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Previsão da produção de cacau utilizando Lógica Nebulosa

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Academic year: 2021

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PUC-Rio Curso: Lógica Nebulosa

Aluno: José Vargens

Profs.: Marley Vellasco e Ricardo Tanscheit

Resumo

Uma boa precisão na estimativa da produção passou a ser significativa na cacauicultura devido à forte diminuição da margem de comercialização do cacauicultor provocada pela combinação do aumento dos custos da produção , principalmente devido à disseminação da praga Vassoura de Bruxa, com a redução do preço de comercialização, principalmente pela queda da cotação internacional do produto final.

Este trabalho apresenta um sistema de lógica nebulosa (FLS) que permite o fazendeiro fazer uma previsão da sua produção de cacau com mais precisão e simplicidade, sendo ainda de baixo custo quando comparado ao método atualmente empregado. Este sistema foi projetado para ser parte de um sistema de controle que auxilie o gerenciamento da fazenda.

Os resultados preliminares são animadores indicando que o modelo tem a sensibilidade necessária para o contexto do problema .

A utilização deste modelo não exigirá do produtor conhecimento técnico específico e permitirá um aumento do lucro do negócio.

Palavras chave: lógica nebulosa (FLS), praga Vassoura de Bruxa.

Introdução

A cacauicultura tem passado nos últimos 10 anos por uma mudança radical na sua forma de produção. Infestada pela doença chamada Vassoura de Bruxa a produção caiu praticamente a zero através da dizimação dos pés de cacau. Ao longo deste tempo foram desenvolvidas pesquisas para resolver o problema e, atualmente a CEPLAC propõe uma nova técnica de produção que permite a produção comercial uma vez que reduz sensivelmente os efeitos da Vassoura

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de Bruxa, Porém esta técnica traz um aumento muito grande do custo da produção em relação ao método tradicional empregado anteriormente.

A cacauicultura é uma produção agrícola de exportação e por isso seu preço é definido basicamente pela sua cotação internacional. Esta característica faz com que a comercialização seja entre o produtor e o exportador. Além disto o preço do produto final varia dia a dia de acordo com a sua cotação nas bolsas internacionais de commodities e depende do estoque internacional do produto. Atualmente a cotação internacional do cacau tem estado num patamar muito baixo considerando-se o novo custo de produção da tecnologia proposta pela CEPLAC, consequentemente a margem do cacauicultor esta reduzida de tal forma que pequenos erros na conjugação produção x comercialização causam prejuízo.

Como a crise se estende há 10 anos os produtores se encontram descapitalizados e a forma para se manterem no negócio é o comprometimento da produção futura, seja através de penhor ao sistema financeiro seja através da venda a futuro ao exportador. Neste contexto saber estimar com precisão a sua produção passou a ser fator fundamental para o cacauicultor.

Até hoje as formas com consistência teórica para utilizadas para a previsão da produção eram a média da produção histórica do fazendeiro e o cálculo estatístico baseado numa amostra da plantação. A utilização da série histórica da produção tornou-se praticamente sem valor uma vez que a Vassoura de Bruxa dizimou as plantações anteriormente existentes e as novas plantas têm características genéticas de produtividade diferentes das antigas.

A previsão por amostragem teve seus parâmetros revistos pela CEPLAC para se ajustar às características de produtividade da nova plantação e poder continuar a ser utilizada. Desta forma ela é utilizada em combinação com o cálculo do potencial de produção da fazenda ( baseado no número de plantas, seu tipo, área plantada) para auxiliar na tomada das decisões estratégicas do cacauicultor.

Porém esta previsão apresenta alguns inconvenientes que comprometem a sua eficácia. O primeiro é o fato de seus parâmetros terem sido obtidos somente no laboratório da CEPLAC não representando, necessariamente, com exatidão

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as características das novas plantas no campo e acrescentando um custo adicional uma vez que é necessária uma coleta antecipada de alguns frutos. O segundo refere-se ao intervalo mínimo entre amostragens que não deve ser menor que 3 meses fazendo com que fatores que afetem a produção não possam Ter seus efeitos estimados antes do final do período considerado. O terceiro é que esta previsão é a “a posteriori” , uma constatação da conseqüência das ações tomadas anteriormente pelo produtor não permitindo um acompanhamento mais amiúde nem a simulação antecipada de cenários.

Descrição do Problema

Neste trabalho é apresentado um método de previsão que complementa a previsão por amostragem ao mesmo tempo que viabiliza a construção de um sistema de controle que permite ao fazendeiro avaliar o impacto das suas decisões de tal forma que ele possa maximizar sua margem no negócio. Era preciso levar em conta ainda o fato de que a solução proposta não acarretasse aumento de custos nem que obrigasse o fazendeiro a adquirir conhecimentos específicos para este processo além do já dominado por ele para a plantação de cacau.

Propomos um controlador Fuzzy para ajustar a estimativa amostral de previsão à medida que ocorram fatos que afetem a produção permitindo ao produtor reavaliar a previsão da sua produção a qualquer instante.

O problema passou a ser construir um modelo para calcular a variação da produção causada pela conjugação de diversos fatores que acontecem na plantação e que pudesse ser utilizado como um elemento num sistema gerencial da fazenda.

O primeiro a fazer foi definir o contexto do problema. Deste ponto de vista o problema do produtor pode ser encarado como um sistema de controle cuja saída são as práticas agrícolas que o cacauicultor deve executar na sua fazenda e cuja entrada é a estimativa de sua produção.

