UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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1 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO SISTEMA DE ANÁLISE DE PERIGOS E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE (APPCC) PARA PRODUÇÃO DE PESCADOS Área de Inteligência Artificial por Fábio Bonissoni Anita Maria da Rocha Fernandes, Dra. Orientadora Marcos Luiz Pessatti, Dr. Co-orientador Itajaí (SC), Dezembro de 2005

2 UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO SISTEMA DE ANÁLISE DE PERIGOS E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE (APPCC) PARA PRODUÇÃO DE PESCADOS Área de Inteligência Artificial por Fábio Bonissoni Relatório apresentado à Banca Examinadora do Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computação para análise e aprovação. Orientadora: Anita Maria da Rocha Fernandes, Dra. Itajaí (SC), Dezembro de 2005 i

3 SUMÁRIO LISTA DE ABREVIATURAS...v LISTA DE FIGURAS...vi LISTA DE TABELAS...viii RESUMO...ix ABSTRACT...x 1. INTRODUÇÃO OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivos Específicos METODOLOGIA ESTRUTURA DO TRABALHO FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA PRODUÇÃO DE PESCADOS Aqüicultura no Brasil A Pesca Extrativa no Brasil Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado no Brasil Panorama da Produção Pesqueira no Estado de Santa Catarina APPCC Histórico Conceitos Princípios do APPCC Qualidade Higiênico-Sanitária e o Sistema APPCC Análise de Perigos Ponto Crítico de Controle (PCC) Monitoramento Tecnologia do Pescado SISTEMAS SIMILARES Sistema WinAPPCC Sistema ehaccp Comparação dos Sistemas Similares com o Sistema Desenvolvido Variáveis não Referenciadas nos Sistemas Similares Analisados SISTEMAS ESPECIALISTAS Conceitos Funcionamento de um Sistema Especialista Características de um Sistema Especialista Classificação Sistemas Especialistas e Sistemas Convencionais... 34

4 Limitações de um Sistema Especialista Arquitetura de um Sistema Especialista EXPERT SINTA Regras de Produção Definição de Variáveis Estrutura das Regras Tratamento de Incertezas Conceitos do Software Expert SINTA Aplicados no Projeto DESENVOLVIMENTO MODELAGEM Modelagem do Sistema Oracle PL/SQL Oracle Developer FUNCIONAMENTO DO SISTEMA Teclas de Atalho Login Tela Inicial Cadastro de Itens Cadastro de Fórmulas de Produtos Cadastro de Equipes Cadastro de Perigos Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle Cadastro de Variáveis Cadastro de Sub-regras Cadastro de Regras Cadastro de Árvores de Decisão Monitoramento da Produção Barra de Ferramentas Mensagens Nativas da Ferramenta TESTES E VALIDAÇÃO Validação do Sistema CONCLUSÕES CONSIDERAÇÕES FUTURAS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...81 GLOSSÁRIO...84 APÊNDICE A DIAGRAMAS DE ATIVIDADE...86 APÊNDICE B DIAGRAMAS DE SEQÜÊNCIA...91 APÊNDICE C QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO...96 iii

5 ANEXO I ARTIGO CIENTÍFICO...99 iv

6 LISTA DE ABREVIATURAS APPCC BI BPF DML FAO FDA HACCP IA IBAMA ICMSF LIA MAA MARA NACMCF NASA OMC OMS PC PCC PL/SQL RAD RAM SAG SE SEPES SINTA TCC TI UFC UML UNIVALI Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle Business Inteligence Boas Práticas de Fabricação Data Manipulation Language Food and Agriculture Organization Food and Drug Administration Hazard Analysis and Critical Control Points Inteligência Artificial Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis Comissão Internacional de Especificações Microbiológicas para Alimentos Laboratório de Inteligência Artificial Ministério da Agricultura e do Abastecimento Ministério da Agricultura e Reforma Agrária National Advisory Committee on Microbiological Criteria for Foods National Aeronautics and Space Administration Organização Mundial do Comércio Organização Mundial da Saúde Ponto de Controle Ponto Crítico de Controle Procedural Language extensions to SQL Rapid Application Development Randon Access Memory Sistema Agroindustrial Sistema Especialista Serviço de Inspeção de Pescados e Derivados Sistemas Inteligentes Aplicados Trabalho de Conclusão de Curso Tecnologia da Informação Universidade Federal do Ceará Unified Modelling Language Universidade do Vale do Itajaí

