Análise uni e multivariada aplicada à qualidade operacional da colheita mecanizada de soja

• Autor(a) principal: Paixão, Carla Segatto Strini [UNESP]
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/154346
• topic: Controle estatístico de processo; Glycine max L.; Mecanização Agrícola; Perdas na colheita; Colhedora de grãos; Grain harvester; Statistical process control; Glycine max L.; Agricultural mechanization; Harvest losses

A colheita mecanizada de soja é uma operação fundamental para a finalização de seu ciclo produtivo, porém a ausência de metodologias eficientes para quantificação das perdas, não tem contribuído para melhoria continua deste processo agrícola. Associado a isto, ainda existem inúmeros fatores que podem influenciar a qualidade da operação da colheita de soja, sendo difíceis de serem analisados e interpretados, pois as relações entre as variáveis são complexas. Para tentar suavizar essa complexidade, abordagens multivariadas, como Análise de Componentes Principais (ACP) e Análise Fatorial (AF), podem ser uma alternativa para extrair informações da base de dados gerados durante a colheita. E por fim, para monitorar a operação com base no nível de qualidade que a mesma está sendo realizada, o controle estatístico de processo, com uso de gráficos multivariados torna-se essencial, para as variáveis que possuem correlação. Diante disto, objetivou-se neste trabalho determinar as variáveis que mais afetam a qualidade operacional da colheita mecanizada de soja, por meio de análises uni e multivariada. O trabalho foi realizado em março de 2016, em área agrícola no município de Ribeirão Preto-SP, sendo utilizada uma colhedora da marca John Deere, modelo 1470, com sistema de trilha do tipo tangencial e separação por saca-palhas. O processo foi considerado incapaz de manter as perdas da colheita mecanizada de soja em níveis aceitáveis durante toda a operação para as duas armações. A análise fatorial permitiu a seleção de quatro indicadores da colheita mecanizada de soja, explicando 76,4% da variância total. As cartas de controle multivariadas foram mais eficazes para determinar a não aleatoriedade no monitoramento de processo com variáveis correlacionadas.