ÂNGELO DOMINGOS BANCHI
IMPACTO DA PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA E DA VIDA DOS
EQUIPAMENTOS NA PRODUÇÃO E NO CUSTO DA
COLHEDORA DE CANA-DE-AÇÚCAR
CAMPINAS 2017
IMPACTO DA PRODUTIVIDADE AGRÍCOLA E DA VIDA DOS
EQUIPAMENTOS NA PRODUÇÃO E NO CUSTO DA
COLHEDORA DE CANA-DE-AÇÚCAR
Tese apresentada à Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas como parte dos requisitos exigidos para a obtenção do título de Doutor, na área de concentração de Máquinas Agrícolas.
Orientador: Prof. Dr. Angel Pontin Garcia
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA TESE DEFENDIDA PELO ALUNO ÂNGELO DOMINGOS BANCHI, E ORIENTADA PELO PROF. DR. ANGEL PONTIN GARCIA.
CAMPINAS 2017
Agência(s) de fomento e nº(s) de processo(s): Não se aplica.
Ficha catalográfica
Universidade Estadual de Campinas Biblioteca da Área de Engenharia e Arquitetura Elizangela Aparecida dos Santos Souza - CRB 8/8098
Banchi, Ângelo Domingos, 1952-
B16i Impacto da produtividade agrícola e da vida dos equipamentos na
produção e no custo da colhedora de cana-de-açúcar / Ângelo Domingos Banchi. – Campinas, SP: [s.n.], 2017.
Orientador: Angel Pontin Garcia.
Tese (doutorado) – Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola.
1. Colheita. 2. Custo operacional. 3. Agricultura - Mecanização - Custo operacional. I. Garcia, Angel Pontin, 1978-. II. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola. III. Título.
Informações para Biblioteca Digital
Título em outro idioma: Impact of agricultural productivity and life of equipment in the
production and cost of the sugar cane harvest
Palavras-chave em inglês:
Harvest
Operational cost Agriculture Mechanization
Área de concentração: Máquinas Agrícolas Titulação: Doutor em Engenharia Agrícola Banca examinadora:
Angel Pontin Garcia [Orientador] Admilson Írio Ribeiro
Marco Tulio Ospina Patino Nilson Antonio Modesto Arraes Leandro Maria Gimenez
Data de defesa: 29-08-2017
Este exemplar corresponde à redação final da Tese de Doutorado defendida por Angelo
Domingos Banchi, aprovada pela Comissão Julgadora em 29 de agosto de 2017, na Faculdade
de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas.
________________________________________________________________ Prof. Dr. Angel Pontin Garcia – Presidente e Orientador
FEAGRI/UNICAMP
_________________________________________________________________ Prof. Dr. Leandro Maria Gimenez – Membro Titular
ESALQ/USP
_________________________________________________________________ Prof. Dr. Marco Tulio Ospina Patino – Membro Titular
FEAGRI/UNICAMP
_________________________________________________________________ Prof. Dr. Admilson Írio Ribeiro– Membro Titular
UNESP/Sorocaba
_________________________________________________________________ Prof. Dr. Nilson Antonio Modesto Arraes – Membro Titular
FEAGRI/UNICAMP
A Ata da defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontra-se no processo de vida acadêmica do discente
Aos meus colegas e familiares, destacando a minha esposa Maria Aparecida e meus filhos Marcos Henrique, Flávio e André, dos quais furtei muitas horas de nosso convívio.
AGRADECIMENTOS
À Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade de Campinas, pela oportunidade. Aos nossos professores e colegas de curso, pelo excelente convívio, pela ajuda muitas vezes recebida e por nos proporcionarem trocas de aprendizado.
Ao Prof. Dr. Antônio José da Silva Maciel, por sua dedicação, orientações e supervisão em todo o desenvolvimento do trabalho.
Ao Prof. Dr. Marcos Milan da ESALQ/USP, por suas sugestões e orientações.
À empresa Assiste – Assessoria em Sistemas Técnicos, pelo patrocínio e pela permissão à minha participação neste curso.
Aos nossos colegas profissionais José Roberto Lopes, Valter Aparecido Ferreira, Luís Guilherme Arruda Favarin, Flavio Sammartino Rocha e Giovanna Marostegan Bego, pelo fornecimento de informações da área de manutenção.
Aos colegas acadêmicos Cezário B. Galvão, Giancarlo C. Rocco, Marcos Okuno, Nelson Franco Jr. e demais colegas, pelo apoio nas pesquisas.
Às unidades sucroalcooleiras e às concessionárias de máquinas agrícolas que permitiram o uso de seus dados e índices.
RESUMO
A agricultura brasileira, juntamente com sua mecanização, tem-se desenvolvido nas últimas décadas e, em específico, na cultura da cana-de-açúcar. Destaca-se que o custo da mecanização é em torno de 45% do custo total de produção; assim, requer-se um adequado gerenciamento, tanto técnico-econômico quanto operacional-logístico e ambiental. Assim, esta pesquisa tem por objetivo modelar a capacidade operacional da colhedora (COC) em função da vida desses equipamentos (horas acumulada de uso) e da produtividade agrícola da cultura, sendo este um indicador gerencial que mede a quantidade de massa vegetal colhida por unidade de tempo. Também foi modelado o custo operacional da colhedora (CO) em função da COC e, com o auxílio de ferramentas estatísticas, selecionaram-se as equações que melhor representam cada um dos indicadores. Em uma faixa de vida das colhedoras variando de 0 a 20.000 horas de uso e uma produtividade agrícola da cultura variando de 50 a 120 Mg ha-1, a COC tem valores entre
18 a 45 Mg h-1, o que implica discrepâncias operacionais e, consequentemente, econômicas,
visto que o CO da colhedora está na faixa de R$7,58 a R$19,24 por tonelada. A produtividade agrícola da cultura é diretamente proporcional, mas não linear à COC, já a idade da colhedora é inversamente proporcional e não linear à COC. O Custo operacional da colhedora é influenciado pela COC, pela idade da colhedora e pela produtividade agrícola da cultura. Após essas análises, efetuaram-se aplicações da COC, validando e verificando a abrangência dessas equações para várias empresas e fabricantes de colhedoras.
Palavras-chave: capacidade operacional; custo operacional; indicadores de desempenho;
ABSTRACT
Brazilian agriculture, along with its mechanization, has developed in the last decades and, specifically, in the sugar cane culture. It should be noted that the cost of mechanization is around 45% of the total cost of production; thus, adequate management is required, both technical-economic and operational-logistic and environmental. This research aims at modeling the operational capacity of the harvester (COC) according to the life of these equipment (cumulative hours of use) and the crop’s agricultural productivity, being this a managerial indicator that measures the amount of vegetal mass harvested per unit of time. It was also modeled the operational cost of the harvester (CO) as a function of the COC and with the help of statistical tools, the equations that best represent each indicator were selected. In a harvester life span varying from 0 to 20,000 hours of use and an agricultural crop yield ranging from 50 to 120 Mg ha-1, the COC has values between 18 to 45 Mg h-1, which implies operational discrepancies and consequently economic, since the CO of the harvester is in the range of R $ 7.58 to R $ 19.24 per ton. The agricultural productivity of the crop is directly proportional but not linear to the COC, since the age of the harvester is inversely proportional and not linear to the COC. The operational cost of the harvester is influenced by the COC, the age of the harvester and the agricultural productivity of the harvester. After these analyzes were made COC applications, validating and verifying the comprehensiveness of these equations for several companies and manufacturers of harvesters.