7 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Representação gráfica da produção de pescados no Brasil...9 Figura 2. Representação gráfica das espécies mais capturadas no Brasil....9 Figura 3. Representação esquemática do Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado...11 Figura 4. Árvore decisória geral para identificação dos pontos críticos de controle...20 Figura 5. WinAPPCC - Tela de cadastro de produtos...24 Figura 6. WinAPPCC - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos...25 Figura 7. WinAPPCC - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle Figura 8. ehaccp - Tela de cadastro de produtos...27 Figura 9. ehaccp - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos Figura 10. ehaccp - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle...28 Figura 11. Exemplo de Regras de Produção...38 Figura 12. Exemplo de Árvore de Decisão montada no sistema...43 Figura 13. Diagrama use-case do sistema desenvolvido...46 Figura 14. Diagrama de Classes do sistema desenvolvido...47 Figura 15. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de equipe Figura 16. Diagrama de atividade do use-case Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle...49 Figura 17. Diagrama de Seqüência do use-case Cadastro de Itens...50 Figura 18. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de Árvores de Decisão Figura 19. Teclas de atalho do Oracle Forms...63 Figura 20. Tela de Login...64 Figura 21. Tela Inicial do Sistema Figura 22. Módulos de acesso...65 Figura 23. Tela de Cadastro de Itens...66 Figura 24. Copiar Ingrediente Figura 25. Tela de Cadastro de Fórmulas Figura 26. Tela de Cadastro de Equipes...68 Figura 27. Tela de Cadastro de Perigos...69 Figura 28. Tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle Figura 29. Tela de Cadastro de Variáveis Figura 30. Tela de Cadastro de Sub-regras Figura 31. Tela de Cadastro de Regras Figura 32. Tela de Cadastro de Árvore de Decisão...74 Figura 33. Tela de Monitoramento da Produção...75 Figura 34. Barra de Ferramentas...76 Figura 35. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Janela) Figura 36. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Rodapé) Figura 37. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de itens...86 Figura 38. Diagrama de atividade do use-case Cadastro da fórmula do produto...87 Figura 39. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de perigos Figura 40. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de variáveis...87 Figura 41. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de sub-regras Figura 42. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de regras Figura 43. Diagrama de atividade do use-case Cadastro de árvores de decisão...89 Figura 44. Diagrama de atividade do use-case Monitoramento da produção...89 Figura 45. Diagrama de atividade do use-case Efetua login...90

8 Figura 46. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de equipe Figura 47. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro da fórmula do produto...92 Figura 48. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de perigos Figura 49. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de variáveis...93 Figura 50. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de sub-regras Figura 51. Diagrama de seqüência do use-case Cadastro de regras Figura 52. Diagrama de seqüência do use-case Análise de perigo e PCC Figura 53. Diagrama de seqüência do use-case Monitoramento da produção Figura 54. Diagrama de seqüência do use-case Efetua login vii

9 LISTA DE TABELAS Tabela 1. Produção de pescado estimada por ano, segundo a região Sul e seus estados....1 Tabela 2. Produção pesqueira desembarcada em Santa Catarina entre 1990 e Tabela 3. Comparação entre os Sistemas Similares e o Sistema Desenvolvido...29 Tabela 4. Variáveis analisadas sem referência nos sistemas similares...31 Tabela 5. Tabela Equipe...52 Tabela 6. Tabela Participante Equipe...52 Tabela 7. Tabela Item...52 Tabela 8. Tabela Fórmula...53 Tabela 9. Tabela Composição...53 Tabela 10. Tabela Análise de Perigos...54 Tabela 11. Tabela Monitoramento...55 Tabela 12. Tabela Variáveis...55 Tabela 13. Tabela Sub-regras...55 Tabela 14. Tabela Sub-regra-regra...56 Tabela 15. Tabela Regras...56 Tabela 16. Tabela Árvore de Regras...56 Tabela 17. Tabela Árvore de Decisão...57 Tabela 18. Tabela de Controle...57 Tabela 19. Tabela de Respostas...57

