Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz

Transcrição

1 Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) Neisvaldo Barbosa dos Santos Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em Ciências. Área de concentração: Máquinas Agrícolas Piracicaba 2011

2 Neisvaldo Barbosa dos Santos Engenheiro Agrônomo Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) Orientador: Prof. Dr. MARCOS MILAN Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em Ciências. Área de concentração: Máquinas Agrícolas Piracicaba 2011

3 Dados Internacionais de Catalogação na Publicação DIVISÃO DE BIBLIOTECA - ESALQ/USP Santos, Neisvaldo Barbosa dos Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) / Neisvaldo Barbosa dos Santos. - - Piracicaba, p. : il. Dissertação (Mestrado) - - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Cana-de-açúcar 2. Colhedoras - Desempenho 3. Mecanização agrícola I. Título CDD S237i Permitida a cópia total ou parcial deste documento, desde que citada a fonte O autor

4 3 OLHE AO SEU REDOR Você é aquilo que você é. Mas você é também um produto do seu ambiente. Os seus pensamentos, suas ações, suas atitudes, suas ambições são - em grande escala - dependente das pessoas e das circunstâncias que estão se passando ao seu redor. Olhe para as pessoas ao seu redor. O que é que elas lhe têm feito pensar? Para onde elas estão te levando? O que é que você está se tornando em função da sua associação com elas? O bom senso só pode lhe conduzir a estar perto de pessoas que irão lhe impulsionar rumo à concretização dos seus sonhos. Pessoas que irão lhe desafiar a ser e a dar o seu melhor. O oposto disto só resta à desastrosa influência rumo à mediocridade. Busque por pessoas e por situações que lhe inspire. Esteja consciente que o seu ambiente tem uma sutil e poderosa influencia sobre a sua vida e talvez muito mais do que você imagina. Certifique-se de que ao seu redor está presente uma força multiplicadora de positivas influencias. George Eliot DEDICO

5 4

6 5 AGRADECIMENTOS A Deus pelas graças concedidas. A toda minha Família, sempre pelo suporte fornecido aos meus passos dados. Ao Prof. Dr. Marcos Milan pela orientação concedida à dissertação, aos demais Professores do programa, aos técnicos da mecânica e da instrumentação. Aos Professores da Universidade Federal de Alagoas - UFAL, Sônia Maria Forti Broglio, André Maia Gomes Lages, Jakes Halan Queiroz Costa, Vilma Marques Ferreira, Cícero Luiz Calazans de Lima, José Paulo Vieira da Costa e Mauro Wagner de Oliveira, pela formação acadêmica e o apoio ao mestrado. Aos Amigos do curso de mestrado em máquinas agrícolas: Diego Cavalcante Soriano, Felipe de Araújo Lopes, Edemilson José Mantoam, Flávio Luis dos Santos Teixeira, Carlos Amaury Zanelli de Souza e Frans Arthur Pavlu. Ao Amigo Lucas Rios do Amaral do curso de mestrado em fitotecnia; Renato Moreira da Silva do curso de mestrado em irrigação e drenagem; Luiz Henrique Marcandalli do curso de mestrado em energia nuclear na agricultura e aos demais Amigos da ESALQ.

7 6

8 7 SUMÁRIO RESUMO... 9 ABSTRACT...11 LISTA DE FIGURAS...13 LISTA DE TABELAS...15 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS INTRODUÇÃO REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Colheita Desempenho operacional e econômico de colhedoras de cana Consumo de combustível Perda de cana Modelos de planejamento e custos da maquinaria agrícola MATERIAL E MÉTODOS Desempenho operacional Número de transbordos Desempenho econômico Custo do transporte interno Perdas de cana Renda bruta e líquida RESULTADOS E DISCUSSÃO Desenvolvimento do modelo Verificação Validação...51

9 8 4.2 Cenário Básico (CB) Custo de produção e área colhida Eficiência de campo (Efc) Velocidade e perdas Produtividade da cultura Alternativa de espaçamento Custo com o combustível Distância de transporte interno Eficiência gerencial (Eg) CONCLUSÕES REFERÊNCIAS ANEXOS... 81

10 9 RESUMO Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) A cultura da cana-de-açúcar tem significativa participação na economia do agronegócio brasileiro. Seus subprodutos são utilizados para a geração de energia elétrica, produção de combustível, matéria-prima para a indústria química e alimentação. Na produção da cana, a colheita é considerada como uma das operações mais importantes, pois deve atender a demanda de matéria-prima requerida pela Usina, com qualidade e a um custo competitivo. Porém, o desempenho operacional e econômico da colheita é influenciado por inúmeras variáveis interrelacionadas sistemicamente. Esse fato dificulta prever os efeitos de alterações individuais nas variáveis durante a operação. Tendo em vista essa dificuldade, o objetivo desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar. Para tanto foi desenvolvido um modelo, denominado de ColheCana, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. O modelo foi verificado, validado e utilizado na análise das variáveis e no desenvolvimento de cenários. Os resultados evidenciaram que a eficiência de campo e o valor inicial das colhedoras são variáveis de grande impacto no custo e que existe uma área máxima que um equipamento pode atender e para essa área o custo é mínimo. O aumento da produtividade do talhão impacta positivamente no custo de produção, porém é preciso considerar a influência no custo de combustível. O aumento da produtividade pode causar um aumento no consumo de combustível da colhedora e consequentemente nos custos. A eficiência gerencial é uma das variáveis que pode refletir na diminuição do custo de produção pela redução nos tempos perdidos. Palavras-chave: Mecanização Agrícola; Colhedora de Cana; Modelo; Desempenho econômico

11 10

12 11 ABSTRACT The identification of the critical factors of sugarcane (Saccharum spp.) mechanized harvesting The sugar cane has significant role on Brazilian agribusiness economy. Its sub products are used for electric power generation, fuel production, as raw material for food and chemical industry. On sugarcane production, harvesting is considered as one of the most important operations of the process for it has to attend the raw material demanded by the sugar mill in quality and a competitive cost. However, the economical and operational harvesting performance is influenced by several variables systemically inter-related. Because of this to predict the effects of individual alterations on variables during the operation is difficult. Due to this difficulty the aim of this study was to analyze, in a systemic way, the variables influence on economical and operational performance in sugar cane mechanized harvesting process. For this purpose a model called "ColheCana", was developed in a spreadsheet and in a programming language. The model was checked, validated and used on the variables analysis and on the scenarios development. The results showed that the field efficiency and harvester s initial value are variables of great impact in the cost and that there is a maximum area that one equipment can attend and for this area the cost is minimum. The increasing of field productivity has a positive impact on production cost, but the influence on fuel cost must be considered. The increasing of productivity may cause an increasing of harvester fuel consumption and consequently on the costs. The managerial efficiency is one of the variables that may reflect the reduction of production cost by reducing the time wasted. Keywords: Agricultural mechanization, Sugar cane harvester; Model; Economic performance

13 12

14 13 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Problema inicial Figura 2 - Fluxograma geral do modelo computacional Figura 3 - Custo de produção da colheita: A - Ripoli (2001); B - Kronka e Monteiro (1999); CB - Cenário Básico; C - Associação de produtores de cana (1), D - Associação de produtores de cana (2), E - Cooperativa de produtores de cana (3) e F - Usina Figura 4 - Custo de produção da operação de transbordo: CB - Cenário Básico; A - Associação de produtores de cana (1), B - Associação de produtores de cana (2), C - Cooperativa de produtores de cana (3) e D - Usina Figura 5 - Consumo de combustível de colhedoras: BA - Banchi et al. (2008d) consumo mínimo (BA1), médio (BA2) e máximo (BA3); Nery (2000) - A1, A2, A3 e A4; Carvalho Filho (2000) - B1, B2, B3 e B4; Belardo (2010) - C1, C2, C3, C4, C5 e C6; T - Tachibana e Milan (2002) na razão de potência de 50% (T50), 60% (T60), 70% (T70), 80% (T80), 90% (T90) e 100% (T100) Figura 6 - Distribuição dos custos (%) para o Cenário Básico (CB): 6a - Colhedora e transbordo; 6b - Colhedora e 6c - transbordo. CRM - (Custo com reparo e manutenção), CCB - (Custo com o combustível), DPA - (Depreciação anual), JRA - (Juro anual) e AST - (Alojamento, seguro e taxas) Figura 7 - Análise de sensibilidade para o Cenário Básico (CB): A - Eficiência gerencial; B - Espaçamento de cultivo; C - Produtividade do canavial; D - Velocidade de operação; E - Eficiência de campo; F - Juro; G - Fator de reparo e manutenção; H - Preço do combustível; I - Valor inicial Figura 8 - Custo de produção em função da área Figura 9 - Custo anual da colhedora e transbordo (R$ ano -1 ) em função das horas Figura 10 - Custo de produção da colhedora e transbordo (R$ t -1 ) em função das horas Figura 11 - Custo de produção do SCMC em função da eficiência de campo Figura 12 - Custos de produção da colhedora e a perda total de cana em função da velocidade de operação... 64

15 14 Figura 13 - Custo de produção da colhedora em função da área e da produtividade média Figura 14 - Custo de produção do transbordo em função da área e da produtividade média Figura 15 - Custo de produção em função da área em diferentes espaçamentos de cultivo Figura 16 - Custo de produção da colhedora em função da razão de potência Figura 17 - Custo de produção e a capacidade operacional de transporte do transbordo em função da distância média entre a colhedora e o veículo de transporte - caminhão Figura 18 - Custo de produção em função da área: Cenário Básico (CB) e Eficiência gerencial (Eg) Figura 19 - Planilha referente às variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo Figura 20 - Planilha de entrada dos dados e saída dos resultados... 85

16 15 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Previsão da área plantada com cana-de-açúcar no Brasil nas safras de a Tabela 2 - Indicadores de consumo de combustível em colhedoras de cana Tabela 3 - Indicador de perda total de cana Tabela 4 - Consumo médio de combustível por faixa de potência do motor do trator Tabela 5 - Consumo de combustível em litros por hora e por tonelada em colhedoras Tabela 6 - Resultados referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão (UP) Tabela 7 - Variáveis de entrada do modelo Tabela 8 - Variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo... 84

17 16

18 17 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ASABE - American Society of Agricultural and Biological Engineers ATR - Açúcar Total Recuperável CENBIO - Centro Nacional de Referência em Biomassa CENICAÑA - Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colômbia Co - Coimbatore CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento CP - Canal Point cv - Cavalo Vapor Efc - Eficiência de Campo Eg - Eficiência Gerencial km - Quilômetro L - Litros LCP - Canal Point Louisiana m - Metro MAPA - Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento min - Minuto NA - Norte da Argentina PRAPRAG - Software para Planejamento Racional de Máquinas Agrícolas RB - República do Brasil rpm - Rotações por Minuto SCMC - Sistema de Colheita Mecanizado de Cana-de-Açúcar TDA - Tração Dianteira Auxiliar TDP - Tomada de Potência TUC - Tucumán UDOP - União dos Produtores de Bioenergia

19 18

20 19 1 INTRODUÇÃO O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, cultura essa que proporciona saldos positivos na economia do agronegócio nacional. Esse saldo é proveniente da comercialização da produção do açúcar, do álcool combustível, utilizado nos veículos da frota nacional, e da geração de energia. A cana colhida no País, destinada ao setor sucroalcooleiro, ocupa uma área estimada de 8,44 milhões de hectares, com uma produção total prevista de 641,98 milhões de toneladas a serem industrializadas, para a safra , resultando em 308,88 milhões de toneladas de açúcar e aproximadamente 27,09 milhões de metros cúbicos de álcool (COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO - CONAB, 2011b). Para industrializar essa produção é necessário colher a matéria-prima no campo e transportá-la para a indústria (Usina). Até recentemente, o sistema de colheita utilizado era o semi-mecanizado, com a queima prévia da cana. Nessa condição, o corte é manual e o carregamento da cana inteira nos veículos de transporte é realizado por meio de máquinas denominadas carregadoras. Porém, o sistema de colheita tem mudado de maneira acentuada nos últimos tempos, passando do sistema semi-mecanizado para o mecanizado. Neste, são empregadas colhedoras autopropelidas que cortam, fracionam, limpam e carregam a cana em veículos de transbordo ou diretamente nos veículos de transporte. Essa mudança tem ocorrido por vários fatores e dentre eles destacam-se a ausência de mãode-obra para a colheita, a redução de custos e, principalmente, pelo protocolo agro ambiental. Este protocolo foi assinado pelas lideranças do setor canavieiro, junto ao governo do Estado de São Paulo, para finalizar a queima dos canaviais em áreas mecanizáveis até 2014 e em áreas não mecanizáveis até O sistema de colheita mecanizado é considerado como um dos mais importantes no processo de produção devido aos custos envolvidos na operação, a influência na qualidade da matéria-prima e a necessidade de se manter um fluxo constante para atender a demanda da Usina. A importância da colheita para qualidade, demanda e custo da matéria-prima implica em realizar o planejamento e o controle das variáveis que afetam o sistema. As variáveis desse sistema são inter-relacionadas o que significa que o desempenho de uma pode afetar outra, de maneira positiva ou negativa. A relação das variáveis no processo de colheita ocorre, portanto, de modo sistêmico, o que dificulta quantificar os efeitos durante a rotina de trabalho. Com isso, o objetivo

21 20 desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar.