Keywords: operational harvesting capacity; operational cost; performance indicators;
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Evolução da produção de cana-de-açúcar no Brasil. ... 24
Figura 2 - Evolução da colheita da cana-de-açúcar no estado de São Paulo ... 25
Figura 3 - Áreas de cana-de-açúcar colhida crua na safra 2006/2007. ... 26
Figura 4 - Áreas de cana colhida crua na safra 2013/2014. ... 26
Figura 5 - Percentual da colheita mecanizada na região Centro-Sul do Brasil (Safra 13/14). . 27
Figura 6 - Evolução da colheita mecanizada na região Centro-Sul do Brasil ... 27
Figura 7 - Comparativo da evolução da colheita mecânica e a produtividade agrícola da cultura nos canaviais (t/ha). ... 28
Figura 8 - Participação da mecanização no custo de produção – setor sucroalcooleiro. ... 29
Figura 9 - Partes de uma colhedora de cana-de-açúcar. ... 30
Figura 10 - Sistema de colheita de cana-de-açúcar e suas interfaces. ... 31
Figura 11 - Carreta transbordo... 32
Figura 12 - Caminhão transbordo ... 32
Figura 13 - Corte e carregamento de cana-de-açúcar ... 32
Figura 14 - Transferência de cana-de-açúcar para o caminhão rodoviário ... 33
Figura 15 - Fluxograma do processo de colheita e transporte de cana-de-açúcar ... 34
Figura 16 - Módulos que integram um sistema de Gestão de Frota. ... 36
Figura 17 - Diagrama das parcelas da composição dos custos. ... 39
Figura 18 - Evolução do CRM (R$) ao longo da vida das colhedoras de cana. ... 44
Figura 19 - Evolução do custo com reparos e manutenção acumulado (R$ h⁻¹) ao longo da vida das colhedoras de cana. ... 45
Figura 20 - Evolução do custo com reparos e manutenção por tonelada de cana colhida (R$ Mg⁻¹) ao longo da vida das colhedoras. ... 45
Figura 21 - 1. Porcentagem dos custos que resultam no Custo Global; 2. Custo com reparo e manutenção. ... 46
Figura 22 - Influência da produtividade agrícola da cultura no canavial em Mg ha-1 (eixo x) e a capacidade efetiva (CE), em Mg h-1 (eixo y) da colhedora. ... 49
Figura 23 - Capacidade operacional da colhedora em função da produtividade agrícola. ... 52
Figura 24 - Capacidade operacional da colhedora em função da vida da máquina ... 53
Figura 25 - Uso anual das colhedoras de cana em função da vida útil (h). ... 57
Figura 26 - Disponibilidade de manutenção das colhedoras em função da vida ... 59
Figura 27 - Função transferência ... 61
Figura 28 - Diagrama das parcelas da composição dos custos ... 76
Figura 29 - Uso anual por faixa de vida (idade) da colhedora ... 78
Figura 31 - Composição da matriz de custo por tonelada e célula detalhe. ... 81 Figura 32 - Análise do modelo 3 - Sem exclusão de pontos (0 % de eliminação) - (a) Resíduo
versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. (d) Capacidade operacional versus Vida. (e) Capacidade operacional
em função da produtividade agrícola da cultura. (f) COC observada versus COC calculada. . 86 Figura 33 - Análise do modelo 3 – 50 % exclusão de pontos - (a) Resíduo versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. (d) Capacidade operacional versus Vida. (e) Capacidade operacional em função da produtividade agrícola da cultura. (f) COC observada versus COC calculada. ... 86 Figura 34 - Análise do modelo 4 - Sem exclusão de pontos (0 % de eliminação) - (a) Resíduo
versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. ... 87
Figura 35 - Análise do modelo 4 – 50 % exclusão de pontos - (a) Resíduo versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. (d) Capacidade operacional versus Vida. (e) Capacidade operacional em função da produtividade agrícola da cultura. (f) COC observada versus COC calculada. ... 87 Figura 36 - Análise do modelo 7 – Sem exclusão de pontos (0 % de eliminação) - (a) Resíduo
versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. ... 88
Figura 37 - Análise do modelo 7 – 50 % exclusão de pontos - (a) Resíduo versus valores ajustados. (b) Resíduo versus ordem da coleta dos dados. (c) Função acumulada versus função empírica. (d) Capacidade operacional versus Vida. (e) Capacidade operacional em função da produtividade agrícola da cultura. (f) COC observada versus COC calculada. ... 88 Figura 38 - Superfície de resposta do Modelo 4. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 91 Figura 39 - Capacidade Operacional calculada em função do real. (a) Geral. (b) Unidade G-B. (c) Unidade G-E. (d) Unidade G-F. (e) Unidade G-G. (f) Unidade G-I. ... 93 Figura 40 - Superfície de resposta da simulação do CO - (a) CO em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) CO em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) CO em função da vida útil da máquina em vista lateral. (d) CO em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 96 Figura 41 - CO em função da COC para diferentes produtividades agrícolas da cultura ... 97 Figura 42 -. Comparativo da COC entre fabricantes. (a) para uma mesma idade (vida 8.000 h). (b) para uma mesma produtividade agrícola da cultura (Produtividade agrícola 80 Mg ha-1). 99 Figura 43 - Superfície de resposta do comparativo da COC entre dois fabricantes. (a) Comparativo da COC entre fabricantes em Função da Produtividade Agrícola da Cultura e da Vida Útil da Máquina. (b) Comparativo da COC entre fabricantes em Função da Produtividade Agrícola da Cultura e da Vida Útil da Máquina. (c) Comparativo da COC em função da Vida Útil da Máquina Vista Lateral. (d) Comparativo da COC em Função da Produtividade Agrícola da Cultura Vista lateral. ... 100 Figura 44 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC
em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 103 Figura 45 - COC (Mg h-1) em função da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1) para uma vida média de 7.000 horas das colhedoras. ... 105 Figura 46 - COC (Mg h-1) em função da vida útil da máquina (h) para uma produtividade
agrícola da cultura de 70 Mg ha-1. ... 105 Figura 47 - Superfície de resposta do Comparativo da COC. (a) Comparativo da COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) Comparativo da COC em função da vida útil da máquina em vista lateral. (c) Comparativo da COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 106 Figura 48. Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 124 Figura 49 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 126 Figura 50. Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 128 Figura 51. Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 130 Figura 52 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 132 Figura 53 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 134 Figura 54 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 136
Figura 55 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 138 Figura 56 - Superfície de resposta do Modelo 4 para os parâmetros médios do grupo agroindustrial. (a) COC em função da vida útil da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (b) COC em função da vida da máquina e da produtividade agrícola da cultura. (c) COC em função da vida útil da máquina (h) em vista lateral. (d) COC em função da produtividade agrícola da cultura em vista lateral. ... 140
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Consumo de combustível de tratores de pneus e colhedoras de cana. ... 41
Tabela 2 - Avaliação do gasto de lubrificante em relação ao de combustível... 42
Tabela 3 - Resumo dos dados coletados nas unidades sucroalcooleiras (base 2015)... 71
Tabela 4 - Amostra parcial dos dados utilizados da unidade A... 72
Tabela 5 - Modelos matemáticos analisados (número do modelo e descrição da equação) .... 74
Tabela 6 - Parâmetros dos modelos testados ... 84
Tabela 7 - Resumo das análises estatísticas dos modelos ... 89
Tabela 8 – Parâmetros b e c do modelo 4 para cada unidade sucroalcooleira. ... 90
Tabela 9 - Teste da razão de verossimilhança. ... 91