A figura apresenta uma síntese do sistema. O processo pode ser descrito da seguinte forma:

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1- A informação de entrada é a estimativa técnica da produção. Esta estimativa é baseada em características estáticas da plantação, tais como número de pés em produção, características químicas do solo e média de produção histórica. Ela é feita no início do ano agrícola e é realimentada trimestralmente pela estimativa amostral que é a amostragem da plantação feita a cada 3 meses de acordo com procedimento padrão da CEPLAC.

A esta informação são acrescidas as práticas agrícolas definidas pelo cacauicultor.

2- Estas informações são entradas no Controlador Fuzzy que faz a correção e produz a previsão da produção ajustada pelos fatos que afetam a produção. 3- Esta previsão ajustada será então utilizada no sistema da fazenda onde são tomadas as decisões estratégicas e que define as práticas agrícolas a serem adotas.

4- Estas práticas servem então como realimentação do sistema de controle.

Neste sistema de controle o problema focal é o Controlador que permitisse uma resposta rápida aos fatos que afetam a produção e que tivesse uma forma simples de operar.

A busca deste controlador teria que levar em consideração os aspectos conjunturais da lavoura cacaueira, principalmente, os seguintes:

Para ser simples teria que ser expresso em termos que o produtor estivesse habituado a tratar de modo a reduzir o seu esforço de adaptação ao sistema. Para produzir resultados precisos de forma a garantir uma melhora da eficiência do negócio teria que ser especificado por especialistas .

Além disto teria que ser fácil de ajustar uma vez que o conhecimento das novas tecnologias de produção são muito recentes e, naturalmente, deverão ocorrer necessidades de justes no modelo.

Um sistema baseado em Lógica Nebulosa atende a todos estes requisitos e por isso foi o adotado. A partir deste ponto o problema esta delimitado

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claramente: Desenvolver um sistema de lógica nebulosa (FLS) que tenha como resposta uma estimativa da variação da produção prevista pela estimativa técnica tendo como entrada o comportamento dos fatores que afetam a produção.

Descrição da Solução

Uma vez definido o problema específico, inclusive já encontrado o conseqüente do sistema, o primeiro passo em busca da solução foi a identificação das variáveis de entrada. Para esta identificação foi utilizado o critério de agrupamento de acordo com suas características de influência na produção: definem, aumentam e mantém a produção.

Foram definidas as seguintes variáveis Linguísticas do sistema: a- Fatores que definem a produção:

1- Distribuição das chuvas

b- Fatores que aumentam a produção: 2- Concorrência de mato

3- Nível de adubação 4- Nível de calagem

c- Fatores que mantém a produção: 5- Controle de pragas

6- Incidência de pragas 7- Controle de doenças 8- Incidência de doenças

O segundo passo foi conceituar a variável de saída do sistema de modo tal que ela refletisse os impactos na produção de todos inputs do sistema num único conjunto nebuloso de saída. Para estimar a variação da previsão da safra foram então definidos os seguintes termos para o conjunto nebuloso de saída:

Para equalizar o domínio do output do sistema foi feita uma avaliação junto aos especialistas sobre o impacto de cada um dos fatores diante dos termos propostos para o conjunto de saída . A resposta dos especialistas foi sintetisada na tabela abaixo.

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Com base nesta tabela foi então definido o domínio e o suporte do conjunto de saída que ficou assim definda:

Fuzzyficação

Com os inputs e outputs do sistema identificados foi possível construir o processo de fuzzyficação definindo para cada variável de entrada : seu domínio e sua função de pertinência especificando o conjunto de termos sua forma e suporte. O sistema ficou com os seguintes conjuntos de entrada:

O domínio de todas os conjuntos de entrada foram definidos como sendo o percentual de adequação de cada uma das práticas ao padrão teórico da nova tecnologia de produção de cacau proposto pela CEPLAC, estando assim no intervalo [0 1].

a) Fatores que definem a produção

Resultados

O último passo foi a avaliação teórica do sistema, para este fim foi desenvolvido um protótipo em MatLAb onde o sistema de lógica nebulosa (FLS) foi implementado.

A seguir apresentamos alguns dos resultados obtidos durante os testes para vaidação do sistema. Pode ser visto que o sistema apresenta sensibilidade suficiente para ser testado em campo.

» Caso 1 Distribuicao Chuva:0.6 Concorencia Mato:0.5 Nivel Adubacao:0.75 Nivel Calagem:0.3 Controle Praga:0.3 Incidencia Praga:0.35

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PUC-Rio Controle Doenca:0.7

Incidencia Doenca:0.7 Var Prod: 0.9401

Conclusão

Permitir ao fazendeiro fazer uma previsão da sua produção de cacau com mais precisão e flexibilidade a baixo custo de forma a auxilia-lo nas decisões estratégicas do seu negócio é o objetivo maior deste trabalho.

Para atingir este objetivo foi proposto um sistema baseado em lógica nebulosa que calcula a taxa de variação da estimativa técnica da produção usando como informações de entrada os 8 fatores cujas práticas agrícolas mais impactam na produção.

O controlador Fuzzy proposto é teoricamente consistente e foi avaliado positivamente pelos especialistas, porém ainda não foi realizado nenhum teste em situação real necessário para confirmar a sua validade prática.

A próxima etapa do trabalho será pois a realização do teste com dados reais. Como o ciclo da cultura do cacau é de 1 ano este processo será abreviado com a utilização de produtores voluntários que utilizarão o sistema.

Bibliografia

1- Mendel, Jerry M., Fuzzy Logic Systems for Engineering: A Tutorial, Proc. of the IEEE, vol 83, No. 3, March 95.

2- Fuzzy Logic Toolbox For Use with MATLAB, User’s Guide 3- Programa Fonte do Modelo

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Using this model the producer does not require specific technical knowledge and will increase the profit of the business.

Referências

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