22 21 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Na agricultura brasileira, a cultura que mais se expandiu nos últimos anos em termos de área cultivada foi a cana-de-açúcar, direcionada para a produção de açúcar e principalmente do álcool, em decorrência do aumento na demanda dos veículos bicombustíveis. A produção nacional de cana-de-açúcar destinada à indústria sucroalcooleira prevista para a safra é de 624,99 milhões de toneladas, um incremento de 3,4% em comparação a safra Esse incremento corresponde a 20,47 milhões de toneladas a mais nesta safra. A estimativa referente ao total de cana a ser moída, destinada a produção de açúcar, é de 46,2%, o equivalente a 38,67 milhões de toneladas. Quanto à produção do etanol, estão previstas 336,27 milhões de toneladas de cana, resultando em 53,8% de toda produção (CONAB, 2011a). Para a safra prevê-se uma produção total de cana moída de 651,51 milhões de toneladas. Desse total, o equivalente a 294,02 milhões de toneladas ou 45,13% foram destinados a produção de açúcar com seus 38,15 milhões de toneladas. Quanto à produção de álcool foram moídas 357,49 milhões de toneladas ou 54,87% da produção total de cana, gerando um volume de 28,41 milhões de litros de álcool. Desse total, 8,22 milhões de litros foram de álcool anidro e, 20,18 milhões de litros destinaram-se ao álcool hidratado (CONAB, 2010). O Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA (BRASIL, 2009), realizou um trabalho com o objetivo de apontar tendências no desenvolvimento do agronegócio do País, realizando projeções para as safras de a com base em um banco de dados de 32 anos pertencentes às instituições públicas federais. Os resultados das projeções indicam um aumento de 6 milhões de hectares ao final do período e o crescimento projetado da área cultivada ao longo das safras consideradas, Tabela 1. Tabela 1 - Previsão da área plantada com cana-de-açúcar no Brasil nas safras de a Projeção da Área Plantada com Cana no Brasil SAFRAS 2007/ / / / / / / / / / / /19 Milhões (hectares) 7,05 7,90 9,28 9,68 10,10 10,52 10,95 11,46 12,01 12,32 12,66 13,02 Fonte: Brasil (2009). Segundo Silva et al. (2009) a demanda energética no Brasil tem sofrido modificações, diminuído o consumo de combustíveis fósseis e aumentado o uso de bicombustível, principalmente do etanol produzido pela cana. O objetivo do trabalho foi analisar a evolução das

23 22 áreas cultivadas com cana-de-açúcar nos Estados da região Centro-Sul do Brasil entre as safras a As safras foram mapeadas pelo projeto Canasat, por meio de imagens obtidas por satélites de sensoriamento remoto. A área total cultivada nas safras consideradas foi de 4,63 e 7,16 milhões de hectares, respectivamente, equivalente a um aumento de 54,5% da área total. O Estado de São Paulo apresentou a maior área cultivada da região Centro-Sul, com 68,1%, seguido pelo Paraná com 8,86% e de Minas Gerais com 8,6%. Na safra estava disponível para a colheita o correspondente a 6,58 milhões de hectares, registrando-se um aumento de 2,36 milhões de hectares em relação à safra A região Centro-Sul aumentou a área cultivada ao longo das safras avaliadas, um crescimento de 54,5% correspondente a 7,16 milhões de hectares. Um dos maiores índices de crescimento em área disponível para a colheita ocorreu nos estados de Goiás com 126,2%, Mato Grosso do Sul com 99,9% e Minas Gerais com 99,2%. 2.1 Colheita A colheita de cana no Brasil é realizada pelos sistemas manual, semi-mecanizado e mecanizado. O sistema manual existe desde a implantação da cultura pelos holandeses, a partir de 1530, nos Estados de Pernambuco, Alagoas e Bahia. Segundo Ripoli e Ripoli (2009), o sistema semi-mecanizado surgiu entre os anos de 1950 a 1955, sendo realizado em topografia com declividade de até 25%. O sistema mecanizado, iniciou-se entre os anos de 1972 a 1976, e é utilizado em topografia com até 17% de declividade. No País existem dois subsistemas de corte manual e mecanizado e, três subsistemas de colheita, divididos em corte, carregamento, transporte e recepção. O manual ocorre quando o trabalhador braçal, de posse de uma ferramenta denominada de folha, podão ou foice, realiza o corte da cana crua ou queimada. Quanto ao corte mecanizado, ele é executado por meio de motosserras manuais adaptadas ou por meio de colhedoras combinadas, montadas ou autopropelidas. A atual mudança para o sistema de colheita mecanizado, se deve por diversos fatores como a mão-de-obra para a colheita, redução de custos e pelo protocolo agro ambiental, que determina extinguir a queima dos canaviais em áreas mecanizáveis até 2014 e em áreas não mecanizáveis até 2017 (SEVERO; CARDOSO, 2009; CENTRO NACIONAL DE REFERÊNCIA EM BIOMASSA - CENBIO, 2008).

24 23 Segundo Benedini e Conde (2008) o bom resultado da colheita mecanizada envolve desde o nivelamento do solo, formato e comprimento dos talhões, produtividade, homogeneidade do canavial, características varietais, qualidade da operação até o treinamento do pessoal. Os autores ressaltam ainda que a execução de nivelamento, retirada de paus, tocos, pedras, restos de materiais estranhos, locação de estradas e carreadores são denominados de sistematização. Mialhe (1982) relata sobre as características dimensionais e ponderais da produtividade da cana-de-açúcar, que podem ser simuladas no estágio de pré-colheita da cultura para se obter o equacionamento da distribuição da matéria-prima na área de cultivo, o número de colmos produzidos, o comportamento teórico da cultura, as dimensões e pesos de colmo na colheita mecanizada e a perda da matéria-prima Desempenho operacional e econômico de colhedoras de cana Os ensaios de colhedoras são realizados com o intuito de obter os resultados dos indicadores de desempenho operacional e econômico dos espécimes de máquinas, sendo executados com base em metodologias, de maneira que se possam validar os dados obtidos. Rozeff (1989) realizou um ensaio de colhedora de cana com queima prévia e sem queima no Estado do Texas, a fim de estudar os efeitos da velocidade de operação no desempenho de uma colhedora. No trabalho realizado a máquina utilizada foi a Class 1400, operando em quatro velocidades, 1,4, 2,5, 4,2 e 5,6 km h -1 e a variedade colhida foi a CP O autor pode concluir que à capacidade efetiva bruta foi de 17,4, 28,5, 54,2 e 91,6 t h -1 e ao índice de matéria estranha total foi de 5, 6,8, 13,7 e 21,6%, nas velocidades de 1,4, 2,5, 4,2 e 5,6 km h -1, respectivamente. Shaw e Brotherton (1992) realizaram um estudo com a colheita mecanizada em cana crua na Austrália e concluíram quanto às perdas de matéria-prima e aos índices de matéria estranha obtidos que foram de 9 e 12%, respectivamente. Viator et al. (2006) executaram um estudo com uma colhedora protótipo de cana, que tinha como objetivo determinar em dois anos avaliados, o efeito do solo selecionado, as velocidades do extrator primário de 650, 850 e rpm ao longo da operação, a qualidade da cana, os índices de matéria estranha e as perdas de cana no campo com a variedade utilizada LCP85-384, por ser a mais cultivada na localidade. Quanto às perdas de cana no campo, a velocidade do extrator a rpm, aumentou-as em 11,4 t ha -1, em relação a velocidade de 650 rpm. Ao parâmetro de qualidade de eficiência de remoção de matéria estranha, no primeiro ano do estudo, as

25 24 velocidades a 1.050, 850 e 650 rpm foram significativamente diferentes com 97,6, 85,5 e 45,5%, respectivamente. No segundo ano do estudo, todas as velocidades obtiveram valores de eficiência de remoção de matéria estranha variando de 51,4 a 66,6%. Romero et al. (1993) realizaram um estudo de desempenho operacional com duas colhedoras de cana Class, Gladiator e 2000, sem queima prévia da matéria-prima em Tucumán na Argentina. Os canaviais analisados tinham produtividades variando entre 60 a 140 t ha -1 e foram colhidos em diferentes velocidades de operação. Os autores concluíram que a máquina Gladiator colhendo as variedades CP65-577, TUC67-27, NA56-79 e CP-457, em velocidades de 4,9, 3,6, 5,7 e 5,6 km h -1, a capacidade efetiva foi de 40, 40, 51 e 56 t h -1, respectivamente. Com a máquina 2000 colhendo as variedades CP e TUC77-42, em velocidades de 5,8 e 3,5 km h - 1, a capacidade efetiva foi de 58 e 31 t h -1, respectivamente. Mialhe e Carraro Neto (1993) realizaram um ensaio com a colhedora Class CC-2000 em cana crua considerando duas velocidades de operação. No trabalho, foram consideradas as capacidades efetiva líquida e bruta. Os autores concluíram que na velocidade de 3,67 km h -1, a capacidade efetiva líquida foi de 73,43 t h -1, enquanto que a capacidade efetiva bruta foi de 83,83 e 75,64 t h -1, nas velocidades de 3,67 e 4,04 km h -1, respectivamente. Furlani Neto et al. (1996) realizaram um ensaio para avaliar o desempenho operacional da colhedora Santal Amazón em canaviais com e sem queima prévia. No trabalho realizado, a produtividade média do canavial para colheita em cana crua era de 87,6 t ha -1 e a velocidade de operação de 4,65 km h -1. Os autores concluíram que a capacidade efetiva bruta em cana colhida crua foi de 57,8 t h -1. O Centro de Investigación de La Caña de Azúcar de Colômbia - Cenicaña (1997) realizou um ensaio para avaliar o desempenho das colhedoras Austoft 7700 e a Cameco CHT 2500, em canaviais sem queima prévia. No trabalho realizado, a variedade colhida foi a CC85-68, com produtividade média de 211 t ha -1. A colhedora Austoft 7700 em velocidade de operação de 2 km h -1 e em eficiência de campo de 43%, apresentou as capacidades efetiva de campo, teórica de campo e efetiva líquida de 70,6, 47,6 e 68,02 t h -1, respectivamente, enquanto que a máquina Cameco CHT 2500 operando em velocidade de 1 km h -1 e em eficiência de campo de 46%, as capacidades efetiva de campo, teórica de campo e efetiva líquida foram de 29,4, 13,4 e 28,32 t h - 1, respectivamente.

26 25 Molina Júnior (2000) realizou um estudo que tinha como objetivo propor e comparar uma metodologia baseada na bibliografia especializada, a fim de obter um padrão para a realização de futuros ensaios com colhedoras de cana. No trabalho realizado foram consideradas três máquinas, denominadas de T1, T2 e T3, em uma área de 8,61 ha, a variedade colhida foi a RB , de terceiro corte, porte ereto, cultivada em espaçamento de 1,4 m e com produtividade média de 145,4 t ha -1. O autor concluiu que a colhedora T1 operando em velocidades de 1,68, 3,21, 5,37 e 7,28 km h -1, a capacidade efetiva líquida de colmos foi de 26,44, 58,75, 93,11 e 141,26 t h -1, respectivamente. A máquina T2 em velocidades de 1,70, 3,37, 5,39 e 8,02 km h -1, a sua capacidade efetiva líquida de colmos foi de 30,64, 54,31, 102,08 e 131,93 t h -1, respectivamente. Já a colhedora T3 nas velocidades de 1,34, 2,66, 5,28 e 7,68 km h -1, apresentou a capacidade efetiva líquida de colmos de 16,30, 36,29, 87,67 e 110,19 t h -1, respectivamente. Ripoli et al. (2001) realizaram um ensaio com a colhedora Brastoft em cana sem queima prévia, em quatro velocidades de operação. Os autores puderam concluir que a capacidade efetiva líquida de colmos foi de 15,80, 33,60, 79 e 100 t h -1 para as quatro velocidades consideradas. Mazzonetto (2004) realizou um ensaio com a colhedora Cameco CHT 2500 em canavial com a produtividade agrícola de 121,4 t ha -1 e em velocidade de operação de 6 km h -1, concluindo que as capacidades efetivas bruta de matéria-prima, líquida de matéria-prima e líquida de colmos foi de 59,2, 56,47 e 52,83 t h -1, respectivamente. Na colheita mecanizada, uma importante variável de desempenho operacional a ser considerada é a velocidade de operação. Carvalho Filho (2000) realizou um estudo que tinha como objetivo descrever o desempenho operacional e econômico de uma colhedora de cana. Uma colhedora com 213 kw de potência no motor foi utilizada, com capacidade para colheita em fileira simples de cultivo de até 1,5 m ou em fileira dupla de 1 m. A variedade colhida foi a RB , com produtividade média de 176,26 t ha -1, em espaçamento de cultivo de 1,4 m, terceiro corte, cana crua. As velocidades de operação consideradas foram de 1,5, 3, 5 e 7 km h -1. O autor concluiu que, quanto à capacidade efetiva bruta ocorreram diferenças estatísticas entre as velocidades de operação mais baixas, de 1,5 e 3 km h -1 e entre as mais altas, de 5 e 7 km h -1. No que diz respeito ao consumo de combustível em litros por hora, o menor foi na velocidade de 1,5 km h -1 e o maior na velocidade de 7 km h -1. No que se refere ao consumo de combustível em litros por tonelada, o menor valor foi com a velocidade de 7 km h -1 e o maior a 1 km h -1. As baixas velocidades e eficiências de campo elevam o custo por tonelada de cana colhida, uma vez

27 26 que a vida útil economicamente ideal para colhedora é de seis anos, já que a partir do sétimo ano o custo com reparo e manutenção torna-se bastante elevado. Nery (2000) realizou um trabalho com o principal objetivo de analisar as qualidades operacionais e econômicas da colheita mecanizada de cana crua. Foi empregada uma colhedora de 242 kw e a variedade utilizada foi a RB , com produtividade média de 176,26 t ha -1, espaçamento de cultivo de 1,4 m e de terceiro corte. No estudo consideraram-se quatro velocidades de operação como tratamentos, 1,5, 3, 5 e 7 km h -1 e eficiências de campo de 45, 55, 65 e 75%. O autor concluiu que o aumento da velocidade de operação implica no aumento da capacidade efetiva bruta de colmos e, quanto ao consumo de combustível por tonelada de cana colhida houve um decréscimo proporcional ao aumento da velocidade. O custo por tonelada de cana colhida foi decrescente com o aumento da velocidade de operação. Os melhores desempenhos econômicos foram nas duas maiores velocidades e em todas as eficiências de campo consideradas. De León (2000) realizou um estudo nas mesmas condições que Nery (2000). No trabalho foram analisadas duas colhedoras denominadas de A com potência de 167 kw e de B com potência equivalente a 213 kw, no motor. Na metodologia empregada foram diferenciadas como tratamentos, quatro velocidades de operação: 1,5, 3, 5 e 7 km h -1. Os resultados alcançados, quanto à capacidade efetiva bruta de colmos foram de 26,44, 58,76, 93,11 e 141,26 t h -1 para a colhedora A e de 30,64, 54,31, 102,08 e 131,93 t h -1 para colhedora B, ambas nas velocidades de operação de 1,5, 3, 5 e 7 km h -1, respectivamente. O autor concluiu que ocorreu um aumento na capacidade efetiva bruta de colmos com as duas colhedoras utilizadas, A e B, quando foi elevada a velocidade de operação e não houve diferença estatística de desempenho entre as máquinas. Yadav et al. (2002) realizaram um estudo com uma colhedora nas localidades de Erode e Baramati (Índia), com a variedade Co86-032, espaçamento de cultivo de 1,5 m e produtividade de 123,92 t ha -1 e de 103,57 t ha -1, respectivamente. A capacidade de processamento da colhedora foi de 29,35 e 23,9 t h -1, com velocidade de operação de 4,45 e 4,07 km h -1, capacidade de campo de 0,30 e 0,24 ha h -1 e eficiência de 44,44% e 39,35%, para as localidades, respectivamente. Belardo (2010) avaliou três colhedoras comercializadas no Brasil. A variedade colhida foi a RB , em primeiro corte, com a produtividade média de 100 t ha -1, cultivada em espaçamento de 1,5 m entre as fileiras de cultivo e cana crua. Nos tratamentos foram

