Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.)
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11148/tde-19102011-090951/ |
Resumo: | A cultura da cana-de-açúcar tem significativa participação na economia do agronegócio brasileiro. Seus subprodutos são utilizados para a geração de energia elétrica, produção de combustível, matéria-prima para a indústria química e alimentação. Na produção da cana, a colheita é considerada como uma das operações mais importantes, pois deve atender a demanda de matéria-prima requerida pela Usina, com qualidade e a um custo competitivo. Porém, o desempenho operacional e econômico da colheita é influenciado por inúmeras variáveis interrelacionadas sistemicamente. Esse fato dificulta prever os efeitos de alterações individuais nas variáveis durante a operação. Tendo em vista essa dificuldade, o objetivo desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar. Para tanto foi desenvolvido um modelo, denominado de ColheCana, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. O modelo foi verificado, validado e utilizado na análise das variáveis e no desenvolvimento de cenários. Os resultados evidenciaram que a eficiência de campo e o valor inicial das colhedoras são variáveis de grande impacto no custo e que existe uma área máxima que um equipamento pode atender e para essa área o custo é mínimo. O aumento da produtividade do talhão impacta positivamente no custo de produção, porém é preciso considerar a influência no custo de combustível. O aumento da produtividade pode causar um aumento no consumo de combustível da colhedora e consequentemente nos custos. A eficiência gerencial é uma das variáveis que pode refletir na diminuição do custo de produção pela redução nos tempos perdidos. |
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Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.)The identification of the critical factors of sugarcane (Saccharum spp.) mechanized harvestingAgricultural mechanizationCana-de-açúcarColhedoras - DesempenhoHarvester - performanceMecanização agrícolaSugar caneA cultura da cana-de-açúcar tem significativa participação na economia do agronegócio brasileiro. Seus subprodutos são utilizados para a geração de energia elétrica, produção de combustível, matéria-prima para a indústria química e alimentação. Na produção da cana, a colheita é considerada como uma das operações mais importantes, pois deve atender a demanda de matéria-prima requerida pela Usina, com qualidade e a um custo competitivo. Porém, o desempenho operacional e econômico da colheita é influenciado por inúmeras variáveis interrelacionadas sistemicamente. Esse fato dificulta prever os efeitos de alterações individuais nas variáveis durante a operação. Tendo em vista essa dificuldade, o objetivo desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar. Para tanto foi desenvolvido um modelo, denominado de ColheCana, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. O modelo foi verificado, validado e utilizado na análise das variáveis e no desenvolvimento de cenários. Os resultados evidenciaram que a eficiência de campo e o valor inicial das colhedoras são variáveis de grande impacto no custo e que existe uma área máxima que um equipamento pode atender e para essa área o custo é mínimo. O aumento da produtividade do talhão impacta positivamente no custo de produção, porém é preciso considerar a influência no custo de combustível. O aumento da produtividade pode causar um aumento no consumo de combustível da colhedora e consequentemente nos custos. A eficiência gerencial é uma das variáveis que pode refletir na diminuição do custo de produção pela redução nos tempos perdidos.The sugar cane has significant role on Brazilian agribusiness economy. Its sub products are used for electric power generation, fuel production, as raw material for food and chemical industry. On sugarcane production, harvesting is considered as one of the most important operations of the process for it has to attend the raw material demanded by the sugar mill in quality and a competitive cost. However, the economical and operational harvesting performance is influenced by several variables systemically inter-related. Because of this to predict the effects of individual alterations on variables during the operation is difficult. Due to this difficulty the aim of this study was to analyze, in a systemic way, the variables influence on economical and operational performance in sugar cane mechanized harvesting process. For this purpose a model called \"ColheCana\", was developed in a spreadsheet and in a programming language. The model was checked, validated and used on the variables analysis and on the scenarios development. The results showed that the field efficiency and harvester´s initial value are variables of great impact in the cost and that there is a maximum area that one equipment can attend and for this area the cost is minimum. The increasing of field productivity has a positive impact on production cost, but the influence on fuel cost must be considered. The increasing of productivity may cause an increasing of harvester fuel consumption and consequently on the costs. The managerial efficiency is one of the variables that may reflect the reduction of production cost by reducing the time wasted.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMilan, MarcosSantos, Neisvaldo Barbosa dos2011-10-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11148/tde-19102011-090951/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:30Zoai:teses.usp.br:tde-19102011-090951Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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A cultura da cana-de-açúcar tem significativa participação na economia do agronegócio brasileiro. Seus subprodutos são utilizados para a geração de energia elétrica, produção de combustível, matéria-prima para a indústria química e alimentação. Na produção da cana, a colheita é considerada como uma das operações mais importantes, pois deve atender a demanda de matéria-prima requerida pela Usina, com qualidade e a um custo competitivo. Porém, o desempenho operacional e econômico da colheita é influenciado por inúmeras variáveis interrelacionadas sistemicamente. Esse fato dificulta prever os efeitos de alterações individuais nas variáveis durante a operação. Tendo em vista essa dificuldade, o objetivo desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar. Para tanto foi desenvolvido um modelo, denominado de ColheCana, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. O modelo foi verificado, validado e utilizado na análise das variáveis e no desenvolvimento de cenários. Os resultados evidenciaram que a eficiência de campo e o valor inicial das colhedoras são variáveis de grande impacto no custo e que existe uma área máxima que um equipamento pode atender e para essa área o custo é mínimo. O aumento da produtividade do talhão impacta positivamente no custo de produção, porém é preciso considerar a influência no custo de combustível. O aumento da produtividade pode causar um aumento no consumo de combustível da colhedora e consequentemente nos custos. A eficiência gerencial é uma das variáveis que pode refletir na diminuição do custo de produção pela redução nos tempos perdidos. |
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