Desenvolvimento do indicador de eficiência global de máquinas de colheita florestal (EGMF)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Arthur Araújo
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25529
Resumo: No Brasil, observa-se nos últimos anos, um crescimento considerável da demanda de produtos florestais, fato que incentivou o planejamento dos processos produtivos nas empresas. Dentro deste setor, uma das atividades considerada mais importante é a colheita florestal, devido principalmente, ao risco de perdas de madeira e aos custos envolvidos nesta operação. Diante deste cenário, faz-se necessária uma gestão adequada de todo o processo, sendo relevante a utilização de instrumentos para tomada de decisões em tempo hábil e de uma forma simples. Este trabalho abordou o estudo do desenvolvimento de um novo indicador denominado “Eficiência Global de Máquinas Florestais - EGMF”, como forma de gestão e monitoramento das atividades de corte e extração florestal. Procurou-se identificar os principais fatores que interferiram no desempenho e eficiência das máquinas em estudo, simular melhorias em relação a estes fatores, e realizar um comparativo do desempenho operacional entre as frotas e máquinas analisadas. O experimento foi conduzido em parceria com a Fibria S/A. As coletas de dados foram realizadas durante as operações de colheita florestal nos plantios comerciais da empresa, onde o Harvester realizou a atividade de corte e processamento da árvore e o Forwarder a extração. Na seleção dos parâmetros a serem analisados no processo considerou-se o impacto causado no desempenho das máquinas e no custo envolvido nas operações, sendo selecionadas a produtividade da operação (TP), a eficiência operacional (EO), o consumo de combustível (TC) e a qualidade (TQ). O valor do indicador EGMF foi expresso em percentual, sendo o cálculo EGMF=((3xTP)+(3xEO)+(3xTC)+(1xTQ))/10 para gestão do corte florestal e EGMF=((4xTP)+(3xEO)+(3xTC)/10 para gestão da extração florestal. Utilizou-se neste cálculo a média ponderada devido ao fato de algumas das variáveis apresentarem maior impacto no processo referente às questões de demanda da fábrica e dos custos. Para a simulação de cenários utilizou-se um modelo por Dinâmica de Sistemas que permitiu avaliar o impacto das melhorais propostas na produção anual de madeira e nos custos do processo. Em relação à etapa de corte florestal, somente uma das frotas estudadas (Frota 05) apresentou índice de eficiência global (EGMF) superior à meta estabelecida, tendo o valor de 93,45%. Tal fato pode ser explicado devido à uniformidade e constância de todos parâmetros estudados. Sobre as simulações elaboradas, dentre os nove cenários testados o que mais se destacou foi o cenário 3, que analisou o impacto que pode ser gerado quando se trabalha em áreas de alto volume médio individual (VMI). Para esta simulação, foi observado um acréscimo de aproximadamente 30% nos valores correspondentes ao indicador EGMF e uma produção anual excedente de aproximadamente 2.798.063 m3 de madeira. Tal fato ratifica a grande influência do volume médio individual (VMI) de uma floresta na produtividade da atividade de corte florestal. Ressalta-se também o impacto causado relativo a outras variáveis do processo, como o tempo dispendido em paradas mecânicas (manutenções) e operacionais, como pode ser observado nos resultados do cenário 5, em que todas frotas obtiveram valores de eficiência global superiores à meta quando se propôs a diminuição em 20% no tempo consumido em manutenção corretiva e troca de material de corte. Já em relação à etapa de extração florestal, somente duas das frotas estudadas (Frotas 04 e 05) apresentaram índice de eficiência global (EGMF) superior à meta estabelecida, tendo o valor de 95,72% e 97,44%, respectivamente. Tal fato é explicado principalmente devido ao elevado índice de aproveitamento de consumo de combustível comparado às outras frotas. Em relação à implementação do controle de qualidade da operação de extração florestal recomenda-se a análise das seguintes variáveis: taxa de ocupação da carga; madeira remanescente nos talhões; formação da base das pilhas; e disposição das toras nas pilhas. A escolha destas variáveis se baseou na importância que detêm em relação à produtividade e custos do Forwarder na etapa de extração florestal. Por fim, conclui-se através deste estudo que o indicador EGMF contribuiu significativamente na gestão da colheita florestal, obtendo informações rápidas e de fácil entendimento a partir de uma imensa quantidade e variedade de dados. Recomenda-se sua utilização na gestão diária de ambas operações em campo junto aos operadores da atividade, mostrando aos mesmos as causas dos desvios encontrados, para que em conjunto atuem de forma a minimizá-los e transformá-los em pontos de melhorias no processo.