28 27 determinadas duas velocidades de operação, sendo a de 5 km h -1, considerada pela usina como padrão, e outra a 7 km h -1 para as três colhedoras ensaiadas. O autor conclui que houve diferença entre as três máquinas na capacidade efetiva bruta para as duas velocidades e para o consumo em litros por hora. Ripoli et al. (2001) utilizaram uma colhedora em cana sem queima prévia e constataram que a velocidade de 5,39 km h -1 correspondeu ao melhor desempenho econômico, com resultados de 0,66 a 3,82 US$ t -1 de cana colhida. O estudo realizado por Kronka e Monteiro (1999) apresentou um custo médio operacional em colheita de cana sem queima com um valor de 2,09 US$ t -1. Banchi et al. (2008c) citam que a Eficiência de campo (Efc) é a razão entre o tempo efetivamente utilizado e o tempo total disponível para operação. Na colheita mecanizada, a Efc deve ser considerada como uma variável de elevada importância para o dimensionamento de um sistema de colheita mecanizado. Rípoli et al. (2001), realizaram um estudo com a colhedora de cana na velocidade de avanço 5,39 km h -1 e constataram que essa operação obteve o melhor desempenho econômico com uma Efc de 60%. Salvi et al. (2007) realizaram um trabalho com o objetivo de avaliar o desempenho de um dispositivo semi-automático de controle de altura de corte basal de uma colhedora de cana. Os autores utilizaram para a análise as cartas de controle e determinaram a capacidade do processo do corte de base. Concluíram que o dispositivo de altura de corte, ativado ou desativado, não estava sob o controle estatístico e, portanto o processo não atende as necessidades de altura de corte exigida pela agroindústria (5 cm). Silva et al. (2008) avaliaram a qualidade da operação de colheita mecanizada de cana considerando as variáveis: perdas em rebolo repicado; rebolo estilhaçado; pedaço fixo; pedaço solto; cana inteira; cana-ponta; estilhaço; toco. Foram comparados dois cortes de cana e os resultados para pedaço fixo, cana inteira, cana-ponta e toco foram menor em relação à variável de pedaço solto, em ambos os cortes. Os autores concluíram que os indicativos de perdas da colheita mecanizada da cana, não estavam sob controle estatístico de processo. Segundo Magalhães et al. (2008) a demanda de cana-de-açúcar e a concorrência econômica dos produtos no mercado, faz com que o setor agrícola busque cada vez mais, equipamentos com maior eficiência e tecnologia, de forma que proporcione menor perda e maior qualidade da matéria-prima colhida, a fim de maximizar a lucratividade. Os autores desenvolveram um sistema

29 28 de sincronismo, com o objetivo de controlar a colhedora de cana e o transbordo, a fim de evitar perdas com a cana colhida, aumentar a capacidade operacional e melhorar a eficiência de campo do conjunto mecanizado. Os autores chegaram à conclusão que com o sistema de sincronismo desenvolvido ativado, as perdas de cana diminuíram em torno de 0,6 t ha -1, o equivalente a 8,16%, na redução de perdas de rebolos, quando comparado ao sistema de sincronismo desativado Consumo de combustível Ao realizar ensaios com colhedoras de cana, Nery (2000); Carvalho Filho (2000); Yadav et al. (2002) e Belardo (2010), obtiveram os indicadores de consumos de combustível por hora e por tonelada, apresentados na Tabela 2. Tabela 2 - Indicadores de consumo de combustível em colhedoras de cana Nery (2000) Carvalho Filho (2000) Yadav et al. (2002) Belardo (2010) Colhedora Nacional Colhedora Importada Colhedora Austoft 7000 Colhedora John Deere 3520 Colhedora Santal Tandem SII Colhedora Case A8800 Consumo de Combustível em Colhedoras Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,34 2,66 5,27 7,68 Consumo (L h -1 ) 45,28 49,77 60,04 66,27 176,26 Consumo (L t -1 ) 2,92 1,25 0,69 0,61 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,70 3,37 5,39 8,01 Consumo (L h -1 ) 97,35 96,22 103,90 108,5 136,76 Consumo (L t -1 ) 3,21 1,77 1,04 0,83 Vel. de Operação (km h -1 ) 4,07 4, Prod. Média (t ha -1 ) Consumo (L h -1 ) 27,00 26, ,57-123,92 Consumo (L t -1 ) Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 5,00 7, Consumo (L h -1 ) 57,27 60, ,00 Consumo (L t -1 ) 0,67 0, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 5,00 7, Consumo (L h -1 ) 53,75 55, ,00 Consumo (L t -1 ) 0,66 0, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 5,00 7, Consumo (L h -1 ) 63,04 64, ,00 Consumo (L t -1 ) 0,70 0, Fonte: Nery (2000), Carvalho Filho (2000), Yadav et al. (2002) e Belardo (2010)

30 Perda de cana Ao executar ensaios com colhedoras de cana, Shaw e Brotherton (1992); Romero et al. (1993); Mialhe e Carraro Neto (1993); Furlani Neto et al. (1996); Cenicaña (1997); Nery (2000); Carvalho Filho (2000); De León (2000); Molina Júnior (2000) e Mazzonetto (2004), obtiveram índices de perda total de cana, de acordo com a Tabela 3. Tabela 3 - Indicador de perda total de cana Shaw e Brotherton (1992) - Romero et al. (1993) Mialhe e Carraro Neto (1993) Furlani Neto et al. (1996) Cenicaña (1997) Nery (2000) Carvalho Filho (2000) De León (2000) Molina Júnior (2000) Mazzonetto (2004) Colhedora Class Gladiator Colhedora Class 2000 Colhedora Class 2000 Colhedora Santal Amazón Colhedora Austoft 7700 Colhedora Cameco CHT 2500 Colhedora Nacional Colhedora Importada Colhedora A Colhedora B Colhedora T1 Colhedora T2 Colhedora T3 Colhedora Cameco CHT 2500 Perda Total de Cana Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) Perda Total de Cana (%) 9, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 4,90 3,60 5,70 5, ,00 Perda Total de Cana (%) 4,70 2,80 7,00 5,70 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 5,80 3, ,00 Perda Total de Cana (%) 6,60 7, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 3,67 4, Perda Total de Cana (%) 3,22 4, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 4, ,60 Perda Total de Cana (%) 4, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 2, ,00 Perda Total de Cana (%) 3, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1, ,00 Perda Total de Cana (%) 3, Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,34 2,66 5,27 7,68 176,26 Perda Total de Cana (%) 6,10 6,91 9,89 8,81 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,70 3,37 5,39 8,01 136,76 Perda Total de Cana (%) 14,18 8,67 7,46 13,21 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,68 3,21 5,40 7,28 176,30 Perda Total de Cana (%) 7,37 4,79 5,09 3,93 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,70 3,37 5,40 8,01 176,30 Perda Total de Cana (%) 14,13 8,66 7,43 5,55 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,68 3,21 5,37 7,28 145,40 Perda Total de Cana (%) 7,37 4,79 5,09 3,92 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,70 3,37 5,39 8,02 145,40 Perda Total de Cana (%) 14,13 8,66 7,43 5,55 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 1,34 2,66 5,28 7,68 145,40 Perda Total de Cana (%) 6,32 7,13 10,34 8,82 Prod. Média (t ha -1 ) Vel. de Operação (km h -1 ) 6, ,40 Perda Total de Cana (%) 4, Fonte: Shaw e Brotherton (1992), Romero et al. (1993), Mialhe e Carraro Neto (1993), Furlani Neto et al. (1996), Cenicaña (1997), Nery (2000), Carvalho Filho (2000), De León (2000), Molina Júnior (2000) e Mazzonetto (2004)

31 Modelos de planejamento e custos da maquinaria agrícola O uso do maquinário agrícola está estreitamente relacionado ao planejamento que é influenciado por vários aspectos, tais como: clima, cultura a ser trabalhada, ao austero e pelas características técnicas do equipamento. No planejamento para seleção de um sistema de colheita mecanizado de cana-de-açúcar, se trata inicialmente em determinar os períodos ou épocas e as respectivas áreas dos talhões a serem colhidos por meio do planejamento realizado no gráfico de Gantt. Segundo Wilson (2003) a aplicação do gráfico de Gantt é prática por oferecer técnicas para a modelagem computacional, tornando-se mais fácil o desenvolvimento do planejamento com interfaces mais acessíveis, permitindo ao usuário definir seus problemas, entender e aceitar as soluções. Mialhe (1974) expressa que as operações agrícolas devem ser planejadas, buscando racionalizar o uso das máquinas, implementos e de meios para a execução. Segundo o autor, realizar um estudo das operações agrícolas considerando os aspectos técnicos, tempo consumidos e o custo com as operações é necessário a fim de selecionar espécimes mais adequados a cada situação. Segundo Pacheco (2000), a seleção racional de máquinas agrícolas é de difícil realização pelo número de variáveis e opções a serem consideradas. Para Baio et al. (2004), a seleção de máquinas e implementos agrícolas é uma tarefa difícil, em que a escolha do equipamento mais adequado para propriedade agrícola é tida como uma das etapas mais importantes no processo de produção. Dessa forma os modelos são considerados como ferramentas úteis na seleção da maquinaria agrícola. Hansen et al. (2007) desenvolveram um modelo computacional com o objetivo de determinar um caminho padrão para as manobras de cabeceira, sendo elas descritas matematicamente. Os caminhos ou ciclos direcionais analisados para as manobras de cabeceiras foram três: o primeiro realiza a manobra no final da cabeceira e entra na fileira adjacente a que foi colhida. O segundo caminho é realizado saltando a fileira de cultivo adjacente a que foi colhida e no final do talhão, volta passando sobre as fileiras de cultivo que foram saltadas, o terceiro caminho, inicia-se ao meio da bordadura do talhão, seguindo progressivamente para fora do talhão e de forma espiral no sentido anti-horário passando sobre as fileiras de cultivo de forma a percorrer todo o talhão. Na aplicação do modelo foram utilizadas plataformas de 6, 8, 12 e 16 linhas e todas com espaçamento de 76,2 cm. No modelo pode ser observado uma redução no tempo total de espera para realizar a manobra de cabeceira de 25% com o uso da plataforma de 8

32 31 linhas em relação a de 6, ocorrendo também uma redução de 34% no tempo, quando utilizou a plataforma de 12 linhas para com a de 8, sendo que, o uso da plataforma de 16 linhas, não apresentou uma elevada redução no tempo total de espera, apenas de 26%. Entretanto, entre as plataformas consideradas no trabalho, a de 12 linhas foi a que proporcionou a maior redução no tempo total de espera para realizar a manobra de cabeceira, ocorrendo esse incremento na redução do tempo total, quando foi comparada com a de 8 linhas. Mercante et al. (2010) desenvolveram o software PRAPRAG em linguagem de programação. O modelo tinha como objetivo selecionar racionalmente as máquinas e adequá-las aos parâmetros operacionais como: velocidade de trabalho, eficiência e os econômicos. O software desenvolvido atuava no planejamento de seleção dos equipamentos, com base na análise operacional do plano de produção requerido e nos parâmetros de desempenho operacional das máquinas. O modelo ao final do seu funcionamento selecionava os melhores conjuntos mecanizados como: trator, implementos e os equipamentos do tipo autopropelido, como as colhedoras e os pulverizadores. Rotz et al. (1983) realizaram um estudo para avaliar os custos dos equipamentos em sistema de cultivo convencional e conservacionista, desenvolvendo um modelo computacional, a fim de determinar um conjunto de máquinas para obtenção do máximo lucro de uma fazenda. Os autores concluíram que nos sistemas de cultivo simulados, pode-se reduzir o custo do maquinário somado ao da pontualidade, de 20 para 10 US$ ha -1, quando selecionada a melhor combinação de máquinas, por apresentar o mínimo custo ou máximo lucro. Hughes e Holtman (1976) desenvolveram um modelo computacional que tinha como objetivo a seleção de máquinas pela potência do motor para realizar as designadas operações de campo. O modelo consistia no procedimento de quatro determinações, tais como: na seleção do sistema mecanizado com a potência requerida, assim como na do trator, das máquinas de acoplamento e na análise de custo. Loewer et al. (1979) criaram um modelo computacional para um sistema de colheita de cana, a fim de melhorar a seleção do maquinário, com várias soluções possíveis. Enquanto que Crossley (1985) desenvolveu um modelo computacional para avaliar um sistema mecanizado de cana-de-açúcar e tinha como objetivo analisar de forma econômica, os fatores existentes no considerado sistema, servindo como meio útil nas decisões gerencial para o empreendimento agrícola.

