Aplicação de ferramentas da qualidade na colheita mecanizada de soja

Abstract

Visto que o monitoramento e controle das perdas na colheita, assim como a utilização de ferramentas da qualidade adaptadas para as condições agrícolas, são instrumentos que tornam a melhoria da qualidade das operações possível, objetivou-se aplicar ferramentas da qualidade para avaliação da colheita mecanizada de soja em propriedades dos estados de Rondônia e Mato Grosso, visando definir parâmetros que possam contribuir para a efetiva utilização destas técnicas no setor agrícola. O estudo foi desenvolvido nos anos de 2016, em duas propriedades, e 2017, em quatro propriedades agrícolas. Foram realizados experimentos no campo para avaliação das perdas de grãos, em função da plataforma de corte, utilizando-se o controle estatístico de processo (CEP), e aplicação do método de análise do modo e efeito de falhas (FMEA) para identificação e priorização dos indicadores críticos de qualidade na colheita. O tipo de plataforma de corte da colhedora utilizado influenciou na quantidade de perdas de grãos, sendo que a plataforma de esteira condutora apresentou melhor qualidade na colheita, com menores médias de perdas e menor variabilidade do processo. A utilização do método de FMEA foi eficiente para a identificação de indicadores críticos de qualidade e suas respectivas causas, assim como, a adaptação da metodologia proposta mostrou-se promissora, uma vez que facilitou a aplicação dos questionários viabilizando o aumento do número de respondentes. As ferramentas da qualidade aplicadas nos processos agrícolas viabilizam a melhoria da qualidade das operações.

Since the monitoring and control of crop losses, as well as the use of quality tools adapted to the agricultural conditions, are instruments that make the improvement of the quality of operations possible, the aim was to apply quality tools to evaluate the mechanical soybean harvesting in farms of the states of Rondônia and Mato Grosso, aiming to define parameters that can contribute to the effective use of these techniques in the agricultural sector. The study was developed in the years 2016, in two farms, and 2017, in four farms. Experiments were carried out in the field to evaluate grain losses, as a function of the combine header, using statistical process control (SPC), and the method of Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) was used to identify and prioritize critical harvest quality indicators. The type of combine header of the combine harvester used influenced the amount of grain losses, and the draper header presented better harvest quality, with lower average losses and lower process variability. The use of the FMEA method was efficient for the identification of critical quality indicators and their respective causes, as well as, the adaptation of the proposed methodology was promising, since it facilitated the application of the questionnaires, enabling an increase in the number of respondents. The quality tools applied in the agricultural processes enable the improvement of the quality of operations.