Modelagem matemática para maximização da produção da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) e impactos sobre o custo de operações mecanizadas de corte e carregamento
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Data
2013-10-25
Autores
Cervi, Ricardo Ghantous [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Nos últimos anos, diversos fatores afetaram a indústria canavieira do Brasil, como a queda na produtividade agrícola, baixa taxa de utilização da capacidade industrial e redução dos rendimentos dos processos agrícolas mecanizados, principalmente na colheita da cana-de-açúcar. O objetivo inicial deste estudo foi propor uma metodologia para a estimativa de indicadores de desempenho operacional e econômico para operações de colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Objetivo principal foi o desenvolvimento de um modelo matemático para a maximização da produção, por meio da escolha de variedades de cana-de-açúcar mais produtivas e dentro dos parâmetros de qualidade da matéria-prima exigidos pela indústria. Com base no resultado do modelo matemático avaliou-se o impacto da maximização da produção sobre o custo operacional do subsistema de corte e carregamento da colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Os dados foram coletados por meio de pesquisa documental realizada numa propriedade pertencente a uma usina sucroenergética situada na região de Botucatu-SP. A metodologia deste trabalho foi dividida em duas etapas distintas. Na primeira etapa buscou-se analisar um cenário inicial (A) em que foram estimados indicadores de desempenho operacional e econômico, por meio de um estudo de caso, com a obtenção de informações sobre a área colhida na propriedade na safra 2011. Na segunda etapa foi projetado um cenário otimizado (B), que foi desenvolvido com a formulação de um modelo matemático para a maximização da produção da cana-de-açúcar na área estudada. Para a escolha das variedades mais produtivas foram coletadas informações sobre os indicadores de produtividade (t ha-1), fibra (%) e POL (%), dos primeiros quatro anos de corte, no período de 2008 a 2012, de vinte e cinco variedades de cana-de-açúcar, dispostas em áreas próprias e arrendadas da...
In recent years, several factors have affected the sugarcane industry in Brazil, as the drop in agricultural productivity, low rate of industrial capacity utilization and decrease in the yield of agricultural processes, especially in harvesting process. The initial objective of this study was to propose a methodology for the estimation of operational and economical performance indicators for mechanical harvesting of sugarcane operations. The main objective was to develop a mathematical model to maximize sugarcane yield choosing the most productive sugarcane varieties which are within the highest quality level required by industry. Based on mathematical model results it was evaluated the impact of maximizing production on cutting and loading subsystem operational costs of the mechanized harvesting process. Data were collected through desk research conducted in a sugarcane plant located in the region of Botucatu, São Paulo State. Methodology was divided into two distinct stages. In the first one, an initial scenario (A) was analyzed and operational and economical performance indicators were estimated within a study case which collected information on the harvesting area in 2011. The second stage, an optimized scenario (B), was developed by formulating a mathematical model for maximizing sugarcane production within the studied area. For choosing the most productive varieties data from twenty-five varieties of sugarcane were collected by means of mechanized processes indicating indexes of productivity (t ha-1), fiber (%) and POL (%), along the first four years of cutting, from 2008 to 2012. Average of the indexes was used considering the first four cuts to solve the mathematical model programmed on GUSEK platform (GLPK Under Scite Extended Kit). Optimized scenario (B) enabled the estimation of operational and economical performance indicators in order to validate the proposed mathematical model...
In recent years, several factors have affected the sugarcane industry in Brazil, as the drop in agricultural productivity, low rate of industrial capacity utilization and decrease in the yield of agricultural processes, especially in harvesting process. The initial objective of this study was to propose a methodology for the estimation of operational and economical performance indicators for mechanical harvesting of sugarcane operations. The main objective was to develop a mathematical model to maximize sugarcane yield choosing the most productive sugarcane varieties which are within the highest quality level required by industry. Based on mathematical model results it was evaluated the impact of maximizing production on cutting and loading subsystem operational costs of the mechanized harvesting process. Data were collected through desk research conducted in a sugarcane plant located in the region of Botucatu, São Paulo State. Methodology was divided into two distinct stages. In the first one, an initial scenario (A) was analyzed and operational and economical performance indicators were estimated within a study case which collected information on the harvesting area in 2011. The second stage, an optimized scenario (B), was developed by formulating a mathematical model for maximizing sugarcane production within the studied area. For choosing the most productive varieties data from twenty-five varieties of sugarcane were collected by means of mechanized processes indicating indexes of productivity (t ha-1), fiber (%) and POL (%), along the first four years of cutting, from 2008 to 2012. Average of the indexes was used considering the first four cuts to solve the mathematical model programmed on GUSEK platform (GLPK Under Scite Extended Kit). Optimized scenario (B) enabled the estimation of operational and economical performance indicators in order to validate the proposed mathematical model...
Descrição
Palavras-chave
Cana-de-açúcar - Colheita, Cana-de-açúcar - Modelos matemáticos, Produtividade agrícola - Custos, Sugar-cane
Como citar
CERVI, Ricardo Ghantous. Modelagem matemática para maximização da produção da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) e impactos sobre o custo de operações mecanizadas de corte e carregamento. 2013. vi, 97 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” , Faculdade de Ciências Agronômicas de Botucatu, 2013.