33 32 Lopes et al. (1995), a fim de selecionar um sistema mecanizado agrícola, criaram o programa computacional SOMA que tinha como objetivo realizar a seleção de um conjunto de máquinas agrícolas. Em relação aos resultados obtidos pelo programa, os autores relatam que o custo apresentado pelo sistema otimizado foi sempre menor, quando comparado ao custo selecionado pela capacidade operacional. O custo operacional apresentado pelo sistema otimizado, apresentou-se maior em relação ao implantado, sendo que em duas de três propriedades, houve redução de 20,9% para 7,9% e de 39,4% para 18%. Já na terceira propriedade, como o sistema implantado estava bem dimensionado, constatou-se uma redução próxima a 20%. Os autores concluíram que o programa desenvolvido apresentou resultados satisfatórios, nas condições em que foi testado, apesar de utilizar de parâmetros de condições diferentes das existentes na agricultura brasileira. Contudo, o programa consegue otimizar um sistema de mecanização e permite selecionar o maquinário que atenda completamente as exigências técnicas com o custo mínimo. Os custos com as máquinas agrícolas influenciam na receita líquida de uma cultura. Matos et al. (2006) desenvolveram um modelo computacional com o objetivo de avaliar a influência da realização da adubação, fora do período de semeadura, na receita líquida da cultura da soja, considerando-se dois sistemas de produção. Os sistemas de produção foram denominados de tradicional, adubação executada no plantio, e o de antecipação da adubação, que se dá pela adubação no período de pré-semeadura. Os autores concluíram com base nos resultados dos cenários, que o sistema de antecipação da adubação, diminuiu o número de máquinas para a semeadura em comparação ao sistema tradicional e, por consequência, aumentou a receita líquida. O trabalho de Burrows e Siemens (1974) foi um dos precursores do uso da computação para análise de sistemas mecanizados agrícolas. Os autores elaboraram um programa como ferramenta educacional para auxiliar os produtores agrícolas nas decisões de aquisição de máquinas. O objetivo do programa foi o de determinar o custo de sistemas mecanizados incluindo a pontualidade, referentes a atrasos na semeadura do milho. Os autores concluíram que os custos com a pontualidade foram superiores aos do maquinário. Porém, o custo com os equipamentos poderia ser menor, caso diminuísse o tamanho do maquinário, portanto não pode ocorrer a diminuição, devido às máquinas ou implementos não poderem apresentar eficiência satisfatória.

34 33 O uso das informações no planejamento das operações agrícolas é primordial. Essas informações envolvem o período de realização das operações, o tempo disponível em função das condições climáticas, tempo de paradas, eficiência de campo, entre outros (BRUGNARO; SBRAGIA, 1986). Segundo Mialhe (1974) e Milan (2004) o dimensionamento de máquinas agrícolas é uma etapa decorrente a do planejamento para as operações a serem executadas. No dimensionamento diversos fatores devem ser considerados, tais como: o tempo disponível, jornada de trabalho diária, Eficiência gerencial (Eg), capacidades de campo teórica e efetiva, e a Eficiência de campo (Efc). Nas operações de colheita, deve ser considerada a quantidade de matéria-prima a ser colhida, capacidade de produção. Piacentini (2007) desenvolveu um programa denominado de MAQCONTROL, com o objetivo de calcular o custo horário e operacional de máquinas agrícolas e conjuntos mecanizados. No desenvolvimento do programa foram considerados vários métodos para calcular a depreciação anual, dentre eles a depreciação linear ou cotas constantes; por porcentagens constantes ou método de Matheson; soma de dígitos; declínio em dobro; proporcional às horas trabalhadas. Aos resultados o autor obteve os valores depreciados por hora, de 2,48 R$ h -1 pelo método linear, de 6,78 R$ h -1 por Matheson, de 10,42 R$ h -1 pela soma de dígitos, de 9,30 R$ h -1 pelo declínio em dobro e com 10,42 R$ h -1 ao proporcional às horas trabalhadas. Nas operações agrícolas, o tempo é um importante fator para as máquinas e implementos que implica na diluição e redução dos custos fixos e variáveis, respectivamente. Mercante et al. (2001) elaboraram um programa computacional, que faz parte de um pacote de sistemas informatizados que constituem o software PRAPRAG, que tem como objetivo a estimativa do tempo de trabalho do maquinário, considerando a área a ser trabalhada e os parâmetros operacionais, tais como: velocidade, largura de trabalho e a eficiência. Os autores chegaram à conclusão que o programa desenvolvido pode servir no planejamento das máquinas e implementos de uma propriedade rural, por estimar a quantidade de horas úteis para realização das operações. Na mecanização agrícola os fatores considerados primordiais para análise de um sistema mecanizado são os custos e o desempenho operacional, de acordo com Hunt (1977); Witney (1988); Balastreire (1987); Banchi et al. (2006). O desempenho é medido por meio da capacidade teórica, efetiva, de processamento, entre outros e depende do projeto da máquina. Já o custo é dividido em fixo e variável. O custo fixo independe do uso e é calculado considerando-se a

35 34 depreciação, a vida útil, o juro, taxas, seguro e abrigo. O custo variável depende da utilização da máquina e é calculado considerando o reparo e manutenção e consumo de combustível. A razão entre o custo e o desempenho resulta no custo operacional, custo esse que sempre deve ser minimizado. Carreira (2010) desenvolveu um modelo com o objetivo de analisar o desempenho econômico e operacional e a importância das variáveis de um sistema de transporte de cana-deaçúcar. O autor pode concluir que as variáveis relacionadas ao desempenho operacional têm uma ampla influência no sistema e pode tornar elevado o custo da matéria-prima. Entre as variáveis de desempenho a velocidade é a mais importante, quando em grandes distâncias de ciclo e os tempos de carregamento e descarregamentos são os mais significativos. Buckmaster (2003), a fim de melhor selecionar tratores agrícolas, desenvolveu o modelo TRACTOR COST, que tinha como objetivos obter os custos do trator, comparando facilmente as alternativas e desenvolver um modelo empírico básico para determinar o custo com a opção de considerar ou não o combustível. O autor concluiu que o custo do trator, quando calculado em 90% das predições, considerando-se ou não o consumo específico de combustível foi equivalente a 1,5%. Como forma prática, rápida e econômica para obter os custos existentes das máquinas e implementos, Banchi et al. (2005) orientam que é necessário a criação de um banco de dados para a determinação dos custos com reparos e manutenções. O objetivo é obter os gastos e a eficiência da oficina, quantificando inicialmente as despesas com: peças próprias, mão-de-obra, peças de terceiros, mão-de-obra realizada por terceiros, rateios com peças, com mão-de-obra e pneus, resultando nas despesas com reparos e manutenções, que com o período de trabalho em horas ou por quilometragem, define-se o custo com reparos e manutenções. Como forma simplificada, Rotz (1986) optou em desenvolver um modelo computacional padrão dos custos de reparo e manutenção, sendo que o referido modelo prevê os custos em função da potência da máquina e pelo cálculo de vida útil em anos com as horas de uso da máquina. Banchi et al. (2008a) realizaram um estudo com colhedoras em oito usinas de cana-deaçúcar no País e concluíram que, no chamado custo global, os custos fixos atinge 33%, os de reparo e manutenção 33%, o combustível 30% e o lubrificante 4%. No custo de reparo e manutenção, 16% são provenientes da mão-de-obra, 22% de terceiro e 62% de peças. Ao analisar as participações operacionais de caminhões, máquinas e veículos, a fim de identificar os

36 35 constituintes dos custos operacionais, Banchi e Lopes (2005) constataram que os fatores mais significativos no custo operacional foram o combustível com 34,9% e peças e rateios com 23,5%. Isaac et al. (2005) desenvolveram um modelo computacional de simulação econômica para colhedora combinada de trigo, com o objetivo de analisar a velocidade de operação e a sua influência na renda líquida máxima por unidade de área colhida. No cenário considerado como base, os custos das máquinas foram os maiores representando 48% no custo total da colheita, quando considerados os custos da propriedade agrícola. O custo apenas com as máquinas foi próximo a 40% do custo total da colheita. Os autores concluíram que reduzindo o custo da maquinaria, utilizando diferentes velocidades, e aumentando a área da colheita, não foi possível aumentar a renda líquida por área colhida. Os custos apresentados pelas máquinas agrícolas são considerados como fatores críticos de acordo com Barboza et al. (1997). Os autores desenvolveram um modelo computacional para um sistema mecanizado agrícola, com o objetivo de identificar e avaliar os fatores críticos, inerentes à produção agrícola. Os autores constataram que os custos referentes à mecanização agrícola, representam 40% do total da produção, sendo importante dimensionar adequadamente o maquinário para o processo produtivo. No entanto, realizar um simples planejamento para uma empresa agrícola, não significa, segundo Soffner et al. (1993) um aumento na rentabilidade. O aumento na rentabilidade é obtido pelo gerenciamento adequado do maquinário, minimizando seus custos, mas os menores custos com as máquinas não são suficientes para fornecerem os maiores lucros ao empreendimento agrícola. A ausência de um bom método para o planejamento no sistema de colheita e logística de cana-de-açúcar pode ocasionar atrasos nos tempos operacionais e, principalmente, prejuízos na qualidade da matéria-prima colhida Hansen et al. (2002). Os autores desenvolveram um modelo computacional a fim de identificar os fatores que contribuem aos longos atrasos entre a colheita e a moagem da cana e que, por consequência, causam perdas no teor de sacarose. Os autores concluíram que os atrasos identificados entre a colheita e a moagem da usina, considerando-se um período de 20 semanas de colheita simulada, foi de aproximadamente 35,1 horas, em um intervalo de confiança de 95%. O valor da simulação foi inferior a média real semanal, avaliada também em um período de 20 semanas, em que variou de 48 a 72 horas.

37 36 Portanto, o bom resultado do empreendimento agrícola ou de uma safra tem uma forte influência do planejamento, o qual deve ser realizado considerando a pontualidade para execução das operações com o maquinário, como medida aos custos indiretos. De acordo com Witney (1988) os custos indiretos dos equipamentos são consequência do planejamento inadequado na realização das operações, e essa inadequação causa a redução na produtividade da cultura e/ou na qualidade. As principais causas das ocorrências dos custos indiretos são devidas a atrasos na semeadura, e colheita e a aplicação de defensivos fora da época. Segundo Crossley (1988) a modelagem computacional é uma ferramenta adequada para realizar um bom planejamento de máquinas agrícolas. O algoritmo é fundamental no desenvolvimento do modelo computacional. Parmar et al. (1996) desenvolveram um algoritmo genético. Os autores citam que o algoritmo pode ser entendido como uma sequência lógica de instruções para desenvolver as rotinas do modelo. Quando bem definidas e organizadas, a sequência permite que o modelo encontre a melhor solução para o problema. Segundo Oksanen (2007), em alguns casos o algoritmo não resolve o problema de maneira ideal e existem outros casos que ele não fornece soluções aceitáveis. Nesse caso, o algoritmo em desenvolvimento servirá como caminho para obter o algoritmo ideal para solucionar o problema. Segundo Williams (2008), o termo modelo é utilizado para representar estruturas e desenvolver cenários. Segundo Caixeta Filho (2001) um modelo matemático é uma estrutura que simplifica a realidade. Embora, a programação matemática difere da programação computacional, uma vez que a programação matemática é no sentido do planejamento, a qual não tem nada a ver com computadores, apesar da existência errônea que confunde o uso da terminologia programação (WILLIAMS, 2008).

38 37 3 MATERIAL E MÉTODOS Para atender o objetivo de avaliar, de forma sistêmica, o desempenho operacional e econômico da colheita mecanizada de cana-de-açúcar, desenvolveu-se um modelo computacional, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. Para tanto, o sistema analisado foi caracterizado de acordo com o esquema apresentado na Figura 1. (2) Talhão (4) (5) Transporte (4) Transbordo (Trator e Carroceria(s) ) (1) Usina (3) Colhedora Figura 1 - Problema inicial De acordo com a Figura 1, a colheita se inicia com base na necessidade de cana da Usina (1) 1 e na definição dos talhões (2), local onde ocorrem as operações. Assume-se que no modelo a colheita será realizada por meio de uma colhedora automotriz (3), máquina que executa o corte, fracionamento, limpeza e carregamento da matéria-prima no transbordo (4). O transbordo é constituído por um conjunto de trator e carroceria(s) e esse conjunto realiza o transporte interno, 1 Unidade que realiza a transformação da matéria-prima (cana-de-açúcar) em açúcar e álcool.

39 38 retirando a matéria-prima colhida do talhão e depositando-a no veículo (5) encarregado de transportar a matéria-prima para a Usina. O transporte ou logística da matéria-prima do talhão para a Usina, não é considerado neste modelo. O trabalho foi realizado em duas etapas distintas. A primeira refere-se à construção, verificação e validação do modelo e a segunda à aplicação do modelo na análise dos cenários referentes à colheita mecanizada de cana-de-açúcar. 3.1 Desempenho operacional O desempenho operacional e de produção da colhedora e transbordo 2 foi baseado nas propostas de Mialhe (1974), Brugnaro e Sbragia (1986), Milan (2004) e Ripoli e Ripoli (2009). Essas propostas foram utilizadas para definir o número de equipamentos (colhedoras, tratores e carrocerias) necessários para atender a uma dada demanda de cana-de-açúcar pela Usina. O número de colhedoras é calculado de acordo com a equação (1). (1) em que: NC: número de colhedoras; RO: ritmo operacional (ha h -1 ); CCO: capacidade de campo operacional da colhedora (ha h -1 ). O ritmo operacional é calculado de acordo com a equação (2). (2) em que: RO: ritmo operacional (ha h -1 ); ACh: área a ser colhida (ha); TD: tempo disponível para a realização da operação agrícola (h). O cálculo do tempo disponível é obtido de acordo com a equação (3). em que: TD: tempo disponível (h); Nt: número total de dias (considerados como o período de safra); (3) 2 Neste trabalho a denominação transbordo é utilizada para definir o conjunto formado pelo trator e carroceria(s).

40 39 Ndf: número de domingos e feriados (no período); Ndui: número de dias úteis impróprios (no período); Jt: jornada de trabalho (h); Eg: eficiência gerencial ou administrativa, em decimal. A área a ser colhida (ACh) refere-se a área que a Usina planeja colher ao longo da safra agrícola. Já o tempo disponível (TD) refere-se ao número de horas disponíveis para realizar a colheita no período estipulado para a safra (Nt). De acordo com as normas administrativas da Usina a operação pode ou não ser realizada aos domingos e feriados (Ndf). O número de dias úteis impróprios (Ndui) refere-se aos dias úteis em que a operação de colheita não pode ser realizada devido a fatores relacionados ao clima/solo. A jornada de trabalho (Jt), número de horas de trabalho por dia, é definida pela parte administrativa, enquanto que a Eficiência gerencial (Eg) refere-se aos tempos perdidos por problemas administrativos da Usina. A capacidade de campo operacional (CCO) é calculada de acordo com o número de linhas da colhedora (NL), espaçamento de cultivo (ECt), velocidade de operação (VCh) e a eficiência de campo (Efc), equação (4). CCO = (4) em que: CCO: capacidade de campo operacional (ha h -1 ); NL: número de linhas da colhedora (uma ou duas); ECt: espaçamento entre fileiras da cultura (m); VCh: velocidade de operação da colhedora (km h -1 ); Efc: eficiência de campo, em decimal. Com base na capacidade de campo operacional (CCO) e na produtividade média da cultura (PrC), calcula-se a capacidade de produção operacional da colhedora (CPO), equação (5). (5) em que: CPO: capacidade de produção operacional da colhedora (t h -1 ); PrC: produtividade média do canavial (t ha -1 ).