Tabela 10 - Matriz da capacidade operacional da colhedora (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 92
Tabela 11 - Simulação do CO da colhedora para diferentes combinações de produtividade e vida da colhedora ... 94
Tabela 12 - Parâmetros da equação do custo e suas análises estatísticas. ... 95
Tabela 13 - Parâmetros do modelo 4 para cada fabricante ... 98
Tabela 14 - Teste da razão de verossimilhança ... 98
Tabela 15 - Avaliação do uso de equipamentos. ... 101
Tabela 16 - Parâmetros utilizados em cada unidade. ... 102
Tabela 17 - Análise estatística da COC, TCH e Vida das colhedoras das unidades. ... 102
Tabela 18 - Matriz da capacidade operacional da colhedora (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 104
Tabela 19 – Características do dimensionamento de uma usina de açúcar. ... 107
Tabela 20 - Análise das simulações da composição de um parque de máquinas em uma usina de açúcar. ... 108
Tabela 21 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 125
Tabela 22 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 127
Tabela 23 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 129
Tabela 24 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 131
Tabela 25 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 133
Tabela 26 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 135 Tabela 27 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 137 Tabela 28 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da
produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 139 Tabela 29 - Matriz da capacidade operacional (Mg h-1) em função da vida da máquina (h) e da produtividade agrícola da cultura (Mg ha-1). ... 141
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AIC – Critério de informação de Akaike ANOVA – Análise de variância
ASABE – American Society of Agricultural and Biological Engineers BIC – Critério de informação Bayesiano
CEc – Capacidade efetiva de carregadoras
CENEBIO – Centro nacional de referência em biomassa CRM – Custo com reparo e manutenção
CO – Custo operacional de colheita de cana-de-açúcar
COC – Capacidade operacional de colheita mecânica de cana-de-açúcar COJ – Capacidade operacional de jornada
COLT – Capacidade operacional de longo termo
CRM – Custo com reparo e manutenção CS – Centro Sul do Brasil
CTT – Corte, transbordo e transporte DAP – Diâmetro da árvore à altura do peito
MAPA – Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento MLM – Modelos lineares mistos
MNLM – Modelos não lineares mistos MV – Máxima verossimilhança
PECEGE – Instituto de pesquisa e educação do meio agrícola – Piracicaba-SP
POL – Porcentagem em massa de sacarose aparente contida em uma solução açucarada. TCH – Produtividade agrícola da cultura (toneladas colhidas por hectare, Mg ha-1) TRV – Teste da razão de verossimilhança
SUMÁRIO
RESUMO ... 7
ABSTRACT ... 8
LISTA DE FIGURAS ... 9
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ... 15
1. INTRODUÇÃO ... 19
1.1. Objetivo ... 20
1.2. Objetivos específicos ... 20
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 21
2.1. Colheita de cana-de-açúcar – panorama do desenvolvimento ... 21
2.2. A evolução do setor sucroalcooleiro no Brasil ... 24
2.3. Composição do custo global na produção de açúcar ... 28
2.4. Princípios operacionais da colhedora ... 29
2.5. Processo operacional de colheita mecanizada de cana-de-açúcar ... 30
2.6. Composição do custo em máquinas agrícolas ... 38
2.6.1. Custo de máquinas agrícolas... 39
2.6.2. Referência do custo de equipamentos ... 41
2.6.2.1. Custo de combustíveis ... 41
2.6.2.2. Custo de lubrificantes ... 41
2.6.2.3. Custo com Reparo e Manutenção ... 42
2.7. Capacidade operacional da colhedora (COC) ... 47
2.7.1. Capacidade operacional de jornada – COj ... 50
2.7.2. Capacidade operacional de longo termo - COLT ... 51
2.7.3. Capacidade efetiva de carregadoras – CEc ... 51
2.7.4. Capacidade Operacional da colhedora em função da produtividade agrícola da cultura e da vida da colhedora ... 52
2.7.5. Capacidade operacional de carregadoras de cana-de-açúcar inteira ... 54
2.7.6. Capacidade operacional de colhedoras de cereais ... 54
2.7.7. Capacidade operacional de colhedoras de madeira ... 54
2.8.1. Utilização das Máquinas Agrícolas ... 56
2.8.2. Eficiência de Disponibilidade Mecânica ... 57
2.9. Modelos matemáticos ... 59
2.9.1. Modelos fenomenológicos ... 60
2.9.2. Modelos empíricos... 61
2.9.3. Estimação dos parâmetros ... 62
2.9.3.1. Método dos mínimos quadrados ordinários ... 62
2.9.3.2. Método da máxima verossimilhança ... 63
2.9.4. Análise do ajuste do modelo ... 64
2.9.4.1. Teste da Razão de Verossimilhança ... 65
2.9.4.2. Critérios de Informação ... 67
2.9.4.3. Análise dos resíduos ... 68
3. MATERIAIS E MÉTODOS ... 70
3.1. Coleta de dados ... 70
3.2. Modelagem matemática da COC e CO ... 73
3.3. Aplicações da COC - Cenários ... 82
4. RESULTADOS ... 84
4.1. Modelagem da capacidade operacional da colhedora (COC) ... 84
4.1.1. Determinação dos parâmetros do modelo proposto para cada unidade sucroalcooleira da base de dados 90 4.1.2. Análise gráfica e numérica do modelo 4 – Equação selecionada ... 91
4.1.3. Ajuste do modelo 4 para diferentes unidades sucroalcooleiras ... 93
4.2. Modelagem do custo operacional da colhedora (CO) ... 94
4.3. Aplicações da Capacidade operacional da colhedora ... 98
4.3.1. Comparativo da COC para dois fabricantes de colhedoras ... 98
4.3.2. Gestão dos equipamentos de uma unidade sucroalcooleira ... 100
4.3.3. Avaliação da COC dentro de um grupo sucroenergético (várias empresas) ... 101
4.3.4. Dimensionamento do parque de colhedoras de uma unidade produtora ... 107
4.4. Considerações sobre os resultados ... 109
5. CONCLUSÕES ... 110
6. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ... 111
APÊNDICE ... 124
Apêndice A - Unidade A... 124
Apêndice B - Unidade B ... 126 Apêndice C - Unidade C... 128 Apêndice D - Unidade D... 130 Apêndice E - Unidade E ... 132 Apêndice F - Unidade F ... 134 Apêndice G - Unidade G ... 136 Apêndice H - Unidade H ... 138 Apêndice I - Unidade I ... 140
Apêndice J – Simulação do CO para diferentes produtividades agrícolas da cultura ... 142
ANEXOS ... 144
1. INTRODUÇÃO
A agricultura brasileira tem-se desenvolvido nas últimas décadas e, em específico, na cultura da cana-de-açúcar, que, segundo o Ministério de Abastecimento, Pecuária e Agricultura - MAPA (2017), em 1980 e em 2016, foram produzidas, respectivamente, em milhões de toneladas, 123 e 651 com uma estimativa para 2017 de 635. Nesse período, a utilização de máquinas agrícolas foi essencial para o aumento das áreas cultivadas; ênfase especial foi dada ao processo de colheita e, desse modo, está-se cumprindo a exigência legal atual, quando a queima da cana está proibida (SEVERO e CARDOSO, 2009).
O processo operacional de colheita de cana-de-açúcar, devido à grande quantidade de equipamentos, torna a gestão do parque de máquinas complexo, sendo necessário um monitoramento contínuo da capacidade operacional da colhedora (COC), que é definida como a quantidade de cana colhida por tempo trabalhado e também do custo operacional (CO), mensurados em real por tonelada. Esses indicadores auxiliam na tomada de decisão com maior assertividade, possibilitando alterações nos equipamentos ou nas operações.
Segundo Banchi (2016), o custo da mecanização representa 41 % do custo de produção de uma saca de açúcar, parcela essa significativa, o que induz a necessidade de gestão técnica, econômica e operacional dos equipamentos. Gago (1986), Gonçalves (1993) e Banchi (2012) citam que a eficiência global, ou seja, a relação entre o total de horas produtivas e as horas disponíveis, para operação das colhedoras, é inadequada, visto que esse valor é inferior a 30 %; Hansen (2006), para equipamentos de uma planta industrial, cita que valores inferiores a 65 % são inaceitáveis.
