Reconstrução e uniformidade de leiras de amendoim visando a colheita inteligente.

Abstract

Na colheita mecanizada do amendoim, perdas podem ocorrer pela interação de fatores operacionais e ambientais, com destaque para a regulagem dos equipamentos, as condições físicas do solo e o estado da cultura no momento da operação. Assim, este trabalho avaliou, em condições de campo, a influência de quatro regulagens dos dedos enleiradores do arrancador-invertedor na formação das leiras e no desempenho da colheita, considerando as interações com a maturação das vagens, o teor de água do solo e das vagens e a geometria das leiras. O experimento foi conduzido na safra 2024/2025, em lavouras comerciais na região de Jaboticabal, São Paulo. O delineamento seguiu as premissas do Controle Estatístico de Processo (CEP), com 10 pontos amostrais por regulagem, e os dados foram avaliados por cartas de controle para monitorar a variabilidade e a estabilidade do processo. Os resultados demonstraram que as diferentes regulagens produziram padrões distintos de geometria e uniformidade das leiras. PLA e LPL apresentaram, de modo geral, menor variabilidade das características geométricas, entretanto essa maior uniformidade não resultou necessariamente em menores perdas. Nas condições avaliadas, MES apresentou os menores percentuais de perdas visíveis no arranquio (1,90%) e perdas visíveis totais (2,68%). Esses resultados indicam que a geometria da leira deve ser interpretada conjuntamente com as condições da cultura, do solo e os indicadores de perdas para que seja possível realizar a colheita de forma inteligente.

In mechanized peanut harvesting, losses may arise from the interaction of operational and environmental factors, particularly equipment settings, soil physical conditions, and crop status at the time of operation. Accordingly, this study evaluated, under field conditions, the effect of four windrowing-finger settings of a digger–inverter on windrow formation and harvesting performance, considering interactions with pod maturity, soil and pod moisture content, and windrow geometry. The experiment was conducted during the 2024/2025 season in commercial peanut fields in the Jaboticabal region, São Paulo State, Brazil. The experimental design followed Statistical Process Control (SPC) principles, with 10 sampling points per setting, and the data were assessed using control charts to monitor process variability and stability. The results showed that the Fine Leptokurtic (LPL) setting achieved the best performance, with lower harvesting losses and greater consistency (lower variability), producing windrows better suited for pickup, with reduced lateral dispersion and improved material flow into the pickup, thereby directly contributing to reduced total losses.