41 Número de transbordos O transbordo realiza o transporte interno, retirando a cana colhida pela colhedora depositando-a no veículo de transporte (logística). O número de transbordos necessários para atender a uma colhedora é obtido por meio da razão entre a capacidade de produção operacional da colhedora (CPO) e a capacidade operacional de transporte do transbordo (COTr), equação (6). (6) em que: NCT: número de transbordos para atender uma colhedora; COTr: capacidade operacional de transporte do transbordo (t h -1 ). A capacidade operacional de transporte do transbordo é determinada por meio da equação (7). (7) em que: CTC: capacidade total de carga do transbordo (t); TT: tempo total do ciclo de carregamento (h); Efct: eficiência de ciclo do transbordo, em decimal. O tempo total de ciclo de carregamento (TT) é calculado de acordo com a equação (8). (8) em que: TCar: tempo de carregamento do transbordo (h); TDes: tempo descarregamento do transbordo (h); TDT: tempo de deslocamento do transbordo (h). O tempo de carregamento do transbordo é dado pela equação (9). (9) em que: TCar: tempo de carregamento (h); CCcar: capacidade de carga de uma carroceria (t); Ncar: número de carrocerias que compõe o transbordo.

42 41 O tempo de deslocamento (TDT) correspondente ao tempo de percurso realizado pelo transbordo referente ao deslocamento de ida carregado, colhedora até o caminhão, e o retorno vazio, do caminhão até a colhedora. Ele é calculado pela razão entre a distância média da colhedora ao veículo de transporte (DMCT) - caminhão e a velocidade de deslocamento do transbordo (VDT) nesse percurso, equação (10). (10) em que: TDT: tempo de deslocamento do transbordo (h); DMCT: distância média entre a colhedora e o veículo de transporte (caminhão) (m); VDT: velocidade de deslocamento do transbordo (km h -1 ). O tempo de descarregamento (TDes) deve ser fornecido como dado de entrada do modelo, de acordo com as características do equipamento utilizado. A eficiência de ciclo do transbordo (Efct) refere-se aos tempos perdidos durante o ciclo total de carregamento. 3.2 Desempenho econômico O custo operacional da colhedora (COPc) é definido como sendo a razão entre o custo horário da colhedora (CHCh) e a capacidade de campo operacional (CCO), equação (11). (11) em que: COPc: custo operacional da colhedora (R$ ha -1 ); CHCh: custo horário da colhedora (R$ h -1 ). O custo de produção da colhedora (CPrc) é determinado por meio da razão entre o custo horário da colhedora (CHCh) e a capacidade de produção operacional (CPO), equação (12). (12) em que: CPrc: custo de produção operacional da colhedora (R$ t -1 ). O custo horário da colhedora é calculado de acordo com a equação (13). (13)

43 42 em que: CHCh: custo horário da colhedora (R$ h -1 ); CFH: custo fixo horário (R$ h -1 ); CV: custo variável (R$ h -1 ). O custo fixo horário (CFH) da colhedora é calculado com base na metodologia proposta pela ASABE (2011), equação (14). (14) em que: CFH: custo fixo horário (R$ h -1 ); Vi: valor inicial das máquinas (R$); Vf: valor final das máquinas, em decimal; i: taxa de juros, em decimal; AST: alojamento, seguro e taxas, em decimal; NHPa: número de horas trabalhadas por ano (h ano -1 ). O número de horas trabalhadas por ano pela colhedora refere-se ao número de horas previstas que o equipamento deve operar em uma dada situação. Ele é calculado por meio da equação (15). (15) em que: NHPa: número de horas trabalhadas por ano (h ano -1 ). O custo variável da colhedora envolve os gastos referentes ao combustível e ao reparo e manutenção da máquina, equação (16). (16) em que: CV: custo variável (R$ h -1 ); CCB: custo com o combustível (R$ h -1 ); CRM: custo com reparo e manutenção (R$ h -1 ).

44 43 O cálculo do custo do combustível da colhedora é realizado por meio da equação (17). (17) em que: CCB: custo com o combustível (R$ h -1 ); PL: preço do combustível (R$ L -1 ); CB: consumo de combustível (L h -1 ). Para o cálculo do consumo de combustível da colhedora estão previstas duas alternativas no modelo. A primeira com base nos valores propostos por Banchi et al. (2008d) para três distintas situações de consumo: mínimo (35,19 L h -1 ), médio (39,12 L h -1 ) e máximo (43,06 L h -1 ). Esses valores se referem a um levantamento de dados obtidos em oito Usinas do Estado de São Paulo e correspondem aos modelos de colhedoras fabricadas no País no período de 1997 a A segunda alternativa refere-se à utilização do modelo de consumo proposta por Tachibana e Milan (2002) para tratores agrícolas, equação (18): (18) em que: X: razão de potência, em decimal; P m : potência do motor fornecida pelo fabricante (kw). Na equação proposta, a razão de potência (X) refere-se à razão entre a potência exigida na TDP do trator e a potência máxima da TDP. Para o presente caso foi acrescentado uma correção para a potência máxima do motor da colhedora (Pm). A multiplicação de Pm pelo fator de 0,83 de acordo com a American Society of Agricultural and Biological Engineers - ASABE (2011) foi feita com a finalidade de transformar a Pm em uma potência equivalente na TDP. O custo de reparo e manutenção (CRM) da colhedora é calculado, de acordo com ASABE (2011), equação (19). (19) em que: CRM: custo com reparo e manutenção (R$ h -1 ); FRM: fator de reparo e manutenção, em decimal; VUh: vida útil em horas da máquina.

45 44 Para a colhedora, o fator de reparo e manutenção (FRM) será utilizado de acordo com a proposta de Banchi et al. (2008b), equação (20). A equação empírica foi desenvolvida com base em um banco de dados de oito usinas, para colhedoras fabricadas no período entre 1997 e (20) Custo do transporte interno O custo operacional do transbordo (COPt) é determinado por meio da razão entre o custo horário do transbordo (CHC) e a capacidade de campo operacional da colhedora (CCO), equação (21). (21) em que: COPt: custo operacional do transbordo (R$ ha -1 ). O custo do transbordo da matéria-prima (CTMp) é definido pela razão do custo horário do transbordo (CHC) e a capacidade operacional de transporte do transbordo (COTr), equação (22). (22) em que: CTMp: custo do transbordo da matéria-prima (R$ t -1 ). O custo horário do transbordo (CHC) é calculado de acordo com a equação (23). (23) em que: CHC: custo horário do transbordo (R$ h -1 ); CFH: custo fixo horário (R$ h -1 ); CV: custo variável (R$ h -1 ). O custo fixo horário (CFH) do transbordo é calculado com base na metodologia proposta pela ASABE (2011), da mesma forma que o utilizado para o cálculo do custo horário da colhedora. O custo variável do transbordo envolve os gastos referentes ao combustível e ao reparo e manutenção das máquinas, equação (24). (24)

46 45 em que: CV: custo variável (R$ h -1 ); CCB: custo com o combustível (R$ h -1 ); CRM: custo com reparo e manutenção (R$ h -1 ). O cálculo do custo do combustível do trator é realizado por meio da equação (25). (25) em que: CCB: custo com o combustível (R$ h -1 ); PL: preço do combustível (R$ L -1 ); CB: consumo de combustível (L h -1 ). Para o cálculo do consumo de combustível do trator na operação de transbordo, considerouse os valores médios de consumo, por faixa de potência do motor do trator, propostos por Banchi et al. (2008d), Tabela 4: Tabela 4 - Consumo médio de combustível por faixa de potência do motor do trator Faixa de Potência Consumo Médio kw (cv) (L h -1 ) 51 (Até 69) 4, (70-79) 4, (80-94) 5, (95-114) 6, ( ) 7, ( ) 10, ( ) 11, ( ) 16, ( ) 23, (260 Acima) 25,14 Fonte: Banchi et al. (2008d) O cálculo do custo de reparo e manutenção (CRM) do transbordo é calculado de acordo com ASABE (2011), equação (26). (26)

47 46 em que: CRM: custo com reparo e manutenção (R$ h -1 ); FRM: fator de reparo e manutenção, em decimal; VUh: vida útil em horas da máquina. O fator de reparo e manutenção (FRM) a ser empregado para o transbordo é o proposto pela ASABE (2011). 3.3 Perdas de cana As perdas de cana em função da velocidade de operação da colhedora foram estimadas de acordo com a proposta de Ripoli (1996), equação (27). (27) em que: PTc: perda total de cana (%). 3.4 Renda bruta e líquida A renda bruta da colheita, definida como sendo o valor total da cana colhida menos as perdas decorrentes da velocidade de operação da colhedora, foi calculada de acordo com a equação (28). (28) em que: RBC: renda bruta da colheita (R$); PC: produção de cana (t); PT: preço da tonelada de cana (R$ t -1 ). O custo da colheita é determinado pela soma do custo operacional da colhedora e transbordo e multiplicado pela área a ser colhida, equação (29). (29) em que: CC: custo da colheita (R$). A renda líquida da colheita foi definida como sendo a diferença entre a renda bruta da colheita (RBC) e o custo da colheita (CC), equação (30).

48 47 em que: RLC: renda líquida da colheita (R$). (30)

49 48

50 49 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO Os resultados do trabalho foram divididos em duas etapas distintas. A primeira refere-se ao desenvolvimento do modelo e a segunda à aplicação do modelo na análise de cenários referentes à colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Como Cenário Básico considerou-se uma Usina, aqui denominada de Usina Padrão (UP), com uma área própria de ha, produtividade média de 80 t ha -1 e espaçamento entre fileiras de cultivo de 1,5 m. A colheita é realizada por meio de uma colhedora automotriz de uma linha, com 251 kw (342 cv) no motor e valor inicial estimado de R$ ,00. O transbordo da matéria-prima é realizado por meio de duas carretas com capacidade de 13 t, com valor inicial de R$ ,00 cada, tracionadas por um trator 4x2 TDA de 162 kw (220 cv) no motor, com valor inicial de R$ ,00. Os dados de entrada referentes às características da UP, que servem como base para alimentação do modelo, podem ser visualizados nos Anexos I e II. 4.1 Desenvolvimento do modelo O modelo denominado ColheCana possibilita a inclusão das características básicas do sistema de produção de cana-de-açúcar da UP e que podem afetar a colheita mecanizada e o transbordo da matéria-prima. A base do modelo é o fluxograma apresentado na Figura 2, desenvolvido de acordo com os caracteres, ou simbologia, propostos por Oakland (2007). O ColheCana foi desenvolvido em planilha eletrônica, do Excel, e em linguagem de programação Visual Basic. O modelo tem início (1) 3 com a entrada de dados referentes à área administrativa e clima (2): número total de dias de safra; número de domingos e feriados; número de dias úteis impróprios previstos; jornada de trabalho; Eficiência gerencial (Eg). A Eg refere-se aos tempos perdidos por problemas administrativos, tais como: falta de caminhões; ausência de ordem de serviço, paradas não previstas, entre outros. Na sequência, realiza-se a entrada de dados referentes à característica da cultura (3): área, produtividade média e o espaçamento de cultivo. Com base nesses dados, determina-se o ritmo operacional da colheita (4). 3 Os números entre parênteses referem-se ao fluxograma da Figura 2.

51 50 Figura 2 - Fluxograma geral do modelo computacional

52 51 Na sequência, realiza-se a entrada dos dados referentes às características técnicas/operacionais dos equipamentos (5) utilizados na colheita: potência no motor, número de linhas, velocidade de trabalho, perdas na colheita, eficiência de campo, entre outros. Esses dados associados aos dados administrativos/climáticos e da cultura, e ao ritmo operacional, determinam o desempenho operacional da colhedora/transbordo (6): capacidade de campo (efetiva e operacional) e de produção; consumo de combustível; distância total trafegada; quantidade de cana colhida; número de colhedoras e de transbordos. Os resultados referentes ao desempenho operacional, associados com a entrada de dados da parte econômica (7), possibilitam o cálculo do desempenho econômico do sistema de colheita (8): custo por hora, área e tonelada; custos fixos e variáveis; custo das perdas de cana colhida. Os dados de entrada da parte econômica referem-se a: valor inicial e final; vida útil dos equipamentos; fatores de alojamento, seguro e taxas; reparo e manutenção; preço do combustível. Os resultados do modelo (9) permitem ao usuário analisar o desempenho operacional e econômico da colheita mecanizada e decidir (10) sobre a viabilidade (11) ou não da mesma. No caso do sistema de colheita não atender as necessidades do usuário (12), ou ele, usuário desejar avaliar outro cenário, novos dados devem ser inseridos para uma nova seleção Verificação O modelo foi verificado ao longo do seu desenvolvimento quanto a erros de rotina por meio de simulações parciais e da comparação dos resultados obtidos com situações conhecidas (cálculos manuais). Os erros existentes foram corrigidos e considera-se que a rotina do modelo está correta, sendo possível realizar as simulações Validação De acordo com os dados de entrada do modelo, Anexos A e B e pelas relações apresentadas no fluxograma do modelo, observa-se que um grande número de variáveis pode afetar o custo de produção da colheita mecanizada, desde a jornada de trabalho, a Eficiência gerencial (Eg) até o espaçamento adotado para a cultura. No presente caso, a validação do ColheCana foi realizada por meio da comparação dos resultados obtidos na simulação com valores obtidos na bibliografia e de empresas/cooperativas.