Este trabalho teve como hipótese que a aplicação da COC permite gerenciar a operação e o custo operacional da colheita mecanizada de cana-de-açúcar, possibilitando, assim, as correções e adequações quando necessárias.
Para orientar a tomada de decisões dos profissionais envolvidos com o gerenciamento do maquinário, elaborou-se uma função matemática que represente a COC em função da produtividade agrícola da cultura e da vida da colhedora; também se determinou o CO da colhedora em função da COC.
A COC e o CO da colhedora podem ser descritos por modelos matemáticos, cujas variáveis independentes são: vida da colhedora (horas de uso do equipamento) e da produtividade agrícola da cultura nas condições em análise.
1.1. Objetivo
O projeto tem como objetivo modelar e analisar a COC e o CO na tomada de decisões do gerenciamento da colheita mecânica.
1.2. Objetivos específicos
Os objetivos específicos do projeto foram:
Definir e parametrizar o modelo matemático para a COC da colhedora de cana-de-açúcar; sendo esse índice determinado em caráter geral, ou por unidade produtora (usina sucroalcooleira), ou por fabricante ou por modelo da colhedora, em função da produtividade agrícola da cultura e da vida da colhedora;
Definir e parametrizar o modelo matemático do CO em função da COC;
Determinar a evolução da COC e do CO para diferentes produtividades agrícolas, nos diversos estágios da vida do equipamento;
Efetuar aplicações da COC no gerenciamento das operações, em face de um padrão pré-estabelecido e também realizar um comparativo entre unidades e modelos de equipamentos, e o dimensionamento do parque de colhedoras.
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Neste capítulo, realizou-se uma revisão bibliográfica para investigar as tecnologias que são utilizadas e apresentadas no trabalho proposto, sendo que esta foi subdividida em dez tópicos, que são:
-Colheita de cana-de-açúcar - panorama do desenvolvimento; -Evolução do setor sucroalcooleiro no Brasil;
-Composição do custo global na produção de açúcar; -Princípios operacionais da colhedora;
-Processo operacional de colheita mecanizada de cana-de-açúcar; -Composição do custo nas máquinas agrícolas;
-Capacidade operacional da colhedora (COC);
-Indicadores operacionais e gerenciais dos equipamentos; e -Modelos matemáticos.
2.1. Colheita de cana-de-açúcar – panorama do desenvolvimento
Atualmente no Brasil, existem três sistemas de colheita, que são denominados manual, semimecanizado e mecanizado. Historicamente, o primeiro sistema de colheita citado começou no período colonial, em meados do século XVI. Ripoli e Ripoli (2009) afirmam que, na colheita manual de cana, todo o processo decorre da mão de obra braçal, desde o corte ao carregamento.
Já a colheita semimecanizada nasceu durante o século XX, entre 1950 e 1955, conseguindo trabalhar em topografias com máximo de 25% de declive, atualmente utilizada por alguns produtores. Esse sistema de colheita é baseado no corte manual, e o carregamento mecanizado, sendo que a cana geralmente é queimada, para facilitar o corte e o desponte, fazendo as leiras de cana inteira no chão, para ser carregada nos caminhões canavieiros. Os produtores que aderem a esse sistema, normalmente, são pequenos ou médios produtores que convergem para a aproximação da colheita mecânica, porém não possuem todo o recurso necessário para adotá-la.
O sistema totalmente mecanizado, por sua vez, aconteceu a partir da necessidade de aumentar o rendimento de todo o processo e diminuir os custos, além da escassez de mão de obra por que o setor passava. Essa mudança também influenciou positivamente no ritmo da
indústria, que era mais acelerado que o da colheita. Outro ponto positivo que a colheita mecanizada proporcionou foi referente ao meio ambiente, pois, ao adotar esse sistema, eliminou-se a queima do processo.
De acordo com Paranhos (1974), dado à dificuldade de obtenção de mão de obra braçal, principalmente para o corte de cana, e também pela ineficiência desse processo, sendo que todos esses fatos geravam altos custos operacionais, surgiu necessidade de desenvolvimento de novos tipos de máquinas agrícolas para a cultura de cana-de-açúcar.
Estudos realizados por Ripoli e Ripoli (2009) citam que, em 1906, foi fabricada a primeira colhedora de cana autopropelida nos Estados Unidos; na Austrália, mais de meio século depois, em meados de 1960, foi fabricada a colhedora combinada, porém, na agricultura brasileira, o primeiro modelo de colhedora feito por fábrica nacional só veio aparecer no final da década de 1950, através da empresa SANTAL. Esse equipamento consistia em implementos de corte e carregamento de cana montado sobre um trator de esteira Caterpillar, e era específico para cana inteira, foi chamado de SANTAL SL, mas principalmente ocorreu o uso de tecnologia proveniente de outros países como Austrália e Alemanha. No ano de 1978, ocorreu a produção da primeira colhedora nacional motora e autopropelida, conhecida como SANTAL 115.
Costa Neto (2006) cita que o trabalho realizado por uma colhedora de cana equivale ao esforço realizado por 100 pessoas, convertendo em Mg h-1, assim, pode-se dizer que, enquanto 1 trabalhador colhe entre 5 e 6 Mg dia-1, uma colhedora faz entre 15 e 20 Mg h-1, reduzindo, dessa forma, os problemas com escassez de mão de obra ou possíveis problemas trabalhistas. Com isso, a colheita mecanizada tornou-se altamente viável, acarretando na crescente mudança desse processo.
Segundo informações na UNICA (2016), 83% dos canaviais do estado de São Paulo são colhidos de forma mecanizada, ou seja, 4,03 milhões de hectares. Esse aumento drástico para o sistema de colheita mecanizado aconteceu a partir de 2006, por causa do protocolo agroambiental. Na safra 2006/2007, o percentual de área colhida mecanicamente no estado era de 34,2 %; já na safra 2013/2014 esse percentual aumentou para 83,7 %, porém a entidade destaca que, referindo-se só a usinas do estado, a cana colhida mecanicamente chega a praticamente 100%.
A combinação de operações permite que o sistema de colheita de cana efetue o despalhe parcial e tenha maior habilidade de colheita de canaviais com maior incidência de tombamento, característica essa que possibilitou a esse sistema se prevalecer sobre os outros. Mesmo assim, esse processo ainda apresenta restrições relacionadas com qualidade e perda de matéria-prima, compactação de solo, estabilidade em terrenos declivosos e habilidade restrita
para recuperação da palha. Diante disso, torna-se necessária uma análise crítica que possa buscar novas soluções tecnológicas de desenvolvimento de processos de colheita menos restritivos.
Segundo Ramos (2013), a evolução tecnológica permite que a colheita mecânica, no seu atual estágio e dentro dos limites de topografia exigidos, seja efetuada a contento. Devido a esse processo, uma grande quantidade de funcionários foi encaminhada para outras tarefas. Desse modo, as atuais colhedoras existentes no mercado estão em amplo desenvolvimento, adquirindo mais tecnologia dia a dia, o que, além de facilitar o procedimento de colheita para o operador, promove informes que auxiliam no gerenciamento do trabalho realizado no campo. Com isso, aprimorou o rendimento operacional, gerando uma redução de gastos energéticos, melhor qualidade de material colhido e, finalmente, a redução de custos. Entretanto, o atual processo tem sido avaliado em diversas vertentes em relação às alterações necessárias para que haja ajustes entre os equipamentos que já existem no mercado em face das particularidades dos canaviais nas unidades produtoras no Brasil.
