeito da Aplicação de um Sistema de Automação Agrícola em Colheita Mecanizada de Cana-de-Açúcar como Ferramenta de Gestão e Controle de Custo Operacional. Ensaios, v. 24, n. 2, p. 146-152, 2020. https://seer.pgsskroton.com/index.php/ensaioeciencia/article/view/8672 (Acesso em 24/08/2021).
MANZONI, C.R. Automação agrícola: visão atual, desafios e oportunidades na cana-de-açúcar. In: BELARDO, G.; CASSIA, M.; DA SILVA, R. Processos agrícolas e mecanização da cana-de-açúcar. Jaboticabal, São Paulo: SBEA, 2015. cap. 23, p. 527 – 534.
MILANEZ, A.Y.; MANCUSO, R.V.; MAIA, G.B.S.; ALVES, C.E.A.; MADEIRA, R.F. Conectividade rural: situação atual e alternativas para superação da principal barreira à agricultura 4.0 no brasil. BNDES. Rio de Janeiro, v. 26, n. 52, p. 7-43, 2020. https://web.bndes.gov.br/bib/jspui/bitstream/1408/20180/1/PR_Conectividade%20rural_BD.pdf (Acesso em 24/08/2021).
PECEGE - Programa de Educação Continuada em Economia e Gestão de Empresas. Custos de produção de cana-de-açúcar, açúcar, etanol e bioeletricidade na região centro-sul do Brasil: fechamento da safra 2019/2020, 2020.
OZGODAN, B.; GACAR, A.; AKTAS, H. Digital agriculture practices in the context of agriculture 4.0. Journal of Economics, Finance and Accounting, v. 4, n. 2, 2017. http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2017.448
RAMOS, C. R. G.; LANCAS, K. P. ; LYRA, G. A. ; SANDI, J. . Fuel consumption of a sugarcane harvester in different operational settings. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental (Online), v. 20, p. 588-592, 2016.
ROMANELLI, T.L.; MILAN, M. Machinery management as an environmental tool - material embodiment in agriculture. Agric Eng Int: CIGR Journal, v. 14, n. 1, p, 63-73, 2012.
SILVA, J.E.A.R.; ALVES, M.R.P.A.; COSTA, M.A.B. Planejamento de turnos de trabalho: uma abordagem no setor sucroalcooleiro com uso de simulação discreta. Gest. Prod., São Carlos, v. 18, n. 1, 2011. p. 73-90
SUPREM, A.; MAHALIK, N.; KIM, KISEON. A review on application of technology systems, standards and interfaces for agriculture and food sector. Computer Standards & Interfaces, v. 35, n. 4, 2013. p. 355-364. https://doi.org/10.1016/j.csi.2012.09.002
TIEPO, R.C.; ROMANELLI, T.L.; MILAN, M.; SORENSEN, C.A.G.; BOCHTIS, D. Modeling cost and energy demand in agricultural machinery fleets for soybean and maize cultivated using a no-tillage system. Computers and Electronics in Agriculture. v. 156, p. 282-292, 2019. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.11.032
VILLAFUERTE, A. VALADARE; F.G., CAMPOLINA; G.F.; DA SILVA, M.G.P. Agricultura 4.0 - Estudo de inovação disruptiva no agronegócio brasileiro. In: 9th International Symposium on Technological Innovation. v. 9, n.1, p. 150-162, 2018. http://www.api.org.br/conferences/index.php/ISTI2018/ISTI2018/paper/viewFile/567/276 (acesso em 23/08/2021)
ZHAOYU, Z.; MATÍNEZ, J.F.; BELTRAN, V.; MARTÍNEZ, N.L. Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges. Computers and Electronics in Agriculture, v. 170, 2020.
Revista Ciência Agronômica ISSN 1806-6690 (online) 0045-6888 (impresso), Site: www.ccarevista.ufc.br, e-mail: ccarev@ufc.br - Fone: (85) 3366.9702 - Expediente: 2ª a 6ª feira - de 7 às 17h.