53 Custo de Produção (R$ t -1 ) 52 Avaliou-se a consistência do modelo com relação ao custo da colheita e ao consumo de combustível. Na Figura 3 apresentam-se valores do custo da colheita mecanizada, sem considerar o transbordo, obtidos na bibliografia, de uma empresa e cooperativas. Eles foram comparados com o valor do Cenário Básico (CB). Os custos da colheita obtidos na bibliografia, Ripoli et al. (2001) e Kronka e Monteiro (1999), encontravam-se em dólar e foram convertidos para real ao valor cotado de 1,62 R$ US$ -1, vigente na data de 24/05/2011 pela BM&F BOVESPA. Os dados da empresa, associação e cooperativas 4 referem-se à safra ,00 11,00 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 A B CB C D E F 0,00 Figura 3 - Custo de produção da colheita: A - Ripoli (2001); B - Kronka e Monteiro (1999); CB - Cenário Básico; C - Associação de produtores de cana (1), D - Associação de produtores de cana (2), E - Cooperativa de produtores de cana (3) e F - Usina Na Figura 3, o menor valor obtido foi para a situação B, 3,39 R$ t -1 e o maior para a situação E, com 11,30 R$ t -1, uma amplitude de 7,91 R$ t -1, enquanto que o Cenário Básico (CB) tem um custo de produção de 4,73 R$ t -1. Essa amplitude pode ser justificada pelas diferenças existentes nos sistemas de produção: produtividade média do canavial; velocidade de operação da 4 Os dados obtidos referentes à empresa, associação e cooperativas de produtores de cana são todos do Estado de São Paulo e os mesmos não autorizam a exposição de seus nomes.

54 Custo de Produção (R$ t -1 ) 53 colhedora; eficiência de campo entre outras. O custo de produção da situação B é 28,5% menor que o Cenário Básico (CB), enquanto que a situação E é maior em 138,8%. Considerando-se que o custo de produção obtido para o Cenário Básico (CB) está dentro do intervalo de variação dos custos obtidos de diferentes empresa/associações e devido às inúmeras variações existentes no sistema de produção pode-se afirmar que o modelo está prevendo adequadamente os custos envolvidos com a colheita mecanizada. Na Figura 4 apresentam-se os valores do custo de transbordo, obtidos de associações, empresa e cooperativa, safra e o custo gerado pelo Cenário Básico (CB). 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 CB A B C D 0,50 0,00 Figura 4 - Custo de produção da operação de transbordo: CB - Cenário Básico; A - Associação de produtores de cana (1), B - Associação de produtores de cana (2), C - Cooperativa de produtores de cana (3) e D - Usina Na Figura 4, o menor valor obtido foi para o Cenário Básico (CB), 2,36 R$ t -1 e o maior para a situação A, com 3,99 R$ t -1, uma amplitude de 1,64 R$ t -1. A situação C tem um custo de produção de 2,38 R$ t -1 e apresenta uma diferença de 0,02 R$ t -1 em relação ao Cenário Básico (CB). A amplitude apresentada decorre das diferenças existentes entre as variáveis e sistemas de produção: distância de deslocamento; capacidade total de carga; capacidade operacional de transporte; velocidade de operação; eficiência de campo entre outras. O custo de produção do

55 54 Cenário Básico (CB) é 69,4% menor que a situação A, enquanto que a situação C é 1,01% maior que o Cenário Básico (CB). Devido às inúmeras variações existentes no sistema de produção, constata-se que o modelo prevê adequadamente os custos envolvidos com a operação de transbordo. Outro item utilizado para a validação do modelo refere-se ao consumo de combustível. Uma alternativa proposta para o modelo é a de utilizar o modelo de consumo de Tachibana e Milan (2002) para tratores agrícolas (equação 18). A equação permite simular diferentes cargas do motor, como forma de representar diferentes condições de trabalho, impostas principalmente pelas condições do canavial. A outra alternativa é utilizar os dados de consumo de acordo com a proposta de Banchi et al. (2008d). Essas duas alternativas foram comparadas com dados obtidos na bibliografia, Tabela 5. A comparação pode ser observada na Figura 5. Tabela 5 - Consumo de combustível em litros por hora e por tonelada em colhedoras Consumo de Combustível em Litros por hora e por Tonelada Autor Nery (2000) Carvalho Filho (2000) Belardo (2010) Código Colhedora PR. M. Vel. Op. Consumo (t ha -1 ) (km h -1 ) (L h -1 ) (L t -1 ) A1 1,34 45,28 2,92 A2 2,66 49,77 1,25 Nacional 176,26 A3 5,27 60,04 0,69 A4 7,68 66,27 0,61 B1 1,70 97,35 3,21 B2 3,37 96,22 1,77 Importada 136,76 B3 5,39 103,90 1,04 B4 8,01 108,45 0,83 C1 5,00 57,27 0,47 John Deere ,00 C2 7,00 60,56 0,47 C3 5,00 53,75 0,66 Santal Tandem SII 100,00 C4 7,00 55,60 0,52 C5 5,00 63,04 0,70 Case A ,00 C6 7,00 64,80 0,53 Fonte: Nery (2000), Carvalho Filho (2000) e Belardo (2010). PR. M. - Produtividade média do canavial; Vel. Op. - Velocidade de operação

56 BA1 BA2 BA3 A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4 C1 C2 C3 C4 C5 C6 T50 T60 T70 T80 T90 T100 Consumo de Combustível (L t -1 ) 55 3,25 3,00 2,75 2,50 2,25 2,00 1,75 1,50 1,25 1,00 0,75 0,50 0,25 0,00 Utilizado no Cenário Básico (CB) Dados de Consumo de Combustível de Colhedoras Figura 5 - Consumo de combustível de colhedoras: BA - Banchi et al. (2008d) consumo mínimo (BA1), médio (BA2) e máximo (BA3); Nery (2000) - A1, A2, A3 e A4; Carvalho Filho (2000) - B1, B2, B3 e B4; Belardo (2010) - C1, C2, C3, C4, C5 e C6; T - Tachibana e Milan (2002) na razão de potência de 50% (T50), 60% (T60), 70% (T70), 80% (T80), 90% (T90) e 100% (T100) Conforme se observa na Figura 5, os valores de consumo por tonelada de cana são muitos variáveis com um mínimo de 0,47 L t -1 ao máximo de 3,21 L t -1, uma amplitude de 2,79 L t -1. Essa variação é devida as diferentes condições de trabalho, a qual estar sujeita a colheita mecanizada. A alternativa proposta de Banchi et al. (2008d) e a de Tachibana e Milan (2002) fornecem valores intermediários, podendo ser utilizados para estimar o consumo. Optou-se, em um primeiro momento, utilizar no modelo o consumo médio proposto por Banchi et al. (2008d) de 39,12 L h -1, por se tratar de dados reais obtidos em um levantamento realizado em oito usinas por um período de dez anos. 4.2 Cenário Básico (CB) Os resultados gerais referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão (UP), são apresentados na Tabela 6.

57 Desempenho Econômico RESULTADOS Desempenho Operacional Agronomia 56 Tabela 6 - Resultados referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão (UP) Item Produção de Cana Tempo Disponível Ritmo Operacional Largura de Trabalho Capacidade Efetiva Capacidade de Processamento Operacional Tempo de Carregamento Tempo Total do Ciclo de Carregamento Cap. Oper. de Transporte do Transbordo Número de Cargas do Transbordo Horas Trabalhadas Dados de Saída-Cenários PC t SCMC Trator Carroceria TD h (Dia) RO ha h -1 L m CCE ha h -1 CCO ha h -1 CPO t h -1 48,00 TCar min 32,50 TT min 39,90 COTr t h -1 31,28 NCT Cargas HT h Horas Máquina HM h Ano Número de Máquinas NM Número Distância Total Trafegada DTT Custo Fixo Anual CFA R$ Ano , , ,00 Custo Fixo Horário CFH R$ h -1 57,52 13,01 8,33 Depreciação Juros Anual Aloj. Seg. Tax. Variável Capacidade Operacional Consumo de Combustível Custo com o Combustível Custo com Reparo e Manutenção por Hora Custo com Reparo e Manutenção por Ano km R$ Ano , , ,00 R$ h -1 31,50 5,47 3,91 R$ Ano , , ,00 R$ h -1 20,62 5,97 3,45 R$ Ano , , ,00 R$ h -1 5,40 1,56 0,98 L t -1 0,82 0,52 L h -1 CCB R$ h -1 CRMH R$ h -1 91,80 13,33 6,67 CRMA R$ Ano , , ,03 Custo Horário CH R$ h ,18 58,70 15,00 Custo Operacional COP R$ ha -1 Custo de Produção Operacional Sigla DPA JRA AST CB Unidade CPO R$ t -1 Perda Total de Cana PTC % Renda Bruta da Colheita RBC R$ Custo da Colheita CC R$ Renda Líquida da Colheita RLC R$ Colhedora 6,14 1,50 0,75 0, ,12 77,86 378,63 4, , , , , ,26 32,35 122,83 2,36

58 57 Na Tabela 6 o ritmo operacional necessário para atender a demanda de produção de cana de t na safra, correspondente à área de ha, é de 6,14 ha h -1, nas condições apresentadas e para um canavial com produtividade média de 80 t ha -1. Nessas condições, a colhedora tem a capacidade operacional de 0,60 ha h -1 e uma capacidade de produção de 48 t h -1. Para essa situação onze colhedoras, vinte e dois tratores, quarenta e quatro carrocerias (vinte e dois transbordos) são necessários. Cada colhedora deve operar h e percorrer uma distância estimada de km na safra, totalizando h e km. Cada conjunto de transbordo deve operar h, percorrer km, totalizando h e km. O custo total previsto para a colheita é de R$ ,78, o que representa 501,46 R$ ha -1. Deste valor, 378,63 R$ ha -1 refere-se à colhedora e 122,83 R$ ha -1 ao transbordo, correspondendo-a a 4,73 R$ t -1 e 2,36 R$ t -1, respectivamente. A perda total de cana estimada para a velocidade de operação de 5 km h -1 foi de 4,18%, correspondendo a um total na safra de t, equivalente a R$ ,28. De acordo com os resultados obtidos para o Cenário Básico (CB), Tabela 6, a colheita mecanizada (colhedora) representa 75,51% dos custos, enquanto que o transporte interno no talhão, trator e carrocerias, representam 24,49%, Figura 6 (6a).

59 58 Transbordo (%) 24,49 Colhedora (%) 75,51 6a CRM (%) 40,41 DPA (%) 13,87 JRA (%) 9,08 2,38 AST (%) CRM (%) 27,14 DPA (%) 12,73 JRA (%) 12,78 3,45 AST (%) CCB (%) 34,27 CCB (%) 43,90 6b 6c Figura 6 - Distribuição dos custos (%) para o Cenário Básico (CB): 6a - Colhedora e transbordo; 6b - Colhedora e 6c - transbordo. CRM - (Custo com reparo e manutenção), CCB - (Custo com o combustível), DPA - (Depreciação anual), JRA - (Juro anual) e AST - (Alojamento, seguro e taxas) Para a colhedora, como mostra a Figura 6b, a variável de maior expressão no custo referese ao reparo e manutenção (CRM) com 40,41%, seguido do combustível (CCB) com 34,27%, totalizando 74,68%. Esses dois itens compõem o custo variável e, portanto, o custo fixo representa 25,32%. Na Figura 6c a variável de maior expressão no custo do transbordo, refere-se ao combustível (CCB) com 43,90%, seguido do reparo e manutenção (CRM) com 27,14%, totalizando 71,04% dos custos variáveis e o custo fixo de 28,96%.

60 Alteração no Custo de Produção (%) 59 Para avaliar o impacto das variáveis no sistema de produção realizou-se uma análise de sensibilidade envolvendo: Eficiência gerencial (Eg); espaçamento de cultivo; produtividade do canavial; velocidade de operação; eficiência de campo; juro; fator de reparo e manutenção; preço do combustível; valor inicial. Cada variável foi acrescida de 10% individualmente e os efeitos no custo de produção foram observados, Figura 7. 11,00 9,50 8,00 6,50 6,25 5,00 3,50 3,61 3,77 I 2,00 1,04 G H 0,50 F -1,00 A -2,50-4,00-2,41 B C D -5,50 E -7,00-8,50-10,00-8,69-8,69-8,82-11,50-11,48 Figura 7 - Análise de sensibilidade para o Cenário Básico (CB): A - Eficiência gerencial; B - Espaçamento de cultivo; C - Produtividade do canavial; D - Velocidade de operação; E - Eficiência de campo; F - Juro; G - Fator de reparo e manutenção; H - Preço do combustível; I - Valor inicial Na Figura 7 observa-se que um acréscimo de 10% na eficiência de campo representa uma redução no custo da tonelada de 11,48%, enquanto que um acréscimo de 10% no valor inicial dos equipamentos representa um aumento de 6,25%. A segunda variável de maior impacto no decréscimo do custo foi a velocidade de operação, enquanto que o preço do combustível é a segunda variável de maior impacto para o acréscimo Custo de produção e área colhida Na Figura 8 é apresentado o custo de produção em função da área colhida.

