“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13114
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Pós-graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Recursos florestais e engenharia florestal |
| Setor | Departamento de Engenharia Florestal |
| Bolsa | CAPES |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CAPES |
| Primeiro autor | Arthur Araújo Silva |
| Orientador | CARLOS CARDOSO MACHADO |
| Título | Análise de variáveis influentes no desempenho do harvester no corte florestal |
| Resumo | A operação de corte florestal, com custo significativo no processo de produção de madeira, deve ter suas atividades otimizadas, seguindo exigências de um mundo corporativo ágil e conectado. Portanto, automatizar a transmissão e gestão dos dados garantem ganhos na qualidade e desempenho da operação. No corte florestal com harvester, diversas são as variáveis que interferem no desempenho operacional desta máquina, sendo que, conhecê-las é o primeiro passo para gestão digital da operação. Este estudo objetivou identificar as variáveis influentes no desempenho do harvester no corte florestal mecanizado, analisando quais destas variáveis podem ser coletadas automaticamente através de sensores e transmitidas em tempo real para o computador de bordo da máquina e sistema de gestão da empresa. Os dados utilizados no estudo foram obtidos durante operações de colheita florestal em plantios comerciais de Eucalyptus e Pinus, nos estados da Bahia, Espírito Santo e Minas Gerais. Para o estudo das variáveis relacionadas à máquina, nove (9) conjuntos de máquina base e cabeçotes foram analisados. A metodologia para o levantamento e classificação das variáveis de influência na operação, e passíveis de serem coletadas automaticamente por meio de sensores se baseou em análises em campo, discussão entre especialistas da área e operadores das máquinas, além de revisão de literatura científica. O software Microsoft Excel 2016 foi utilizado para análise estatística dos dados. Ao total foram identificadas quarenta e oito (48) variáveis de influência no desempenho do harvester, classificadas em cinco (5) categorias: características da floresta; características do ambiente; especificações e propriedades da máquina; condições humanas; e organização da operação. Destacaram-se no estudo o volume por árvore, inclinação do terreno, modelo da máquina, conhecimento e tempo de experiência do operador, e tipo de intervenção realizada como sendo as variáveis mais impactantes no desempenho do harvester, com diferenças significativas na produtividade da operação. Através de sensores acoplados na máquina base e cabeçote do harvester foi possível mensurar diversas características em tempo real, podendo citar: ciclo de operação da máquina (“em operação”, “em manutenção”), características das árvores processadas (diâmetro, volume, comprimento das toras), características do ambiente (inclinação do terreno, obstáculos) e características da máquina (velocidade dos rolos do cabeçote, consumo de combustível). Registros categóricos (espécie, clone, operador, turno de trabalho) também podem ser adicionados ao computador de bordo da máquina, conectado ao sistema de gestão da empresa. Concluiu-se com o estudo a influência de diversas variáveis no desempenho do harvester, assim como a importância de automatizar a coleta destas variáveis para geração de informações em tempo real, base para a gestão digital da operação de corte florestal. |
| Palavras-chave | colheita, gestão, máquina |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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