Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ADRIELLE MARQUES MENDES DA SILVA.pdf: 2082243 bytes, checksum: 6f7d9688881a35a5d6fa46dcaefbdd58 (MD5)
Previous issue date: 2015-03-12 / This paper is about the analysis of the soybean production chain in the state of
Goias, with emphasis on logistics operations. Was made using descriptive statistics
and analysis methods. Through the construction and observation State of Goias
maps, highlighting the soybean production and logistics operation means. The data
for the preparation of the study were collected from the governmental and nongovernmental
agencies. Then underwent statistical methods through simple linear
regression and multivariate statistics for modeling chain. Through analysis both
descriptive, as statistics, we found production growth over the years, the productivity
and the increase in planted areas. Growth analysis was made of the capacity of the
stores static over the years. With the analysis results, it was possible made out the
forecast production chain behavior and its relationship with the logistics operations
for years to come. Came to the conclusion that soybean production growth rate is
higher than the growth of the static capacity of the warehouses. Soy is transported
primarily through road transport, rail transport is not used for soy transport, which
increases transportation costs. The job then becomes suggestion for future
investments in logistics infrastructure in the State of Goias, as the forecasts made by
the analysis justifying the need for investment to reduce logistics costs the soy
production chain. / Este trabalho trata da análise da cadeia produtiva de soja no estado de Goiás, com
ênfase nas operações logísticas. Fez-se o uso de métodos descritivos e estatísticos
para as análises. Por meio da construção e observação de mapas do Estado de
Goiás, destacando a produção de soja e os meios de operação logística. Os dados
para elaboração do trabalho foram levantados junto aos órgãos governamentais e
não governamentais. Em seguida, foram submetidos a métodos estatísticos através
de análises de regressão linear simples e estatística multivariada para a modelagem
da cadeia. Através das análises, tanto descritiva, quanto estatística, foi possível
verificar o crescimento da produção ao longo dos anos, a produtividade e o aumento
das áreas plantadas. Foi feita a análise do crescimento da capacidade estática dos
armazéns ao longo dos anos. Através dos resultados das análises, foi possível
realizar a previsão do comportamento da cadeia produtiva e sua relação com as
operações logísticas para os próximos anos. Chegou-se a conclusão de que a taxa
de crescimento da produção de soja é superior ao crescimento da capacidade
estática dos armazéns. A soja é transportada basicamente por meio de transporte
rodoviário, o modal ferroviário não é utilizado para transporte de soja, o que eleva os
custos com transporte. O trabalho então torna- se sugestão para investimentos
futuros em infraestrutura logística no Estado de Goiás, visto que as previsões
estabelecidas pelas análises justificam a necessidade de investimentos para a
redução dos custos logísticos da cadeia produtiva da soja.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/2463 |
| Date | 12 March 2015 |
| Creators | Silva, Adrielle Marques Mendes da |
| Contributors | Menezes, José Elmo de, Machado, Ricardo Luiz, Carmo, Iran Martins do, Silva, Solange da |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas, PUC Goiás, BR, Escola de Engenharia::Curso de Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7406757354173554330, 600, 600, 600, -7186439528741891538, 2551182063231974631 |
Page generated in 0.0025 seconds