61 Custo de Produção (R$ t -1 ) 60 8,50 1 Colhedora 8,00 7,50 7,00 6,50 6,00 5,50 5,00 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 2 Conj. 2 Colhedoras Conj Colhedoras Conj Colhedoras 5 Colhedoras 6 Colhedoras Colhedoras 8 Colhedoras 9 Colhedoras Colhedoras 11 Colhedoras Conj. 10 Conj. 12 Conj. 14 Conj. 16 Conj. 18 Conj. 20Conj. 22 Conj , Área (ha) Colhedora Figura 8 - Custo de produção em função da área Transbordo Na Figura 8 observa-se que para uma área de 500 ha o custo da colheita é de 8,33 R$ t -1, enquanto que para o transbordo é 4,40 R$ t -1, totalizando 12,73 R$ t -1. Nessa situação estão sendo utilizados uma colhedora e dois transbordos. Conforme ocorre um acréscimo na área, o custo por tonelada diminui até atingir a área máxima possível de ser colhida por essa frente, equivalente a ha. Nessa situação (área máxima) o custo da colheita é de 4,65 R$ t -1 e para o transbordo 2,31 R$ t -1, totalizando 6,96 R$ t -1. Esta queda no custo é devido a diluição do custo fixo dos equipamentos pelas horas trabalhadas. Quanto maior a área, maior é o número de horas trabalhadas pelos equipamentos, até a situação em que a capacidade operacional não é suficiente para atender o ritmo operacional no prazo previsto, o que implica a entrada de uma nova colhedora e mais dois transbordos. Com 500 ha, a colhedora opera 833 h e o transbordo 520 h. Para ha cada colhedora opera h e o transbordo h. Com a entrada de uma nova máquina, o que ocorre com ha, cada colhedora deve operar h e o transbordo h, totalizando h de colheita e h de transporte interno. Para atender aos ha do Cenário Básico (CB) são necessárias onze colhedoras e quarenta e quatro transbordos com o custo de 4,73 R$ t -1 e 2,36 R$ t -1

62 Custo Anual (R$ Ano -1 ) 61 respectivamente, totalizando 7,09 R$ t -1. Nas Figuras 9 e 10 pode ser observado o efeito do número de horas trabalhadas nos custos fixos e variáveis. Quando o cálculo é feito por ano, o custo fixo é constante, enquanto que o custo variável aumenta proporcionalmente ao número de horas trabalhadas. Porém, quando o cálculo é feito em termos específicos, reais por tonelada, o custo variável é constante e independe do número de horas trabalhadas, enquanto que o custo fixo decresce proporcionalmente com o uso da máquina Horas Custo Fixo SCMC Custo Variável SCMC Figura 9 - Custo anual da colhedora e transbordo (R$ ano -1 ) em função das horas

63 Custo de Produção (R$ t -1 ) 62 22,00 20,00 18,00 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0, Horas Custo Fixo SCMC Custo Variável SCMC Figura 10 - Custo de produção da colhedora e transbordo (R$ t -1 ) em função das horas Eficiência de campo (Efc) Na Figura 11 é apresentado o custo de produção do sistema de colheita mecanizado de cana (SCMC) - colhedora e transbordo - em função da eficiência de campo. Observa-se na figura que o custo de produção diminui à medida que se aumenta a eficiência de campo, pois o aumento da eficiência eleva a capacidade do SCMC.

64 Custo de Produção (R$ t -1 ) ,00 250,00 225,00 200,00 175,00 150,00 125,00 100,00 75,00 50,00 25,00 0, Eficiência de Campo (%) Figura 11 - Custo de produção do SCMC em função da eficiência de campo Uma baixa eficiência de campo implica em um custo por tonelada colhida praticamente proibitivo. Por exemplo, para uma eficiência de 20% o custo por tonelada corresponde a 72,18 R$ t -1, enquanto que para a eficiência considerada no Cenário Básico (CB) 80% foi 7,09 R$ t -1, uma diferença de 65,09 R$ t -1. Porém, acima de 80% os ganhos na redução de custo são pequenos e é importante analisar se os investimentos necessários para se obter esses ganhos são viáveis. Aumentar a eficiência de campo de 80% para 90% representa um ganho de 0,12 R$ t -1 e uma redução de R$ ,55 na safra Velocidade e perdas O custo de produção da colhedora é apresentado na Figura 12 para duas situações: operação de colheita realizada sem perdas de cana; operação realizada com perdas de cana devido à velocidade de trabalho, normais na atividade. As perdas foram estimadas de acordo com a proposta de Ripoli (1996). Por meio da revisão bibliográfica, constatou-se que não existem muitos trabalhos de perdas em função da velocidade de operação de colhedoras. Uma das possíveis causas que se apresenta para esse fato pode estar relacionada à dificuldade de se obter as equações de perdas devido à variabilidade da produtividade de cana existente dentro do talhão.

65 Custo de Produção (R$ t -1 ) Perda (%) 64 Porém, na prática a matéria-prima não é perdida, pois as empresas realizam o recolhimento da cana deixada pela máquina. 35,00 35,00 30,00 30,00 25,00 25,00 20,00 20,00 15,00 15,00 10,00 10,00 5,00 5,00 0,00 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0 Velocidade de Operação (Km h -1 ) Perda Custo de Produção (Sem Perdas) Custo de Produção (Com Perdas) Figura 12 - Custos de produção da colhedora e a perda total de cana em função da velocidade de operação 0,00 Na Figura 12 observa-se que para baixas velocidades de operação, 1 km h -1, o custo atinge a 34,80 R$ t -1 e 34,51 R$ t -1 para a colhedora operando com e sem perdas respectivamente. Os dois valores são praticamente iguais e as perdas nessa velocidade equivalem a 0,81%. Com o aumento da velocidade, as perdas aumentam linearmente, mas o custo decresce, devido à maior capacidade operacional obtida. Para uma velocidade de 7 km h -1, as perdas previstas representam 5,87% e a diferença do custo operacional, com e sem perdas, é de 0,31 R$ t -1. Para o Cenário Básico (CB), a previsão de colheita na safra é de t, o valor das perdas representaria R$ ,28 na safra Produtividade da cultura Uma produtividade maior ou menor de cana no talhão interfere nos custos da colheita. Considerando-se todas as outras variáveis envolvidas constantes, o custo de produção da

66 Custo de Produção (R$ t -1 ) 65 colhedora em função da área e para três diferentes produtividades do talhão são apresentadas na Figura 13. A produtividade média de 80 t ha -1 foi considerada para o Cenário Básico (CB). 55,00 50,00 45,00 Colhedora (Prod. Méd. 80 t ha) Colhedora (Prod. Méd. 100 t ha) Colhedora (Prod. Méd. 120 t ha) 40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10, , , Área (ha) Figura 13 - Custo de produção da colhedora em função da área e da produtividade média Para pequenas áreas a influência do custo fixo no custo de produção é muito alto o que diminui a influência da produtividade. Para uma área de 100 ha o custo de produção para as produtividades de 80, 100 e 120 t ha -1 é de 27,50, 22,00 e 18,33 R$ t -1 respectivamente. Já para uma área de ha, área esta quase próxima do limite de entrada de uma segunda máquina, o custo para as produtividades de 80, 100 e 120 t ha -1 é de 4,73, 3,79 e 3,16 R$ t -1 respectivamente, uma diferença de 20,00 e 33,33% em relação ao Cenário Básico (CB), com 80 t ha -1. Na Figura 14 é apresentado o custo de produção do transbordo nas produtividades de 80, 100 e 120 t ha -1.

67 Custode Produção (R$ t -1 ) 66 30,00 28,00 26,00 24,00 Transbordo (Prod. Méd. 80 t ha) Transbordo (Prod. Méd. 100 t ha) Transbordo (Prod. Méd. 120 t ha) 22,00 20,00 18,00 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2, , Área (ha) Figura 14 - Custo de produção do transbordo em função da área e da produtividade média O custo de produção do transbordo na área de 100 ha nas produtividades de 80, 100 e 120 t ha -1 é de 15,32, 12,32 e 10,32 R$ t -1 respectivamente, o que corresponde a uma diferença percentual em relação ao Cenário Básico (CB) de 19,59 e 32,66% para as produtividades de 100 e 120 t ha -1, respectivamente. Já para uma área de ha, área esta quase próxima do limite de entrada de mais dois transbordos, o custo para as produtividades de 80, 100 e 120 t ha -1 é de 2,36, 1,95 e 1,67 R$ t -1 respectivamente, uma diferença de 17,36 e 28,94% em relação ao Cenário Básico (CB), com 80 t ha Alternativa de espaçamento Uma das alternativas tecnológicas que o setor sucroalcooleiro vem adotando é a alteração no espaçamento de plantio, de 1,5 m entre fileiras simples, para o espaçamento duplo alternado, com espaçamento de plantio de 2,5 m entre fileiras. A proposta é obter a mesma produção por unidade de área, mas aumentando a capacidade de trabalho da colhedora, pois esta passa a colher duas fileiras ao invés de uma. Na figura 15 é apresentado o resultado para uma operação de colheita em espaçamento duplo na mesma velocidade de operação do Cenário Básico (CB) e a 4 km h -1. A máquina possui duas linhas e o seu valor inicial foi considerado 30% maior do que a da colhedora de uma linha, com todas as outras condições constantes para as duas situações.

68 Custo de Produção (R$ t -1 ) 67 75,00 70,00 65,00 60,00 55,00 Fileira Simples (1,5 m) (Colhedora de 1 Linha) (5 km h -1 ) Fileira Dupla Alaternada (2,5 m) (Colhedora de 2 Linhas) (5 km h -1 ) Fileira Dupla Alaternada (2,5 m) (Colhedora de 2 Linhas) (4 km h -1 ) 50,00 45,00 40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5, , Área (ha) Figura 15 - Custo de produção em função da área em diferentes espaçamentos de cultivo Conforme se observa na figura 15, a colhedora de duas linhas na mesma velocidade de operação do Cenário Básico (CB) passa a ser mais econômica a partir de uma área de ha, enquanto que na velocidade de 4 km h -1 o custo é superior até ha, área essa que uma segunda colhedora de uma linha se faz necessário. A exata necessidade de uma nova colhedora de uma linha ocorre aos ha e, para a colhedora de duas linhas na velocidade de 4 km h -1 ocorre aos ha, enquanto que para a de duas linhas na velocidade do Cenário Básico (CB) será necessário a aquisição de uma nova máquina a partir de ha. Essa diferença faz com que a frota original de onze colhedoras para atender ao Cenário Básico (CB) seja diminuída para oito colhedoras de duas linhas na mesma velocidade de operação do Cenário Básico (CB). Para ha o custo por tonelada é de 5,77 R$ t -1 para a colhedora de uma linha, enquanto que nos ha com a colhedora de duas linhas na velocidade de 4 km h -1 o custo por tonelada é de 5,71 R$ t -1 e de 4,56 R$ t -1 aos ha para a colhedora de duas linhas na velocidade do Cenário Básico (CB). Nessa situação para colher os ha devem ser percorridos km pelas máquinas de uma linha e km pela máquina de duas linhas. Ao final da safra a diferença da distância percorrida pelas máquinas é de km.

69 Custo de Produção (R$ t -1 ) Custo com o combustível Na Figura 16 é apresentado o custo de produção em função da carga imposta ao motor, utilizando-se a segunda alternativa de cálculo de consumo para a colhedora, de acordo com Tachibana e Milan (2002). 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0, Razão de Potência (%) Figura 16 - Custo de produção da colhedora em função da razão de potência O modelo desenvolvido apresenta a possibilidade de calcular o consumo de combustível, obtido em função da razão de potência utilizada pelo motor da colhedora e a potência máxima do motor. Considerando-se o aumento ou diminuição da produtividade do talhão, afeta a carga imposta ao motor, esse fato causa um aumento ou diminuição no consumo de combustível e consequentemente do custo de produção da colhedora. Na Figura 16 observa-se que, para uma mesma produtividade do canavial, operar na região entre 70 a 90% da carga do motor, reduz o custo de produção da colhedora.

70 Custo de Produção (R$ t -1 ) Capacidade Operacional de Transporte (t h -1 ) Distância de transporte interno O transbordo tem uma participação inferior à da colhedora na composição dos custos, representando 24,49% para o Cenário Básico (CB). Um dos aspectos que pode afetar o seu desempenho, e consequentemente o custo, é a distância da colhedora em relação ao veículo de transporte - caminhão, Figura ,00 35,00 30,00 30,00 25,00 25,00 20,00 20,00 15,00 15,00 10,00 10,00 5,00 5,00 0, Distância Média Entre a Colhedora e o Veículo de Transporte (m) Custo de Produção Capacidade Operacional de Transporte Figura 17 - Custo de produção e a capacidade operacional de transporte do transbordo em função da distância média entre a colhedora e o veículo de transporte - caminhão 0,00 Na Figura 17 observa-se que um aumento de 400 m (100 m para 500 m) na distância média entre a colhedora e o veículo de transporte, implica em uma diminuição na capacidade do transbordo de 6,07 t h -1 e um aumento de custo da ordem de 0,40 R$ t -1 (17,09%).

71 Custo de Produção (R$ t -1 ) Eficiência gerencial (Eg) A Eficiência gerencial (Eg) é incluída no modelo para considerar a influência dos tempos perdidos por fatores administrativos. Esses tempos são devidos às falhas gerenciais e/ou administrativas e incluem os tempos perdidos por falta de ordem de serviço, falta de caminhões de transporte, esperas para carregamento e descarga. Se não existissem essas perdas, a Eg seria de 100% e as operações eram realizadas considerando o seu potencial máximo. Já a eficiência operacional, é mais difícil de ser alterada, pois está relacionada com a operação em si e que depende principalmente do formato dos talhões e tipo de manobras. No gerenciamento da rotina da empresa a busca pela eliminação dos tempos perdidos, deve ser constante. A Figura 18 apresenta a comparação entre o Cenário Básico (CB), onde foi considerada a Eg de 80% e o cenário ideal com as mesmas características do CB, mas onde os tempos perdidos foram eliminados com uma Eg de 100%. 6, ,50 5,00 4, ,00 3,50 3, , ,00 1,50 1,00 0,50 0, Área (ha) Colhedora (Cenário Básico) Colhedora (Cenário Ideal) Transbordo (Cenário Básico) Transbordo (Cenário Ideal) Figura 18 - Custo de produção em função da área: Cenário Básico (CB) e Eficiência gerencial (Eg)

72 71 Com uma Eg de 100%, sem perdas ocasionadas por ações administrativas, ocorre um aumento das horas trabalhadas pelas máquinas, colhedoras e transbordos. Com esse aumento do número de horas, a necessidade de inclusão de uma segunda colhedora ocorre para uma área de ha, com um custo de 5,10 R$ t -1, enquanto que com a Eg de 80% ocorre com ha com o custo de 5,13 R$ t -1. A diferença em termos de custo da colheita para a área total, ha, é de 0,33 R$ t -1. Para atender ao cenário ideal com 100% de eficiência serão necessários 8 colhedoras e 16 conjuntos de transbordos contra 11 colhedoras e 22 conjuntos de transbordos para a condição inicial.