Benedini e Donzelli (2007) citam que o maior crescimento da colheita mecanizada acontece nos canaviais que são plantados sob as condições ideais para a colheita mecânica, com declividades inferiores a 12%. Entretanto, nota-se que áreas com topografias de até 17% podem suportar colheita mecanizada após sofrerem alguns ajustes técnicos, tais como melhorias na sistematização da área, proporcionando aumento na capacidade operacional da colhedora e na manutenção da produtividade agrícola. A sistematização é realizada pelas adequações dos talhões para evitar o excesso de manobras, apoiado por um espaçamento apropriado entre as linhas de plantio com um paralelismo na sulcação, evitando, assim, o pisoteio na brota da cana-de-açúcar.
Ripoli e Ripoli (2009) também descrevem que a sistematização consiste em adaptar o talhão que será cultivado, tendo como principais itens o nivelamento, o dimensionamento adequado do talhão, o paralelismo entre as ruas plantadas, a remoção de cascalhos e dejetos de materiais, no correto mapeamento de estradas e carreadores; desse modo, pode-se obter um maior rendimento operacional.
Volpato (2001) afirma que, à proporção que os desníveis dos talhões aumentam, bem como buracos, pedras e tocos, a operação das colhedoras é afetada negativamente, sucumbindo a perdas de matéria-prima, acréscimo de impurezas vegetais e minerais, além do aumento da frequência da manutenção das colhedoras.
Segato et al. (2006) afirmam que a disponibilização de recursos, como luz, água e temperatura ambiente, está diretamente relacionada com a escolha do espaçamento entre as
linhas de plantio de cana-de-açúcar, de modo que este atenda as exigências agronômicas e da mecanização; com esse conjunto de medidas, ocorre o aumento da produção o que possibilita o aperfeiçoamento das atividades de colheita.
2.2. A evolução do setor sucroalcooleiro no Brasil
Rosa (2013) afirma que a questão ambiental vem incentivando o consumo por combustíveis vindos de fontes renováveis. Com isso, o Brasil apresenta-se em posição privilegiada, pois, segundo informações da Unica (2016), é responsável por 16% da produção de etanol do mundo, que é o principal combustível de fonte renovável. Desse modo, tem ocorrido um crescimento acelerado de sua produção e também de açúcar, que é suportado por uma ampla expansão de sua área de cultura, criando o crescimento vertical dos canaviais brasileiros. Assim, a área cultivada com cana-de-açúcar no país praticamente dobrou nos últimos 10 anos, aumentando de 4,8 milhões de hectares plantados em 2002 para pouco mais de 9,1 milhões em 2010. Dentre os estados, há o destaque para São Paulo e Paraná, que, no período considerado, expandiram cerca de 100%, e para as novas fronteiras agrícolas, como Goiás e Mato Grosso do Sul, com um crescimento de 300%. É apresentada, na Figura 1, a evolução da produção de cana-de-açúcar no período de 1980 a 2016.
Figura 1 - Evolução da produção de cana-de-açúcar no Brasil.
Fonte: UNICA – União da indústria de cana-de-açúcar, 2017.
Nota-se, na Figura 1, que a produção de cana-de-açúcar no período de 1980 a 2016 cresceu em torno de 540 %.
O estado de São Paulo, por sua facilidade de comunicação, nível tecnógico e fiscalização mais rigorosa, teve destaque na evolução da colheita mecanizada (Figura 2).
Figura 2 - Evolução da colheita da cana-de-açúcar no estado de São Paulo
Fonte: Secretaria do meio ambiente, 2014.
De acordo com a Figura 2, na safra 2006/2007, o percentual de colheita de cana crua era de 34,2 % e, na safra 2013/2014, esse percentual passou para 83,7 %, e o restante da área - 16,3 % - era colhido com a queima do canavial. Além da evolução da recolha de cana crua, houve um acréscimo de 48 % na área cultivada no mesmo período.
Já as Figuras 3 e 4 mostram uma visão geográfica da evolução do corte mecanizado, no estado de São Paulo, no período de 2006/2007 até a safra 2013/2014, corroborando a Figura 2.
Figura 3 - Áreas de cana-de-açúcar colhida crua na safra 2006/2007.
Fonte: Secretaria do meio ambiente, 2014.
Figura 4 - Áreas de cana colhida crua na safra 2013/2014.
Fonte: Secretaria do meio ambiente, 2014.
Conforme as Figuras 2, 3 e 4, a evolução da colheita mecanizada de cana-de-açúcar crua no estado de São Paulo passou de 34,2 % para 83,7 % em 7 anos.
Na Figura 5, é mostrado o percentual da colheita mecanizada em diversas regiões do Brasil na safra 2013/2014.
Figura 5 - Percentual da colheita mecanizada na região Centro-Sul do Brasil (Safra 13/14).
Fonte: UNICA – União da indústria de cana-de-açúcar, 2016.
Analisando a Figura 5, nota-se que, na safra de 2013/2014, as regiões com maior percentual de colheita mecanizada eram as de novas fronteiras agrícolas, como MT, MS, MG e GO, visto que estas já foram desenvolvidas em uma época com carência de trabalhadores e com uma sistematização das áreas propícias à mecanização.
Na Figura 6, é apresentada a evolução da colheita mecânica da cana na região Centro-Sul do Brasil entre os anos de 2008 e 2015.
Figura 6 - Evolução da colheita mecanizada na região Centro-Sul do Brasil
De acordo com a Figura 6, houve um aumento de aproximadamente 100 % da colheita mecanizada na região Centro-Sul do Brasil no período de 2008 a 2015.
Na Figura 7, são apresentadas a evolução da mecanização na colheita de cana-de-açúcar e a produtividade agrícola da cultura (t/ha) para a região Centro-Sul do Brasil.
Figura 7 - Comparativo da evolução da colheita mecânica e a produtividade agrícola da cultura nos canaviais (t/ha).
Fonte: UNICA – União da indústria de cana-de-açúcar, 2016.
Com o aumento da mecanização agrícola, a produtividade agrícola (TCH) oscilou no período de 2008 a 2015, ressaltando-se que até 2011 houve uma redução e, a partir de 2012, ocorreu sua recuperação.
2.3. Composição do custo global na produção de açúcar
O custo com a frota de máquinas utilizadas no setor sucroalcooleiro tem atingido altos valores, sendo que isto se deve ao alto nível de mecanização exigido pela cultura. Banchi et al. (2016), analisando dados de uma empresa com uma frota de aproximadamente 500 equipamentos motores e 1.000 implementos (equipamentos não motores), que executam 99 % da colheita mecânica, observaram que a indústria representa 25 % do custo de uma saca de açúcar; o setor administrativo com as despesas financeiras (juros) representa 8,4 %; e o setor agrícola, 66,6 %. Na área agrícola, o custo com mecanização representa 41 % do custo global, logo a mecanização representa a maior parcela do custo de produção (Figura 8).
Figura 8 - Participação da mecanização no custo de produção – setor sucroalcooleiro.
Fonte: Banchi et al., 2016.
2.4. Princípios operacionais da colhedora
Neves (2003) exibe o sistema de funcionamento de forma generalizada da colhedora de cana-de-açúcar de pneus (Figura 9). O corte é realizado na base dos colmos pelo impacto de cisalhamento das lâminas, que estão a discos rotativos, os quais compõem o conjunto de cortadores de base; também são separadas as ponteiras da cana e depositadas no chão pelos cortadores de pontas; logo ocorre a segmentação dos colmos dos facões de rolos sincronizados dentro da máquina. Ao final do processo, ocorre limpeza da matéria prima, da seguinte forma: primeiramente, os colmos segmentados passam pelo extrator primário, onde ocorre a maior parte da limpeza, chegando ao extrator secundário, o qual elimina possíveis impurezas minerais e vegetais que passaram pelo primeiro extrator.