10 RESUMO BONISSONI, Fábio. Sistema de análise de perigo e pontos críticos de controle (APPCC) para produção de pescados. Itajaí, f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, De todos os setores da produção animal, a aqüicultura é a atividade que possui o maior índice anual de crescimento, por volta de 9,2%. Essa estatística favorável é decorrente do grande número de empresas de pescados. Na região de Itajaí são aproximadamente quarenta, criando uma grande oferta de produtos, atraindo a população consumidora. Mas com várias doenças e vírus espalhados pelo mundo, decorrentes da poluição, falta de higiene e saneamento básico, as pessoas estão se preocupando cada vez mais com a qualidade dos alimentos. Para controlar isso, surgiu o APPCC (Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle), que é um sistema baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle de todas as etapas de preparação do alimento, identificando, na cadeia produtiva, os perigos potenciais à sua segurança, bem como os Pontos Críticos de Controle (PCC), avaliando-os e controlando-os. Com o uso de um sistema de APPCC, é possível monitorar com maior eficiência a maioria dos problemas que envolvem a qualidade do alimento. Este projeto insere-se nesse contexto e visa desenvolver uma solução que permita monitorar a produção de pescados, evitando que o produto final apresente algum tipo de inconformidade, que gere prejuízos para a empresa e para o consumidor. O sistema desenvolvido é baseado em conceitos de Sistema Especialista (SE), e permite o monitoramento dos PCC s. O sistema permite a criação de árvores de decisão, geradas a partir das regras definidas pelo especialista, o que caracteriza um SE. Foram feitas pesquisa para identificação de algumas soluções similares e para o levantamento dos requisitos que foram necessários para o desenvolvimento do sistema. Espera-se, com essa solução computacional, auxiliar as empresas de pescados da região a produzir alimentos de maior qualidade e satisfazer seus clientes consumidores. Palavras-chave: Sistemas Especialistas. APPCC. Qualidade do Pescado.

11 ABSTRACT Among all sectors of animal production, aquaculture is the activity that possesses the largest annual index of growth, about 9,2%..That favorable statistics is due to the great number of companies of fish. In the area of Itajaí they are approximately forty, creating a great offer of products attracting the consuming population.but, with many diseases and virus spread around the world, resulting from pollution, lack of hygiene and basic sanitation, people are been worried about food quality to control this, appears the HACCP (Hazard analysis and critical control points), a system based on preventive concepts, in other words, the control of all steps in food preparation, identifying, in productive chain, potential dangers to its security as well as, critical control points, evaluating and controlling them. With the use of a HACCP system, it is possible to prevent the majority of problems involving food quality. This project is inserted in this context and aims for develop a solution that allows monitoring fish production, preventing that final product presents some kind of agreement absence, which generates damages to the company and to the consumer. This system will be based on Expert System concepts and will allow the monitoring of critical control points. The system will allow the creation of decision trees, generated from rules created by the expert, it characterizes one Expert System. They had been made research for identification of some similar solutions and the survey of the requirements that had been necessary for the development of the system. One expects, with this computational solution, to assist the companies of fished of the region to produce foods of bigger quality and satisfy its customers consuming. Keywords: Expert System. HACCP. Quality of the fish.