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spelling Souza, Amaury Paulo deGomes, Raiane Ribeiro MachadoSilva, Arthur Araújohttp://lattes.cnpq.br/2339506258289301Machado, Carlos Cardoso2019-05-27T18:10:33Z2019-05-27T18:10:33Z2017-07-14SILVA, Arthur Araújo. Desenvolvimento do indicador de eficiência global de máquinas de colheita florestal (EGMF). 2017. 104 f. Dissertação (Mestrado em Ciência Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2017.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25529No Brasil, observa-se nos últimos anos, um crescimento considerável da demanda de produtos florestais, fato que incentivou o planejamento dos processos produtivos nas empresas. Dentro deste setor, uma das atividades considerada mais importante é a colheita florestal, devido principalmente, ao risco de perdas de madeira e aos custos envolvidos nesta operação. Diante deste cenário, faz-se necessária uma gestão adequada de todo o processo, sendo relevante a utilização de instrumentos para tomada de decisões em tempo hábil e de uma forma simples. Este trabalho abordou o estudo do desenvolvimento de um novo indicador denominado “Eficiência Global de Máquinas Florestais - EGMF”, como forma de gestão e monitoramento das atividades de corte e extração florestal. Procurou-se identificar os principais fatores que interferiram no desempenho e eficiência das máquinas em estudo, simular melhorias em relação a estes fatores, e realizar um comparativo do desempenho operacional entre as frotas e máquinas analisadas. O experimento foi conduzido em parceria com a Fibria S/A. As coletas de dados foram realizadas durante as operações de colheita florestal nos plantios comerciais da empresa, onde o Harvester realizou a atividade de corte e processamento da árvore e o Forwarder a extração. Na seleção dos parâmetros a serem analisados no processo considerou-se o impacto causado no desempenho das máquinas e no custo envolvido nas operações, sendo selecionadas a produtividade da operação (TP), a eficiência operacional (EO), o consumo de combustível (TC) e a qualidade (TQ). O valor do indicador EGMF foi expresso em percentual, sendo o cálculo EGMF=((3xTP)+(3xEO)+(3xTC)+(1xTQ))/10 para gestão do corte florestal e EGMF=((4xTP)+(3xEO)+(3xTC)/10 para gestão da extração florestal. Utilizou-se neste cálculo a média ponderada devido ao fato de algumas das variáveis apresentarem maior impacto no processo referente às questões de demanda da fábrica e dos custos. Para a simulação de cenários utilizou-se um modelo por Dinâmica de Sistemas que permitiu avaliar o impacto das melhorais propostas na produção anual de madeira e nos custos do processo. Em relação à etapa de corte florestal, somente uma das frotas estudadas (Frota 05) apresentou índice de eficiência global (EGMF) superior à meta estabelecida, tendo o valor de 93,45%. Tal fato pode ser explicado devido à uniformidade e constância de todos parâmetros estudados. Sobre as simulações elaboradas, dentre os nove cenários testados o que mais se destacou foi o cenário 3, que analisou o impacto que pode ser gerado quando se trabalha em áreas de alto volume médio individual (VMI). Para esta simulação, foi observado um acréscimo de aproximadamente 30% nos valores correspondentes ao indicador EGMF e uma produção anual excedente de aproximadamente 2.798.063 m3 de madeira. Tal fato ratifica a grande influência do volume médio individual (VMI) de uma floresta na produtividade da atividade de corte florestal. Ressalta-se também o impacto causado relativo a outras variáveis do processo, como o tempo dispendido em paradas mecânicas (manutenções) e operacionais, como pode ser observado nos resultados do cenário 5, em que todas frotas obtiveram valores de eficiência global superiores à meta quando se propôs a diminuição em 20% no tempo consumido em manutenção corretiva e troca de material de corte. Já em relação à etapa de extração florestal, somente duas das frotas estudadas (Frotas 04 e 05) apresentaram índice de eficiência global (EGMF) superior à meta estabelecida, tendo o valor de 95,72% e 97,44%, respectivamente. Tal fato é explicado principalmente devido ao elevado índice de aproveitamento de consumo de combustível comparado às outras frotas. Em relação à implementação do controle de qualidade da operação de extração florestal recomenda-se a análise das seguintes variáveis: taxa de ocupação da carga; madeira remanescente nos talhões; formação da base das pilhas; e disposição das toras nas pilhas. A escolha destas variáveis se baseou na importância que detêm em relação à produtividade e custos do Forwarder na etapa de extração florestal. Por fim, conclui-se através deste estudo que o indicador EGMF contribuiu significativamente na gestão da colheita florestal, obtendo informações rápidas e de fácil entendimento a partir de uma imensa quantidade e variedade de dados. Recomenda-se sua utilização na gestão diária de ambas operações em campo junto aos operadores da atividade, mostrando aos mesmos as causas dos desvios encontrados, para que em conjunto atuem de forma a minimizá-los e transformá-los em pontos de melhorias no processo.In Brazil, there has been a considerable increase in the demand for forest products in