Esse material é lançado diretamente em caminhões ou carretas (de transbordo), que, por sua vez, transferem a carga para caminhões ou carretas rodoviárias, para então ser transportada para a indústria (COELHO, 2009). Em alguns locais, onde ainda é permitida, perdura em pequenas quantidades (regiões fora do estado de São Paulo) a queima da cana, para posterior colheita mecanizada (Figuras 3 e 4).
Figura 9 - Partes de uma colhedora de cana-de-açúcar.
Fonte: Neves, 2003.
Segundo Magalhaes e Braunbeck (2010), a colheita mecanizada abrange dez operações básicas realizadas pelas colhedoras autopropelidas: o corte dos ponteiros; o trabalho com os colmos (levantamento e alinhamento, tombamento, corte de base, levantamento da base, transporte com separação de parte da terra captada no corte de base e picagem dos colmos em rebolos); ventilação e limpeza primária da palha; transporte de rebolos através do elevador para descarga; ventilação e limpeza secundária; e descarga a granel dos rebolos nos veículos de transbordo.
2.5. Processo operacional de colheita mecanizada de cana-de-açúcar
O aumento em ritmo acelerado da mudança da colheita manual ou semimecanizada para o sistema mecanizado se deve por três fatores, que são: a carência de mão de obra destinada ao trabalho na área rural, a necessidade de mitigar custos e melhorar os processos de colheita e a implantação do protocolo agroambiental, o qual proibe a queima dos canaviais, para áreas que possibilitam a colheita mecanizada até 2014, enquanto as não mecanizáveis até 2017. (SEVERO e CARDOSO, 2007).
Gazon (2009) aponta que, sistematizando a área a ser trabalhada, ou seja, padronizando as linhas de plantio para diminuir o índice de manobra, ocorre o sincronismo entre colheita e plantio, gerando o maior rendimento da operação e menores custos.
Do ponto de vista biofisiológico, a colheita representa o final do ciclo de crescimento e maturação (RIPOLI e RIPOLI, 2009). Observando sob a vertente operacional, todos os sistemas de colheita se iniciam no campo, através do corte da cana-de-açúcar, passando esta pelo transporte e sendo entregue a agroindústria para o processamento (RIPOLI e RIPOLI, 2009). A Figura 10 exemplifica cada processo de colheita.
Figura 10 - Sistema de colheita de cana-de-açúcar e suas interfaces.
Fonte: Ripoli, 2009.
Mundim (2009) mapeia o sistema de colheita mecanizado começando pelo corte de base, passando pela segmentação dos colmos e limpeza e chegando ao descarregamento desse material em um veículo, sendo que todos esses processos são feitos pelas colhedoras, seguidos do transporte da matéria-prima até a agroindústria.
Os veículos em questão, segundo Araújo et al. (2013), trafegam nas entrelinhas da cultura com pneus impróprios, causando aumento na densidade do solo, acarretando em menores produtividades nos anos subsequentes, além de diminuir a longevidade do canavial.
A alternativa encontrada para mitigar o problema da compactação foi adicionar uma nova etapa no processo, o transbordo. Esta consiste em um implemento chamado transbordo, que possui pneus de alta flutuação, sendo tracionado por tratores agrícolas ou caminhões rodoviários adaptados para o tráfego nas entrelinhas. Essa nova etapa é responsável por acompanhar a colhedora de cana para receber os colmos e levá-los até o caminhão rodoviário, que aguarda no chamado ponto de transbordamento, fora dos talhões de cana.
O implemento citado está demonstrado nas Figuras 11 e 12. Na Figura 11, observa-se a carreta transbordo, que é tracionada pelo trator agrícola; e, na imagem subobserva-sequente, nota-se o caminhão transbordo, cuja caçamba é montada sobre o chassi do caminhão.
Segundo Mundim (2009), podem-se fazer arranjos de tratores agrícolas tracionando 1, 2 ou 3 carretas transbordos, sendo mais comum a utilização de 2 carretas. Após o preenchimento, o conjunto trator-implemento desloca-se até o ponto de transbordamento, fazendo a transferência da carga para o caminhão rodoviário. O mesmo processo é válido para o caminhão transbordo.
Essas duas modalidades podem ser aplicadas de modo único ou combinadas (BANCHI e LOPES, 2012b).
Figura 11 - Carreta transbordo Figura 12 - Caminhão transbordo
Na Figura 13, é mostrada uma representação do corte e sistema de carregamento de cana-de-açúcar, em que o transbordo se desloca ao lado da colhedora.
Figura 13 - Corte e carregamento de cana-de-açúcar
Como apresentado na Figura 14, para o descarregamento dos transbordos, estes ficam em paralelo com os caminhões rodoviários a uma distância próxima e, em seguida, são
acionados os pistões hidráulicos, que levantam a caçamba e tombam a cana dentro da carroceria do caminhão rodoviário. Esse processo pode ser considerado contínuo, pois, enquanto um transbordo está transferindo a cana para o caminhão, outro já se encontra paralelo à colhedora para receber a que será colhida.
Figura 14 - Transferência de cana-de-açúcar para o caminhão rodoviário
Galvão (2015) afirma que a adição de uma nova etapa no processo de colheita se justifica pela redução da compactação do solo, acarretando na maior produtividade e longevidade do canavial. Esses benefícios se explicam pelo uso dos pneus de alta flutuação que foram desenvolvidos para essa finalidade.
Tendo em vista que, durante o deslocamento do conjunto trator-transbordo, a colhedora fica com o motor ocioso, Silva (2006) afirma que cada colhedora exige no mínimo dois conjuntos, para que esta continue em operação durante o descarregamento do primeiro transbordo. Em algumas situações, pode haver frentes de colheita com duas colhedoras, sendo assim, podem-se utilizar três conjuntos tratores transbordos, mas sabe-se que este número é mais elevado, devido a problemas logísticos e administrativos da empresa.
Na execução da colheita mecânica, em unidades sucroalcooleiras, deve-se destacar que estas ocorrem em locais (canaviais) denominados frentes, que são previamente programadas e, de modo geral, possuem uma estrutura de apoio. Esta, que pode variar, conta com colhedoras; tratores ou caminhões, para realizarem o recebimento da cana colhida – transbordos; um pátio de descarga do transbordo – local em que se transfere a cana picada para os reboques dos caminhões rodoviários. E esses últimos, por sua vez, transportam a carga para
o local de descarregamento das usinas, que são os locais de alimentação da matéria-prima para o processamento (Figura 15).
Figura 15 - Fluxograma do processo de colheita e transporte de cana-de-açúcar
Fonte: Milan e Rosa, 2015.
Magalhães et al. (2008), estudando perdas de cana por ausência de sincronia e paralelismo entre máquina colhedora e transbordo, desenvolveram um sistema que auxilia no sincronismo desses dois equipamentos. Ao final do experimento, os autores concluíram que as perdas diminuíram em 0,6 t ha-1 quando comparado aos equipamentos sem o dispositivo,
aumentando assim a eficiência de operação de colheita.
Cervi et al. (2015) realizaram estudos utilizando ferramentas para avaliar o desempenho operacional do corte, carregamento e transporte na colheita de cana-de-açúcar. A metodologia utilizada foi adaptada da ASABE (2011), MIALHE (1994), RIPOLI e RIPOLI (2009) e SANTOS (2011). Com isso, foi possível dimensionar a frota utilizada na colheita (colhedora, tratores e transbordo) e chegar à conclusão que os indicadores de desempenhos operacionais auxiliam para a otimização do processo da colheita de cana.