12 1. INTRODUÇÃO De todos os setores da produção animal, a aqüicultura é a atividade que cresce mais rapidamente no Brasil. Desde 1970 a aqüicultura cresceu a taxas médias de 9,2 % ao ano, enquanto a pesca extrativa cresceu a taxas de 1,4 % e a criação de animais para produção de carne, a taxas de 2,8% (NEIVA, 2003). Segundo o IBAMA (Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis), as espécies mais cultivadas foram as carpas (54.566,5), principalmente no Sudeste e Sul, tilápias (32.459,5t), tambaqui, pacu e híbridos dessas espécies (23.582,0t), truta (1.447,0t), camarão marinho (25.387,5t), camarão de água doce (4.531,0t), mexilhão (11.760,5t), ostras (1.190,5t) e rãs (669,5t). Dessas espécies algumas oferecem grandes perspectivas de crescimento e têm aumentado as suas produções a taxas expressivas anuais. A exportação é o grande motivo do crescimento do cultivo de camarões marinhos e tilápias, pois oferece preços compensadores para a atividade (NEIVA, 2003). A Tabela 1 apresenta o crescimento dos números nos últimos anos, na produção de pescados. Tabela 1. Produção de pescado estimada por ano, segundo a região Sul e seus estados. Produção de Pescado por Ano em (t) SUL , , , , , ,0 PR , , , , , ,5 SC , , , , , ,0 RS , , , , , ,5 Fonte: Neiva (2003). Esses dados estatísticos foram conquistados pelo grande número de empresas instaladas na região Sul, sendo que somente na região de Itajaí são aproximadamente quarenta empresas, cuja produção visa atender tanto o mercado interno como mercado externo, exportando parte da produção. Para que seja possível atender todos os mercados, é necessário produzir mais. Mas atualmente, produzir sem qualidade não é o caminho indicado para o sucesso. Com o surgimento e disseminação de novas doenças e vírus, decorrentes da poluição, da falta de higiene e de saneamento básico, cada vez mais as pessoas estão se preocupando com a qualidade de sua alimentação e com os tipos de alimentos que estão consumindo. Preferindo alimentos com qualidade, exigem cada vez mais das empresas produtoras certificações que comprovem a qualidade do alimento.

13 Devido a essa necessidade da garantia de qualidade dos alimentos, foi desenvolvida a metodologia HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points), conhecida no Brasil também como APPCC (Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle). O primeiro acontecimento que deu origem ao método APPCC está associado a W.E. Deming, cujas teorias de gerenciamento da qualidade são consideradas a principal causa de mudança na qualidade dos produtos japoneses, nos anos 50. O segundo acontecimento, e também o principal, foi o desenvolvimento do conceito do APPCC. Na década de 1960, a Pillsbury Company, o Exército e a NASA (National Aeronautics and Space Administration) dos Estados Unidos desenvolveram um sistema para a produção de alimentos inócuos para o programa espacial americano. Considerando as doenças que poderiam afetar os astronautas e comprometer uma missão espacial, aquelas de origem alimentar foram consideradas entre as mais importantes. Sendo assim, a Pillsbury Company, encarregada de fornecer os alimentos para os vôos espaciais tripulados introduziu e adotou o sistema APPCC para garantir a inocuidade do produto final, enquanto reduzia o número de testes e inspeções finais (RASZL, 2001). Segundo BVQI (2005), a implantação do método APPCC tem sido recomendado e, muitas vezes, exigido em vários países, incluindo o Brasil, mais especificamente no setor de produtos de origem animal, expandindo-se para a indústria alimentícia como um todo. Tem papel fundamental no comércio internacional, sendo exigido por diversos países como pré-requisito para compra de produtos alimentícios. O APPCC é um sistema baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle de todas etapas de preparação do alimento. Identifica na cadeia produtiva os perigos potenciais à segurança dos alimentos, avaliando-os e controlando-os. Ainda segundo BVQI (2005), o objetivo do APPCC é assegurar a produção e distribuição de alimentos com qualidade e livre de contaminações de natureza biológica, física ou química que possam causar dano a saúde ou integridade do consumidor. Com o uso de um sistema de APPCC, é possível evitar a maioria dos problemas que envolvem a qualidade do alimento. Alguns dos benefícios desse sistema são: o controle do processo de fabricação; ação preventiva quanto a possíveis contaminações; fácil detecção e correção dos desvios de especificação de processo; maior garantia para o consumidor quanto à segurança do produto; redução de custo de análise de produto acabado. No sistema desenvolvido, foram utilizadas algumas técnicas da Inteligência Artificial (IA), mais especificamente de um Sistema Especialista, para incrementar a tomada de decisões no monitoramento da produção no sistema de APPCC. 2

