Carregamento

Os elementos do ciclo de trabalho do carregador florestal são mostrados na TABELA 21.

TABELA 21 – ELEMENTOS DO CICLO DE TRABALHO DO CARREGADOR FLORESTAL NO CARREGAMENTO DE TORAS DE Pinus taeda.

Deslocamento da grua vazia: começa quando a grua se movimenta do compartimento de carga do veículo de transporte até a pilha de toras e termina quando a grua encosta nas toras da pilha.

Arrumação da carga na grua: começa quando a grua encosta nas toras da pilha e termina quando a grua carregada com as toras inicia o movimento em direção ao compartimento de carga do veículo de transporte.

Deslocamento da grua carregada: começa quando a grua carregada com as toras inicia o movimento da pilha de madeira até o compartimento de carga do veículo de transporte e termina quando as toras encostam no compartimento de carga do veículo de transporte ou nas toras já acomodadas no mesmo.

Arrumação da carga no veículo de transporte: começa quando as toras encostam no compartimento de carga do veículo de transporte ou nas toras já acomodadas no mesmo e termina com o início do movimento da grua vazia em direção à pilha de toras.

Interrupções: inicia quando a máquina para de realizar atividades relacionadas ao ciclo de trabalho e termina quando o trabalho recomeça.

FONTE: O autor (2019).

Durante o estudo, o trabalho com essa máquina foi realizado por apenas um operador. O volume por ciclo, assim como para o forwarder, foi obtido pela

multiplicação do número de toras pelo respectivo volume por tora de cada sortimento carregado. O número de toras foi obtido pela contagem das toras de cada sortimento em cada ciclo de trabalho realizado.

5.4.2.4 Análise dos dados

Os tempos consumidos nos elementos do ciclo de trabalho (s m^-3) das máquinas foram obtidos pela razão entre o tempo consumido em cada etapa (s) e o volume por ciclo (m³). No caso do harvester, o volume por ciclo foi igual ao volume comercial de cada árvore derrubada e processada.

A produtividade (PPMH) das máquinas foi calculada pela Expressão 2. A unidade de medida utilizada no estudo para essa variável (m³ PMH0-1) se refere a produção das máquinas (m³) a cada hora-máquina produtiva livre de interrupções (PMH0-1).

𝑃_𝑃𝑀𝐻 = 3600 ∗ 𝑉_{𝑐𝑖𝑐𝑙𝑜}

𝑇_𝑡 (Expressão 2)

Em que: PPMH = produtividade por hora-máquina produtiva (m³ PMH0-1); Vciclo = volume por ciclo (m³);

Tt = tempo total do ciclo de trabalho livre de interrupções (s).

Previamente às análises, foi realizada a identificação e exclusão de outliers, conforme critérios citados por Tukey (1977). Nessa etapa também foi realizada uma análise exploratória dos dados, com vistas à padronização da amplitude das principais variáveis influentes no desempenho do forwarder, conforme recomendado por Magagnotti e Spinelli (2012). Essa medida teve como objetivo isolar ao máximo os efeitos dos tratamentos testados, sem que as “variáveis incômodas” e co-variáveis pudessem mascarar os efeitos dos tratamentos.

Os pressupostos de normalidade e homogeneidade de variâncias dos resíduos da variável produtividade foram testados por meio dos testes de Kolmogorov-smirnov e Bartlett (p > 0,05), respectivamente. Quando necessário, transformações matemáticas foram aplicadas na variável de interesse para o atendimento dos pressupostos supracitados.

O erro de amostragem relativo (Expressão 3) foi determinado considerando a produtividade das máquinas, conforme Murphy (2005).

𝐸 = 𝑡 ∗ √𝜎² ∗ 100

√𝑛 ∗ 𝑥̅ (Expressão 3)

Em que: 𝐸 = erro de amostragem relativo (%); 𝑡 = t de Student para o nível de 5% de significância; 𝜎²

= variância da produtividade(m³ PMH0-1)²; 𝑛 = número de ciclos de trabalho coletados; 𝑥̅ = média da produtividade (m³ PMH0-1).

Estatística descritiva foi usada por meio de medidas de tendência central (média) e dispersão (erro padrão da média, coeficiente de variação e amplitude) para descrever os tempos consumidos nos elementos do ciclo de trabalho, produtividades e co-variáveis de todos as máquinas analisadas. Ademais, análise de correlação de Pearson (r) foi usada para a verificação de relações entre variáveis.

Para o forwarder, a influência dos blocos, tratamentos e das co-variáveis sobre os tempos consumidos nos elementos do ciclo de trabalho e produtividade foram testados por meio de modelagem linear generalizada para um nível de significância de 5%, conforme Ampoorter et al. (2010). O efeito dos blocos foi testado com o intuito de detectar discrepâncias entre as repetições de um mesmo tratamento, devido à possíveis variações de maior magnitude nas co-variáveis de alguma das parcela.

Os efeitos dos blocos, tratamentos e operadores na produtividade do forwarder foram considerados fixos, ao passo que as demais co-variáveis foram consideradas de efeito aleatório (distância de extração, declividade, volume comercial, volume por cicloe volume por tora).

A mesma análise foi utilizada para o harvester, considerando o efeito dos operadores como fixo e o do volume comercial e volume médio por tora como aleatórios. No caso do carregador florestal, somente o efeito do volume por torafoi avaliado.

De acordo com o número de variáveis independentes (co-variáveis) significativas pela modelagem linear generalizada (p < 0,05), análises de regressão simples e múltipla (p < 0,05) foram conduzidas, com o objetivo de estimar a produtividade das máquinas.

A produtividade do harvester foi estimada em função do volume comercial e volume médio por tora de cada árvore. Para o carregador florestal, o volume por tora foi usado como variável independente na estimativa da produtividade. No caso do forwarder, a produtividade foi modelada separadamente para cada tratamento estudado (T1, T2 e T3), em função do volume por tora e distância de extração. Esse

procedimento visou contornar as variações dessas co-variáveis entre as parcelas em que os diferentes tratamentos foram aplicados.

As equações ajustadas foram avaliadas por meio do coeficiente de determinação ajustado (R²aj.), erro padrão da estimativa absoluto (Syx), erro padrão da estimativa relativo (Syx%), valor F e análise gráfica dos resíduos.