recent years, which has encouraged the planning of production processes in companies. Within this sector, one of the activities considered most important is the forest harvest, mainly due to the risk of wood losses and the costs involved in this operation. Given this scenario, it is necessary to properly manage the entire process, being relevant the use of tools, techniques and methods to make decisions in a timely and simple manner. This work deals with the study of the implantation of a new indicator called "Overall Efficiency of Forest Machines - OEFM", as a form of management and monitoring of forest cutting and extraction activities. We aimed to identify the main factors that interfered in the performance and efficiency of the machines under study, to simulate improvements in relation to these factors, and to perform a comparative of the operational performance between the analyzed fleets and machines. The experiment was conducted in partnership with Fibria S/A. The data collection was carried out during the harvesting operations in the commercial plantations of the company, where Harvester performed the cutting and processing of the tree and the Forwarder extraction. In the selection of the parameters to be analyzed in the process was considered the impact caused on the performance of the machines and the cost involved in the operations, being selected the operation productivity (OP), the operational efficiency (OE), the fuel consumption (FC) and operation quality (OQ). The value of the OEFM indicator was expressed as a percentage, with the calculation OEFM = ((3xOP)+(3xOE)+(3xFC)+(1xOQ))/10 for forest cutting management and OEFM = ((4xOP)+(3xOE)+(3xFC)/10 for forest extraction management. The weighted average was used in this calculation due to the fact that some of the variables had a greater impact in the process related to the demands of the plant and the costs involved. In relation to the forest cutting, only one of the studied fleets (Frota 05) presented a global efficiency (Frota 05) higher than the established target, having a value of 93.45%. Which can be explained due to the uniformity and constancy of all the studied parameters. With the elaborated simulations, among the nine scenarios tested, the most outstanding was scenario 3, what analyzed the impact that can be generated when working in areas of high average individual volume (AIV). For this simulation, an increase of approximately 30% in the values corresponding to the OEFM indicator and an annual surplus of approximately 2,798,063 m3 of wood was observed. This fact confirms the great influence of the average individual volume (AIV) of a forest on the productivity of forest cutting activity. It is also worth noting the impact of other variables of the process, such as the time spent in mechanical (maintenance) and operational stops, as can be observed in the results of simulation 5, in which all fleets obtained overall efficiency values higher than the target when it was proposed to reduce the time consumed in corrective maintenance and exchange of cutting material by 20%. In relation to the forest extraction stage, only two of the fleets studied (Frotas 04 and 05) had an overall efficiency (OEFM) higher than the established target, having a value of 95.72% and 97.44%, respectively. This fact is mainly explained by the high rate of use of fuel consumption compared to other fleets. In relation to the implementation of the forest extraction quality control it is recommended the analysis of the following variables: load occupancy rate; wood remaining in the stands; formation of the base; And disposition of logs in stacks. The choice of these variables was based on the importance they hold in relation to the productivity and costs of the Forwarder in the stage of forest extraction. Finally, it is concluded through this study that the OEFM indicator contributed significantly to the management of forest harvesting, obtaining fast and easy to understand information from an immense quantity and variety of data. It is recommended to use them in the day-to-day management of both field operations with the activity operators, showing them the causes of the deviations found, so that together they act to minimize them and transform them into points of improvement in the process.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de ViçosaMáquinas florestaisProdutos florestaisColheita florestalManejo FlorestalDesenvolvimento do indicador de eficiência global de máquinas de colheita florestal (EGMF)Development of the overall efficiency indicator of forest harvesting machinesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia FlorestalMestre em Ciência FlorestalViçosa - MG2017-07-14Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf4193814https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/25529/1/texto%20completo.pdf78f8ba1aec9575a5584b992bb1dee9a2MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/25529/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/255292019-05-31 11:18:32.513oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452019-05-31T14:18:32LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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