14 Um sistema especialista representa o conhecimento de um especialista humano adquirido ao longo dos anos de trabalho. Ele deve ser construído com o auxílio de um especialista, o qual fornecerá a base de informações e será capaz de avaliar os resultados obtidos (FERNANDES, 2003). Observa-se uma carência de soluções que implementam o método APPCC e que abrangem o monitoramento da produção e uso de técnicas de um sistema especialista. Existem no mercado sistemas computacionais que implementam o método APPCC, dentre eles destacam-se o WinAPPCC e o ehaccp. Mas o sistema desenvolvido nesse trabalho vai além das ferramentas atuais, pois implementa técnicas de um Sistema Especialista, e também permite monitoramento dos PCC através do sistema. O método APPCC possui uma árvore de decisão definida para identificar quais perigos são pontos críticos de controle. Um especialista deve sempre acompanhar o processo e auxiliar na identificação dos perigos potenciais que podem comprometer a qualidade dos pescados no processo produtivo; estabelecer medidas preventivas; definir ações corretivas em caso de um Ponto Crítico de Controle (PCC) estar fora de controle, e auxiliar na criação das árvores de decisão que servem de base para um módulo específico do sistema, o monitoramento da produção. A criação das árvores de decisão é feita através das regras definidas pelo especialista, que pode ordená-las de forma que o sistema represente uma situação real. Para desenvolver o módulo inteligente do sistema, foi estudado o software Expert Sinta, que utiliza essa metodologia de criação de regras e árvores decisórias. Essa metodologia serviu de base para o módulo de monitoramento da produção do sistema. Com as regras definidas e as árvores decisórias montadas, é possível monitorar a produção de pescados controlando os PCC s identificados e, conseqüentemente, garantir que o processo produtivo não está comprometendo a qualidade do produto final. 3

15 1.1. OBJETIVOS Objetivo Geral O objetivo geral deste projeto é o desenvolvimento de um sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle (APPCC) baseado em Inteligência Artificial (IA), que poderá ser utilizado por empresas de pescados para controlar a produção e garantir a qualidade de seus produtos Objetivos Específicos Os objetivos específicos deste projeto são: Analisar soluções similares que implementam o método APPCC; Analisar a metodologia de criação de base de regras utilizada pelo software Expert Sinta; Analisar junto com o especialista os pescados sardinha e atum, para serem utilizados como base de amostragem para o desenvolvimento do sistema; Realizar a modelagem conceitual do sistema proposto; Implementar o sistema proposto; Testar e validar a implementação do sistema proposto; e Documentar o desenvolvimento e os resultados do sistema proposto METODOLOGIA Este trabalho propôs o desenvolvimento de um Sistema de Informação, que pode ser utilizado pelas indústrias de pescados para auxiliar no controle da qualidade de seus produtos. O sistema desenvolvido auxilia na análise de todos os perigos que de alguma forma podem comprometer a qualidade dos alimentos, identificando Pontos Críticos de Controle. Permite que um especialista monte regras e as árvores de decisão para serem utilizadas no monitoramento da produção, para controle dos PCC s identificados. O usuário tem a opção de inserir no sistema amostras de dados coletados na produção, com atributos como data da coleta e quantidade, e disparar um procedimento inteligente no sistema, responsável por varrer a árvore de decisão e questionar o usuário sobre o valor de cada variável encontrada nas regras. Isso ocorre de forma iterativa com uma interface simples, sendo que qualquer usuário sem conhecimento avançado em 4

16 informática consegue interagir com o sistema com facilidade. A cada resposta dada pelo usuário, o sistema verifica se a regra é valida ou não, e caso alguma das regras não seja satisfeita, o sistema emite um alerta sobre a produção e apresenta na tela os resultados obtidos, com as medidas corretivas necessárias. Para que o projeto pudesse ser concluído, se fez necessário aplicar conceitos e teorias relevantes ao curso de Ciência da Computação, como: conhecimento na área de Inteligência Artificial, mais especificamente em Sistemas Especialistas, conhecimento em Análise e Projeto de Sistemas para modelagem do sistema, conhecimento em Banco de Dados para definição das entidades, atributos e relacionamentos, conhecimento em Programação para implementação do sistema. O projeto foi limitado às indústrias de pescados, pela necessidade de se ter um especialista da área disponível para acompanhar o desenvolvimento do trabalho e principalmente testar e validar o sistema implementado. O especialista que contribuiu para que o projeto pudesse ser concluído foi o Prof. Marcos Luiz Pessatti. Durante a execução do trabalho, alguns assuntos relevantes ao tema foram abordados. Foram realizadas pesquisas e análises de soluções similares que implementam o método APPCC, tais como ehaccp e WinAPPCC. Também foi pesquisado e analisado o funcionamento do software Expert SINTA, que serviu como base de idéias para o desenvolvimento da aplicação e do módulo inteligente do sistema. O conhecimento do tema APPCC foi adquirido através de leitura de trabalhos científicos e na Internet. Pesquisou-se em livros, na Internet e em trabalhos científicos sobre outros temas, com destaque para os Sistemas Especialistas, para que fosse possível identificar os recursos e tecnologias necessárias à implementação do sistema. Para que o sistema pudesse ser implementado, executou-se um estudo prévio sobre as principais ferramentas computacionais utilizadas no desenvolvimento do mesmo através de pesquisa e leitura de apostilas e livros da área em que se situam. Também foram realizados a análise e o projeto do sistema, elaborando-se os protótipos de telas e os diagramas da UML (Unified Modelling Language). Os diagramas use-case, diagramas de atividade e diagramas de seqüência foram construídos na ferramenta computacional Enterprise Architect. O conteúdo do TCC I serviu de base para o desenvolvimento das etapas realizadas no TCC II, tais como: utilização da ferramenta computacional Oracle Forms para o desenvolvimento do 5

