A colheita mecanizada é uma das mais significativas e onerosas operações do processo de produção de cana-de-açúcar, tornando-se importante o entendimento das relações que envolvem o seu custo. Atualmente, as metodologias para estimar o custo da colheita partem do conceito de custo fixo e variável. No entanto, considerando a complexidade desse processo, faz-se necessário avaliar métodos capazes de relacionar os parâmetros operacionais com o custo final. Neste contexto, a modelagem estatística por meio da regressão permite tratar tais relações e prever tendências. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo empírico para o cálculo do custo da colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Desenvolveu-se um modelo linear generalizado (MLG) e um modelo linear generalizado misto (MLGM) ambos com distribuição gama, utilizando indicadores operacionais e dados de custo de 20 usinas do setor sucroalcooleiro. Por meio do MLGM, obteve-se uma aderência satisfatória quando comparado aos modelos MLG, nulo (média) e linear (supondo normalidade). Os indicadores que explicaram o custo foram: produtividade (t maq-1), consumo (l t-1), horímetro (h) e número de operadores por colhedora (nop). / The mechanized harvesting of sugarcane is one of the most significant and costly operations of the production process, thus it is important to understand the relationships involving its cost. Currently, methods to estimate these costs rise from the concept of fixed and variable cost. However, considering the complexity of the harvesting process, it is necessary to evaluate techniques to relate the operating parameters with the final cost. In this context, statistical modeling by regression allows to treat such relationship and predict trends. The objective of this study was to develop an empirical model to calculate the cost of mechanical harvesting of sugarcane. A generalized linear model (GLM) and a generalized linear mixed model (GLMM) both with gamma distribution was developed using operational indicators and cost data from 20 plants in the sugarcane industry. Through the GLMM, satisfactory adhesion was obtained when compared to the GLM, null model (average) and linear (assuming normality). The indicators that explained the cost were: productivity (t mach-1), consumption (l t-1), hourmeter (h) and number of operators per harvester (nop).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-03-20Bitstream added on 2014-06-13T19:19:56Z : No. of bitstreams: 1 reis_gn_dr_jabo.pdf: 1600656 bytes, checksum: 5d8e2f8ad0d23ebd51fa7b2f7e033fb8 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A colheita mecanizada da cana-de-açúcar tem relevância em todo o processo produtivo da cultura, inclusive na qualidade do produto final entregue para o processamento na usina. O presente trabalho teve por objetivo avaliar a qualidade do processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar crua, utilizando o controle estatístico do processo (CEP), e a capacidade do processo gerar resultados dentro dos limites especificados, por meio da análise de capabilidade, quantificando as perdas e os danos causados às soqueiras pelo mecanismo de corte basal. O experimento foi conduzido em área de ARGISSOLO Amarelo, localizada no município de Arez – RN, sob dois tipos manejos do solo, no sistema convencional de preparo. Os tratamentos foram: AR+GM (arado de aivecas + grade média); GP+GM (grade pesada + grade média) e as perdas determinadas por meio de amostragem. Os atributos do tipo rebolo repicado, toco e totais diferiram estatisticamente entre os tratamentos estudados, sendo os maiores valores de perdas quantificados para o tratamento que utilizou o arado de aivecas seguido de grade média. O processo de colheita apresenta-se fora de controle para os atributos do tipo rebolo repicado, cana inteira, cana-ponta, pedaço fixo, pedaço solto, lasca e estilhaço. O tratamento arado de aivecas seguido de grade média apresenta maiores graus de danos ocasionados às soqueiras, comparado ao tratamento (GP+GM). O tratamento (AR+GM) apresenta maior área de microrrelevo, diferindo estatisticamente do tratamento preparado com grade pesada seguida de grade média. / The mechanized harvest of sugar cane is relevant to the whole productive process of the crop, including the quality of the final product that is delivered for processing at the plant. The objective of this study is to evaluate the quality of the process of the mechanized harvest of raw sugar cane by means of statistical process control, and also the capacity of the process to generate results within the specified limits through the analysis of capability, quantifying the losses and damages caused to the stalks (ratoon) by the mechanism of the cutting base. The experiment was conducted in an area of yellow clay soil located in the municipal of Arez, RN, Brazil, using two methods of managing the soil within the conventional system of preparation. The treatments were: (a) moldboard ploughs followed by average weight offset disc harrow and; (b) heavy offset disc harrow followed by average weight offset disc harrow, with the losses being determined through samples. The losses attributed to splinted stalks, pieces and stubble total differed statistically between the treatments studied, being that the highest values of quantified losses came from the treatment using moldboard ploughs followed by average weight offset disc harrow. The harvesting process proved unmanageable due to splinted stalks, whole cane, cane points, fixed pieces, loose pieces and splinters. The treatment using moldboard ploughs followed by average weight offset disc harrow presented the highest degree of damage to the stalks when compared to treatment (b). The treatment (a) presented the largest area of microrelief, differing statistically from the treatment using heavy offset disc harrow followed by average weight offset disc harrow.

A colheita mecanizada é uma das mais significativas e onerosas operações do processo de produção de cana-de-açúcar, tornando-se importante o entendimento das relações que envolvem o seu custo. Atualmente, as metodologias para estimar o custo da colheita partem do conceito de custo fixo e variável. No entanto, considerando a complexidade desse processo, faz-se necessário avaliar métodos capazes de relacionar os parâmetros operacionais com o custo final. Neste contexto, a modelagem estatística por meio da regressão permite tratar tais relações e prever tendências. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo empírico para o cálculo do custo da colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Desenvolveu-se um modelo linear generalizado (MLG) e um modelo linear generalizado misto (MLGM) ambos com distribuição gama, utilizando indicadores operacionais e dados de custo de 20 usinas do setor sucroalcooleiro. Por meio do MLGM, obteve-se uma aderência satisfatória quando comparado aos modelos MLG, nulo (média) e linear (supondo normalidade). Os indicadores que explicaram o custo foram: produtividade (t maq-1), consumo (l t-1), horímetro (h) e número de operadores por colhedora (nop). / The mechanized harvesting of sugarcane is one of the most significant and costly operations of the production process, thus it is important to understand the relationships involving its cost. Currently, methods to estimate these costs rise from the concept of fixed and variable cost. However, considering the complexity of the harvesting process, it is necessary to evaluate techniques to relate the operating parameters with the final cost. In this context, statistical modeling by regression allows to treat such relationship and predict trends. The objective of this study was to develop an empirical model to calculate the cost of mechanical harvesting of sugarcane. A generalized linear model (GLM) and a generalized linear mixed model (GLMM) both with gamma distribution was developed using operational indicators and cost data from 20 plants in the sugarcane industry. Through the GLMM, satisfactory adhesion was obtained when compared to the GLM, null model (average) and linear (assuming normality). The indicators that explained the cost were: productivity (t mach-1), consumption (l t-1), hourmeter (h) and number of operators per harvester (nop).