Ramos et al. (2014), avaliando a influência da velocidade de labor das colhedoras nas perdas durante a colheita, para colhedoras com 243 kW, modelo Case IH A8800, concluíram que velocidade e perda são diretamente proporcionais. Para velocidade de deslocamento menor que 4,0 km h-1, as perdas foram inferiores a 2,5 %, ao passo que, ao aumentar a velocidade para 5,5 km h-1, as perdas aumentaram para a faixa de 2,5 a 4,5 %.
Barbosa (2013) orienta que, para a escolha da variedade a ser plantada, devem ser levados em conta vários fatores, que são: adequação ao ambiente de produção, brotação da soqueira, maturação, produtividade, adequabilidade da variedade a colheita mecanizada e
características tecnológicas que a indústria necessita, tais como POL de cana de açúcar em % e percentual de fibras.
Os custos com máquinas agrícolas podem atingir quarenta por cento do custo total de uma propriedade. Com isso, viu-se a necessidade de investir em gerenciamento de máquinas agrícolas para planejar, executar e controlar as operações, visando diminuir os custos e aumentar a eficiência, através da utilização racional das máquinas (SICHONANY et al., 2012). Aoe e Leal (2011) destacam que tem aumentado significativamente o interesse pela gestão de informação, e a função da informação na eficiência organizacional tem colaborado para a criação de novos métodos para gerenciá-la. Os autores destacam que empresas que optam pela adoção de sistemas de gestão de frotas obtêm vantagens competitivas em relação às que não o fazem, pois, através do correto gerenciamento, é possível otimizar a produtividade e vida útil dos equipamentos, além de reduzir os custos de reparo e manutenção. Sendo assim, é razoável dedicar atenção no monitoramento de equipamentos agrícolas em fazendas que são mecanizadas (SICHONANY et al., 2011).
Dentre as ferramentas existentes para o gerenciamento das amostras de informações na organização, existe uma que se baseia no sistema de informação do banco de dados (BD). Ela á baseada em um conjunto de dados integrados aptos a gerenciar, se elaborados e utilizados de forma apropriada, consideráveis volumes de informação sobre uma determinada aplicação que possui por finalidade atender um grupo de usuários, servindo de plataforma e que seja adequado e eficiente para o armazenamento e a recuperação das informações (HEUSER, 2004). Aoe e Leal (2011) afirmam que, para obter informações relevantes que irão auxiliar nas tomadas de decisões, acarretando em vantagens competitivas, é necessário utilizar um SGBD (sistema de gerenciamento de banco de dado), pois essa ferramenta foi desenvolvida para trabalhar com dados integrados.
Segundo Banchi (2012), um sistema de gestão para operações agrícolas são ferramentas informatizadas que auxiliam no gerenciamento, no planejamento, na programação e no monitoramento e intervém se necessário nas operações que já foram pré-estabelecidas, através da captação de todas as informações relevantes contidas no processo analisado.
Com o advento da intensa mecanização agrícola, que acarreta no aumento do número de equipamentos, viu-se necessário adoção dos sistemas de gestão, com o objetivo de minimizar paradas. Para isso, é necessário que as informações sejam transmitidas e analisadas para a tomada de decisão em tempo real, ou seja, online. Informações que comprovam os resultados positivos desse sistema se referem ao percentual de horas paradas das colhedoras
autopropelidas em relação aos tratores de pneus, pois, mesmo que as colhedoras tenham infraestrutura mais pesada, possuem menos horas paradas que os tratores de pneus.
Gestão de Frota – Esse termo define o conjunto de atividades para administrar e gerenciar um complexo de equipamentos motores ou não-motores (tracionados) e, em unidades sucroalcooleiras, o custo total da frota é significativo; destacando, em específico, que a parcela agrícola é de 66,6% do custo de produção de uma saca de açúcar. Dado esse valor, é importante a atuação otimizada das parcelas que compõem esse processo. Assim, as informações desse sistema devem ser preferencialmente automatizadas, para que haja integração com medidores de vazões de combustível, computadores de bordo, celulares habilitados à captação de dados e transferência de informes, afinal, sistemas de gestão de materiais são essenciais para a tomada de decisão em tempo hábil (BANCHI et al., 2016).
Nos cálculos necessários para uma gestão sobre essas despesas, pode-se e deve-se atuar em processo preditivo, evitando perdas, ou de modo corretivo, impedindo o aumento de gastos. Para realização da administração da manutenção, deve-se ter um adequado sistema que possua diversas funções que devem ser agregadas em módulos, permitindo um crescimento quando necessário (Figura 16).
Figura 16 - Módulos que integram um sistema de Gestão de Frota.
Fonte: BANCHI et al., 2012c.
Descrevendo as funções dos principais módulos, tem-se:
Inventário e cadastros técnicos – Relação detalhada das características técnicas dos equipamentos motores e não motores, ou seja, implementos tracionados.
Manutenção Básica – Compõe-se do inventário técnico do parque de equipamentos motores e também suas características relacionadas aos cárteres de óleo e de seus filtros correspondentes; de seu consumo padrão de combustível – valores esperados. Com base em seu uso e pelos dados coletados, realiza as programações de suas manutenções primárias como: substituição dos óleos, de seus filtros, limpeza dos equipamentos. Analisa se estes foram realizados adequadamente quanto ao período de uso, quantidade de fluido e espécie de produto. Verifica o horímetro/hodômetro quanto a seu funcionamento, adverte quando houver problemas; também identifica possíveis excessos no consumo de combustível e mantém registros (BANCHI et al., 2012 c).
Estoque de Combustível e de Lubrificantes – Mantém a gestão da quantidade dos produtos analisados, suas entradas (recebimentos), suas saídas (entregas) e seu estoque. Adverte suas discrepâncias dos valores contabilizados perante as medições físicas. Permite orçar as quantidades necessárias para períodos futuros. É possível integração com bombas eletrônicas e medidores automatizados de volume nos tanques.
Implemento – Classifica e mantém um cadastro das características técnicas, inventário detalhado de todo equipamento não motor, suas tarefas, pertinências e histórico das manutenções e lubrificações.
Manutenção Preventiva – O sistema mantém a descrição técnica dos serviços que compõem os planos de manutenção; essas tarefas podem ser programadas tanto em horas para as máquinas, quanto em quilômetros para veículos e similares ou ainda em dias para qualquer tipo de equipamento; as paradas são programadas quando forem realizadas solicitações de seus indicadores; também emite suas Ordens de Serviço e requisita os materiais necessários.
Oficina Mecânica – Não só determina o custo com manutenção por equipamento como também a controla, que pode ser realizada por oficina própria ou de terceiros; armazena o histórico de manutenções realizadas por cada equipamento; adverte caso ocorra retrabalho (repetição de serviços); e, por análises estatísticas, determina críticas quanto ao custo e número de serviços discrepantes.
Pneus – Gerencia o uso dos pneus, sua localização (equipamento e posição), manutenções ocorridas, agentes causadores de falhas e seus motivos de eliminação. Para cada modelo, são determinados sua durabilidade e seu custo tanto por hora quanto por quilômetro. Identifica os pneus que estão em situação de desgaste excessivo e também com pressões
incorretas. Pela análise do desgaste, identifica possíveis problemas mecânicos como desalinhamento e desbalanceamento. Programa as manutenções adequadas aos pneumáticos, como: verificações, reaperto de roda, calibragem, medição de sulco, alinhamento, balanceamento, rodízio. E, pela análise da medição do sulco, são realizados planos de reforma a cada pneu.
Componentes – Através do acompanhamento de cada um dos elementos, são determinados tanto sua durabilidade (h/km e dias), como também seu custo. Através da análise de suas falhas, mantêm o histórico de manutenções críticas. Gerenciam as garantias do produto e determinam-nas para todos os modelos por tipo de agregado que possui maior período de vida útil e menor custo.