17 Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle, e o banco de dados Oracle, no qual foram criadas as tabelas e armazenados os dados utilizados pelo sistema. Execução de testes simulados de funcionamento do sistema. O sistema foi testado pelo especialista. Sugestões de melhorias foram apontadas e implementadas ESTRUTURA DO TRABALHO O trabalho está dividido em quatro capítulos: Introdução, Fundamentação Teórica, Desenvolvimento e Conclusões. No capítulo Introdução, são descritos de maneira sucinta os temas que envolvem o sistema desenvolvido, apresentando uma visão geral do problema encontrado, considerando também a metodologia de desenvolvimento e a estrutura da pesquisa. Em seguida, no capítulo Fundamentação Teórica é exposto o conteúdo teórico do trabalho fundamentado nas bibliografias indicadas no próprio texto. Este capítulo foi dividido em cinco Sessões: Pescados: descreve brevemente o panorama aqüícola e de produção de pescados em geral no Brasil e no estado de Santa Catarina com indicativos de produção; APPCC: apresenta a descrição desse método, bem como sua história, conceitos, princípios e funções, como análise de perigos e identificação de pontos críticos de controle; Sistemas Similares: apresenta dois sistemas que implementam o método APPCC, e que são comercializados por empresas de TI (Tecnologia da Informação), fazendo um comparativo entre o sistema proposto com as duas soluções existentes; Sistemas Especialistas: esta Sessão oferece uma síntese do que é um Sistema Especialista (SE), seus conceitos, características, arquitetura e funcionamento, bem como uma comparação desse tipo de sistema com sistemas convencionais; e Expert SINTA: apresenta uma síntese da estrutura desse software, seu funcionamento, a estrutura das regras, definição de variáveis e os conceitos desse aplicativo que serão utilizados no sistema proposto. No capítulo Desenvolvimento, está representada a modelagem do sistema, os diagramas de UML, o dicionário de dados e todos os detalhes da sua implementação. No último capítulo, as Conclusões, onde são expostas algumas considerações gerais sobre o desenvolvimento do trabalho. 6

18 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA A fundamentação teórica do trabalho proposto está dividida em cinco sessões e aborda os seguintes assuntos: Pescados (apresenta um breve panorama da produção de pescados no Brasil e no Estado de Santa Catarina, destacando as duas principais formas de obtenção do pescado, a aqüicultura e a pesca extrativa); APPCC (apresenta a história desse método que foi criado para garantir a inocuidade dos alimentos, seus conceitos, princípios, e também suas principais funções, como a análise de perigos e identificação dos pontos críticos de controle); Sistemas Similares (aborda a existência e o funcionamento de dois sistemas que implementam o método APPCC para auxiliar no controle da qualidade dos alimentos); Sistemas Especialistas (esta Sessão apresenta os conceitos e o funcionamento de um Sistema Especialista, bem como suas características, classificação, arquitetura, limitações e uma comparação desse tipo de sistema com os sistemas convencionais) e Expert SINTA (apresenta uma descrição da estrutura desse software desenvolvido na Universidade Federal do Ceará que tem como objetivo a construção de sistemas especialistas, o qual serviu como fonte de pesquisa para montar um módulo específico do sistema, o monitoramento da produção, que permite a criação de regras e árvores de decisão pelo especialista) PRODUÇÃO DE PESCADOS Segundo Neiva (2003), os atuais índices da produção extrativa, aqüícola e de consumo de pescado na alimentação humana são recordes. O pescado já contribui com 15% do fornecimento de proteínas animais para a alimentação a nível mundial. Segundo Mercado da Pesca (2005), um dos responsáveis pelo crescimento da aqüicultura nacional é a valorização dos alimentos pesqueiros para a melhoria da qualidade da saúde humana por conter uma excelente qualidade nutricional que auxilia na preservação de nossa saúde. As duas principais formas de obtenção de pescados no Brasil são: a aqüicultura e a pesca extrativa Aqüicultura no Brasil Com seus km de costa marítima, hectares de reservatórios de águas doces, aproximadamente 12% da água doce disponível no planeta, clima favorável para organismos cultivados, terras disponíveis e baratas, mão-de-obra abundante e crescente demanda por pescado, o Brasil é um grande potencial para o desenvolvimento da aqüicultura. Comparando com os índices 7

19 médios anuais de crescimento da pesca extrativa (1,4%) e da produção de animais terrestres (2,8%), a aqüicultura se destaca com um índice de 9,2% (MERCADO DA PESCA, 2005). Segundo as estatísticas pesqueiras do IBAMA (2002 apud NEIVA, 2003) a produção de pescados na aqüicultura nacional foi de 176,530 toneladas em 2000, com um crescimento, em relação a 1996 (60,700 toneladas), da ordem de 190,8%. A Região Sul foi a mais produtiva nesse ano com uma produção maior que 86 mil toneladas. A partir de 1990, a aqüicultura comercial brasileira se firmou como uma atividade econômica no cenário nacional da produção de alimentos. A partir daí, os diversos segmentos do setor (piscicultura, carcinicultura, ranicultura, malacocultura e outros) têm se desenvolvido de forma bastante acelerada (MERCADO DA PESCA, 2005). Segundo Mercado da Pesca (2005), tanto peixes como moluscos são comercializados, principalmente no mercado interno. Já os camarões marinhos, por exemplo, cerca de 70% de sua produção é exportada para os Estados Unidos, França, Espanha, Itália e Holanda A Pesca Extrativa no Brasil Também conhecida como captura, a pesca extrativa é aquela que retira o pescado do ambiente natural. Essa atividade não vem apresentando bons índices de produção em comparação com outras atividades. Segundo dados estatísticos do IBAMA (2002 apud NEIVA, 2003), os índices de produção nacional de pescado evoluíram de 1966 (693,2mt) a 2000 (843,4mt) em 21,6% (150,2mt). A produção extrativa continental sofreu redução de 5,3%, enquanto a produção marinha aumentou em 10,7%. Segundo critérios do IBAMA, a pesca artesanal teria sido responsável por 51,0% da produção total de 2000, enquanto a pesca empresarial (industrial) por 28,1% e a aqüicultura por 20,9%. A tendência futura é a aqüicultura se tornar o setor mais produtivo de pescado no Brasil. A Figura 1 representa graficamente a produção de pescados no Brasil. 8

20 Figura 1. Representação gráfica da produção de pescados no Brasil. Em relação às espécies mais capturadas pela pesca extrativa, cabe destacar ser grande a variedade, que é uma característica de águas tropicais. Nas águas costeiras, destacam-se as sardinhas (30,660 toneladas), corvinas (28,385 toneladas), pescadas (47,576 toneladas) e bagres (29,017 toneladas). A sardinha verdadeira, que chegou a produções de 250,000 toneladas, hoje registra, apenas, uma produção de 11,153 toneladas. Entre os crustáceos, cabe destacar os camarões (36,300 toneladas); caranguejo de mangue (11,135 toneladas) e lagosta (6,468 toneladas). Em águas oceânicas mais afastadas do litoral, sobressaem os atuns (13,116 toneladas) e bonito listrado (22,537 toneladas) (NEIVA, 2003). A Figura 2 representa graficamente as espécies mais capturadas no Brasil. Figura 2. Representação gráfica das espécies mais capturadas no Brasil. 9

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