Laboratório de Óleo – Constitui-se como ferramenta da manutenção preditiva e armazena o histórico dos diagnósticos por equipamento, compartimento, classe operacional e medidas tomadas. Os diagnósticos são feitos de acordo com os parâmetros estabelecidos previamente e permitem uma análise estatística das amostragens, e também análises dentro de qualquer período.
Licenciamento e Seguros – Administra o vencimento de obrigação administrativa, tais como seguro e licenciamento. Para cada operador, o sistema controla os seus respectivos eventos: vencimento de habilitação (período de renovação), de exame médico, pontuação de multa. Integra os valores despendidos em multa ou licenciamento ao módulo de custo.
Custos – Calcula os valores reais (efetivamente gastos com cada equipamento) e também estima um orçamento. Faz isso para cada unidade produtora, modelo ou equipamento e determina os custos das parcelas de recuperação de capital (de depreciação e de juros), taxas administrativas, salários e encargos sociais dos operadores (tratoristas ou motoristas), combustíveis, lubrificantes, reparos e rateios pré-definidos por cada empresa (BANCHI et al., 2012c).
2.6. Composição do custo em máquinas agrícolas
Neste subcapítulo, foram apresentados a composição do custo dos equipamentos agrícolas e seus valores encontrados na literatura.
2.6.1. Custo de máquinas agrícolas
Segundo Silva et al. (2004), para um projeto ser bem-sucedido, é necessário fazer avaliação prévia, passando por todas as etapas de execução, com a finalidade de maximizar a produtividade e minimizar o custo de produção. Peloia e Milan (2010) citam que a mecanização agrícola é um dos principais representantes do custo na agricultura brasileira, perdendo apenas para a posse de terra. Entretanto, na questão de potencial de redução de custo, observa-se a mecanização como fator predominante.
Banchi, Lopes e Rocco (2009a) asseguram que, para o correto gerenciamento de uma frota, é necessário obter o conhecimento de todo o seu custo, pois isso acarreta em uma potencial redução de custos e auxilia na tomada de decisão.
Banchi, Lopes e Rocco (2009a) apresentam a metodologia tradicional, em que o custo dos equipamentos é composto por duas parcelas – custos fixo e variável –, e estes são subdivididos em outras sub-parcelas, como mostra a Figura 17:
Figura 17 - Diagrama das parcelas da composição dos custos.
Fonte: Banchi, Lopes e Rocco, 2009a.
De acordo com Simões e Silva (2012), a relação entre a produtividade e o custo de produção de máquinas agrícolas são inversamente proporcionais. Em estudo, verificaram que o custo foi de US$ 131,63, para uma capacidade operacional de campo de 0,20 ha h-1, e de US$ 23,93 na faixa de 1,10 ha h-1, faixa essa de melhor condição de operação e com irrigação pós-plantio de eucalipto no campo. Os mesmos autores afirmam que, para obter confiabilidade nas estimativas dos custos do setor agroflorestal, é necessário ter conhecimento sobre os critérios
Custo
Fixo
Depreciação Recuperação de capital com retorno
Juros
Taxas
Operador (tratoristas / motoristas)
Variável
Combustível
Lubrificante Materiais (Peças) Manutenção Mão de obra
técnicos e econômicos, dessa forma, terá uma maior competitividade de mercado. Peloia & Milan (2010) reforçam que as organizações líderes, de diversas esferas, possuem como característica principal medir o próprio desempenho de maneira sistêmica; entretanto, nas empresas agrícolas, o emprego desse conceito ainda não é comum, mesmo para o setor de mecanização.
Segundo Simões e Silva (2012), os custos de depreciação, seguro, taxa, juro simples e abrigos, que são denominados custos fixos, correspondem a 14,95% do custo total, sendo assim, os custos variáveis, que englobam os reparos e manutenções, lubrificação, combustíveis e mão de obra, são responsáveis por 85,05% para o setor da silvicultura. Dentre esses custos, o com maior representatividade foi o gasto com combustível, com 39,56 %, sendo que, essencialmente, diz respeito a um valor entre 35 e 45 % do custo total de produção (IBAÑES; ROJAS, 1994); em segundo, tem-se o custo de mão de obra, que está em torno de 35 %.
Santos et al. (2014) realizaram um estudo para definir a eficiência de campo e sua influência no custo de produção da colheita mecânica de cana e, ao final do estudo, concluíram que tanto para colhedoras de uma linha, quanto para de duas, uma baixa eficiência de campo torna o custo inadmissível. Comparando as eficiências de campo de 20 % e 80 % para colhedoras de uma e duas linhas, sequencialmente, os autores chegaram aos valores de 81,36 e 65,38 R$ t-1, 7,40 e 6,64 R$ t-1 acarretando na diferença de 73,96 e 59,14 R$t-1 respectivamente. Com isso, conclui que a eficiência de campo influencia na renda líquida da colheita, de maneira positiva ou negativa.
Camargo Júnior (2013), analisando os forwarders (tratores florestais) com rendimento 41,63 m³/h e eficiência operacional de 81,93 %, deparou-se com o custo operacional de US$ 94,55 h-1.
Santos et al. (2015) estudaram o impacto da velocidade na colheita desse produto e mostraram que baixas velocidades de operação trazem menores perdas de matéria-prima e proporcionam uma receita bruta mais elevada. No processo de colheita mecanizada, o custo da colhedora tem uma maior significância em relação às outras parcelas, e o aumento da velocidade de operação envolve desempenho operacional positivo, mas acarreta em um aumento na perda e no custo de produção da cana-de-açúcar.
No custo total da operação, as variáveis com maiores influências no custo total da operação estão: horas efetivas de trabalho, mão de obra, manutenção e reparos, combustível e depreciação (SANTOS, 2016).
2.6.2. Referência do custo de equipamentos
Neste subcapítulo, foram apresentados valores das parcelas de custo obtidos na literatura, que serviram para fundamentar os valores calculados no capítulo de resultado.
2.6.2.1. Custo de combustíveis
No setor sucroalcooleiro, os gastos com combustível representam uma grande parcela dos gastos com a mecanização, chegando a níveis de até 28 %, o que corresponde a 13 % do valor total do custo de produção de uma saca de açúcar.
Banchi, Lopes e Rocco (2008) apresentaram os resultados de gastos de combustíveis (diesel) e os consumos específicos, ou seja, o consumo de combustível pela unidade de potência do equipamento, para tratores de pneus utilizados em reboque de transbordo e em colhedoras de cana (Tabela 1).
Tabela 1 - Consumo de combustível de tratores de pneus e colhedoras de cana.
*Classificação do grupo de tratores por faixa de potência Fonte: Banchi, Lopes e Rocco, 2008.
2.6.2.2. Custo de lubrificantes
Banchi, Lopes e França (2005) ponderam que o consumo de lubrificantes em equipamentos agrícolas é devido a trocas e remontas de óleo. Na troca de óleo, é feita a substituição total do fluido, devido à degradação e contaminação prevista do óleo; já na remonta de óleo, é feita a complementação do fluido que foi perdido devido a vazamento, queima e degradação.
Uma das maneiras de avaliar o consumo de lubrificante é determinar a proporção de seu gasto em relação ao combustível, aplicando a Equação 1.
Consumo Médio ± Desvio Padrão Consumo específico ± Desvio Padrão (l h-1) (l h-1 cv-1) x 10-2 VII 140 a 170 9,52 ± 3,12 6,00 ± 1,88 VIII 171 a 199 10,33 ± 3,23 5,79 ± 1,79 IX > 199 16,14 ± 4,27 7,39 ± 1,98 Colhedora de Cana 332 a 335 38,19 ± 3,85 11,44 ± 1,15 Trator de Pneu
Classe Operacional Faixa de Potência*
Potência (cv)