73 72

74 73 5 CONCLUSÕES Com a verificação e validação efetuada pode-se afirmar que o modelo permite ser aplicado para simular o processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Durante o desenvolvimento do modelo observou-se que existem lacunas a serem preenchidas no tocante ao desempenho dos equipamentos, como por exemplo, cálculo das perdas de cana em função da velocidade e modelos para predição de consumo em função da produtividade. No processo de colheita mecanizado a colhedora é quem mais impacta nos custos, e as variáveis de maior importância para o sistema de colheita são a eficiência de campo e o valor inicial das máquinas. Existe uma área máxima que um equipamento, colhedora ou transbordo, pode atender as condições impostas no problema. Para essa área o custo de produção é mínimo. O aumento na velocidade de operação implica positivamente no desempenho operacional, porém eleva as perdas de cana e o custo de produção. A maior produtividade no talhão impacta positivamente no custo de produção da colhedora, porém é preciso considerar a influência no consumo de combustível, devido a maior carga imposta ao motor. O combustível é uma das variáveis de maior impacto no custo do sistema. Para as condições propostas para o Cenário Básico (CB) a alteração no espaçamento da cultura é viável economicamente, reduz o número de máquinas e a distância percorrida na safra. A Eficiência gerencial (Eg) mede os tempos perdidos de um sistema, desperdícios, portanto, a melhoria na gestão vai refletir na diminuição do custo de produção e na redução dos equipamentos necessários.

75 74

76 75 REFERÊNCIAS AMERICAN SOCIETY OF AGRICULTURAL AND BIOLOGICAL ENGINEERS. Agricultural machinery management data ASAE D In:. ASABE standards. St. Joseph, p BAIO, F.H.R.; ANTUNIASSI, U.R.; BALASTREIRE, L.A.; CAIXETA FILHO, J.V. Modelo de programação linear para seleção de pulverizadores agrícolas de barras. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 24, n. 2, p , maio/ago BALASTREIRE, L.A. Máquinas agrícolas. São Paulo: Manole, p. BANCHI, A.D.; LOPES, J.R. Custos com reparo e manutenção no transporte de cana-de-açúcar. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 4, p , BANCHI, A.D.; LOPES, J.R.; FRANÇA, L.S. Fundamentos teóricos de custos com os equipamentos. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 15, p. 8-9, BANCHI, A.D.; LOPES, J.R.; SALES, F. Gestão de frotas custos com reparos e manutenções (crm). Revista Agrimotor, São Paulo, n. 7, p. 8-10, nov./dez BANCHI, A.D.; LOPES, J.R.; ZAGO, C.A. Estudo dos custos com reparo e manutenção em colhedoras de cana-de-açúcar parte I. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 30, p , 2008a.. Estudo dos custos com reparo e manutenção em colhedoras de cana-de-açúcar parte II. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 31, p. 8-10, 2008b.. Estudos de eficiência das colhedoras de cana-de-açúcar. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 32, p. 8-9, 2008c.. Uso anual e consumo de combustível em frotas agrícolas. Revista Agrimotor, São Paulo, n. 39, p. 8-10, 2008d. BARBOZA, M.M.; MILAN, M.; COELHO, J.L.D. Planning of an agricultural machinery system. In: WORLD CONGRESS ON COMPUTERS IN AGRICULTURE AND NATURAL RESOURCES, 2., 1997, St. Joseph. Proceedings St. Joseph: ASAE, p BELARDO, G.C. Avaliação de desempenho efetivo de três colhedoras em cana-de-açúcar (Saccharum spp.) sem queima p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, BENEDINI, M.S.; CONDE, A.J. Sistematização de área para colheita mecanizada da cana-deaçúcar. Revista Coplana, Guariba, p , nov Disponível em:< 25.pdf>. Acesso em: 07 ago

77 76 BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Projeções do agronegócio - Brasil /09 a 2018/19. Brasília, Disponível em: < Acesso em: 06 nov BRUGNARO, C.; SBRAGIA, R. Gerência agrícola em destilarias de álcool. Piracicaba: IAA, PLANALSUCAR, p. BUCKMASTER, D.R. Benchmarking tractor costs. Applied Engineering in Agriculture, St. Joseph, v. 19, n. 2, p , BURROWS, W.C.; SIEMENS, J.C. Determination of optimun machinery for corn-soybean farm. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v. 17, n. 12, p , Oct CAIXETA FILHO, J.V. Pesquisa operacional. São Paulo: Atlas, p. CARREIRA, M.L. Desempenho operacional, econômico e energético do transporte de canade-açúcar: um estudo de caso p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, CARVALHO FILHO, S.M. Colheita mecanizada: desempenho operacional e econômico em cana sem queima prévia p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, CENTRO DE INVESTIGACIÓN DE LA CAÑA DE AZÚCAR DE COLÔMBIA, Cali, v. 19, n. 1, p jan./abr CENTRO NACIONAL DE REFERÊNCIA EM BIOMASSA. Projeto diretrizes de políticas públicas para a agroindústria canavieira do Estado de São Paulo. In: WORKSHOP ASPECTOS AMBIENTAIS DA CADEIA DO ETANOL DE CANA-DE-AÇÚCAR, 2008, São Paulo. Relatório final... São Paulo: CENBIO, Disponível em: < Acesso em: 07 dez COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Acompanhamento da safra brasileira: cana-de-açúcar, segundo levantamento. Brasília, Disponível em: < df >. Acesso em: 16 set Acompanhamento da safra brasileira: cana-de-açúcar, terceiro levantamento. Brasília, 2011a. Disponível em: < lev_safra_2010_2011..pdf>, Acesso em: 03 fev Acompanhamento da safra brasileira: cana-de-açúcar, primeiro levantamento. Brasília, 2011b. Disponível em: < ugues_-_maio_2011_1o_lev..pdf>. Acesso em: 16 jun

78 77 CROSSLEY, C.P. Computer programs for mechanization and transport planning in developing countries. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL ENGINEERING, 88., 1988, Paris. Paper Paris: Ag Eng, p. 12. CROSSLEY, C.P. Rural transport planning in developing countries p. Thesis (Ph.D) - Cranfield Institute of Technology, Silsoe, DE LEÓN, M.J. Avaliação de desempenho operacional de duas colhedoras em cana (Saccharum spp.) crua p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, FURLANI NETO, V.L.; RIPOLI, T.C.C.; VILLA NOVA, N.A. Avaliação de desempenho operacional de colhedora em canaviais com e sem queima prévia. STAB. Açúcar, Álcool e Subprodutos, Piracicaba, v. 15, n. 2, p , nov./dez HANSEN, A.C.; BARNES, A.J.; LYNE, P.W.L. Simulation modeling of sugarcane harvest-tomill delivery systems. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v. 45, n. 3, p , Jan HANSEN, A.C.; ZHANG, Q.; WILCOX, T.A. Modeling and analysis of row harvest harvesting patterns by combines. Transactions of the ASABE, St. Joseph, v. 50, n. 1, p. 5-12, Nov HUGHES, H.A.; HOLTMAN, J.B. Machinery complement selection based on time constrains. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v. 19, n. 5, p , May HUNT, D.R. Farm power machinery management. Ames: Iowa State University Press, p. ISAAC, N.E.; QUICK, G.R.; BIRRELL, S.J.; EDWARDS, W.M.; COERS, B.A. Combine harvester econometric model with forward speed optimization. Applied Engineering in Agriculture, St. Joseph, v. 22, n. 1, p , Sept KRONKA, P.F.B.; MONTEIRO, J.H. Desempenho operacional de colhedoras na Usina Iturama. In: SEMANA DE CANA DE PIRACICABA, 4., 1999, Piracicaba. Anais... Piracicaba: Saccharum, p LOEWER, O.J.; BALASTREIRE, L.A.; COBRA, A.P.; OMETTO, D.A. Optimization of sugarcane harvesting systems. St. Joseph: ASAE, p. (ASAE Paper, ). LOPES, J.D.S.; MANTOVANI, E.C.; PINTO, F.A.C.; QUEIROZ, D.M. Desenvolvimento de um programa computacional para selecionar, economicamente, um sistema de mecanização agrícola. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 30, n. 4, p , abr MAGALHÃES, P.S.G.; BALDO, R.F.G.; CERRI, D.G.P. Sistema de sincronismo entre a colhedora de cana-de-açúcar e o veículo de transbordo. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 28, n. 2, p , abr./jun

79 78 MATOS, M.A.; SALVI, J.V.; MILAN, M. Pontualidade na operação de semeadura e a antecipação da adubação e suas influências na receita líquida da cultura da soja. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 26, n. 2, p , maio/ago MAZZONETTO, A.W. Colheita integral de cana (Saccharum spp.) crua, análise de desempenho operacional p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, MERCANTE, E.; SOUZA, E.G.; JOHANN, J.A.; GABRIEL FILHO, A.; URIBE-OPAZO, M.A. Praprag - software para planejamento racional de máquinas agrícolas. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 30, n. 2, p , mar./abr MERCANTE, E.; GABRIEL FILHO, A.; SOUZA, E.G.; URIBE OPAZO, M.A.; WRONSKI, F.; JOHANN, J.A. Programa computacional para estimar o tempo de trabalho de operações agrícolas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 30., 2001, Foz do Iguaçu. Anais Cascavel: Sociedade Brasileira de Engenharia Agrícola, CD ROM. MIALHE, L.G. Manual de mecanização agrícola. São Paulo: Agronômica Ceres, p.. Características dimensionais e ponderais da produtividade da cana-de-açúcar: fundamentos para uma linha alternativa de pesquisa e desenvolvimento tecnológico na cultura canavieira. Piracicaba: IAA, PLANALSUCAR, p. MIALHE, L.G.; CARRARO NETO, H.C. Avaliação e análise do desempenho da colhedora de cana-de-açúcar. Olímpia: Usina Cruz Alta de Olímpia, p. (Relatório Técnico). MILAN, M. Gestão sistêmica e planejamento de máquinas agrícolas p. Tese (Livre-Docência) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, MOLINA JÚNIOR, W.F. Proposta de metodologia descritiva para ensaio padronizado de colhedoras de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) p. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, NERY, M.S. Desempenhos operacional e econômico de uma colhedora em cana crua p. Dissertação (Mestrado em Máquinas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, OAKLAND, J. Gerenciamento da qualidade total tqm. São Paulo: Nobel, p. OKSANEN, T. Path planning algorithms for agricultural field machines p. Dissertation (Doctor of Science in Technology) - Helsinki University of Technology, Espoo, PACHECO, E.P. Seleção e custo operacional de máquinas agrícolas. Rio Branco: Embrapa Acre, p.

80 79 PARMAR, R.S.; MCCLENDON, R.W.; POTTER, W.D. Farm machinery selection using simulation and genetic algorithms. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v. 39, n. 5, p , Mar PIACENTINI, L. Software para estimativa do custo operacional da maquinaria agrícola - maqcontrol p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, RIPOLI, T.C.C. Ensaio & certificação de máquinas para colheita de cana-de-açúcar. In: MIALHE, L.G. Máquinas agrícolas ensaios & certificação. Piracicaba: FEALQ, cap. 13, p RIPOLI, T.C.C.; RIPOLI, M.L.C. Biomassa de cana-de-açúcar: colheita, energia e ambiente. Piracicaba: Edição dos Autores, p. RIPOLI, T.C.C.; CARVALHO FILHO, S.M.; MOLINA JÚNIOR, W.F.; RIPOLI, M.L.C. Desempenho econômico de colhedora em cana crua. Engenharia Rural, Piracicaba, v. 12, p. 1-5, ROBERTO, C. Reformar prolonga a vida útil da colhedora. Idea News, Ribeirão Preto, v. 10, n. 121, p , nov ROMERO, M.L.C.; ZAMORA, F.P.; OLEA, I.; SCANDALIARIS, J.; MARTÍN, L. Evaluación de nuevas cosechadoras integrales. Avance Agroindustrial, Tucumán, v. 13, n. 52, p , mar ROTZ, C.A. A standard model for repair costs of agricultural machinery. Applied Engineering in Agriculture, St. Joseph, v. 3, n. 1, p. 3-9, Oct ROTZ, C.A.; MUHTAR, H.A.; BLACK, J.R. A multiple harvest machinery selection algorithm. Transactions of the ASAE, St. Joseph, v. 26, n. 6, p , Aug ROZEFF, N. The effects of operating velocity on productivity in green and burned sugar cane. Sugar Cane, Foster City, n. 1, p. 7-19, Nov SALVI, J.V.; MATOS, M.A.; MILAN, M. Avaliação do desempenho de dispositivo de corte de base de colhedora de cana-de-açúcar. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 27, n. 1, p , jan./abr SEVERO, J.R.; CARDOSO, L. Cana-de-açúcar: lei ambiental impõe mecanização da lavoura da cana. Brasília: Confederação Nacional de Agricultura, Disponível em: < Acesso em: 07 dez SHAW, G.R.; BROTHERTON, G.A. Green cane harvesting - a dilemma. In: AUSTRALIAN SOCIETY OF SUGAR CANE TECHNOLOGISTS, 14., Mackay. Proceedings... Brisbane: Watson Fergusson, p. 1-7.

81 80 SILVA, R.P.; CORRÊA, C.F.; CORTEZ, J.W.; FURLANI, C.E.A. Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 28, n. 2, p , abr./jun SILVA, W.F.; AGUIAR, D.A.; RUDORFF, B.F.T.; SUGAWARA, L.M.; AULICINO, T.L.I.N. Análise da expansão da área cultivada com cana-de-açúcar na região Centro-Sul do Brasil: safras 2005/2006 a 2008/2009. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais... São José dos Campos: INPE, p , Disponível em: < Acesso em: 06 nov SOFFNER, R.K.; MILAN, M.; RIPOLI, T.C.C. Gerenciamento global de sistema agrícola em unidades sucroalcooleiras através de programação linear. STAB. Açúcar, Álcool e Subprodutos, Piracicaba, v. 11, n. 5, p , TACHIBANA, A.; MILAN, M. Modelo para avaliação de sistemas mecanizados para aplicação de defensivos em culturas perenes. Revista de Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 22, n. 1, p , jan UNIÃO DOS PRODUTORES DE BIOENERGIA. Valores de atr e preço da tonelada de canade-açúcar - consecana do Estado de São Paulo, Araçatuba, Disponível em: < >. Acesso em: 24 jun VIATOR, R.P.; RICHARD, E.P.; VIATOR, B.J.; JACKSON, H.L.W.; WAGUESPACK, H.L.; BIRKETT, H.S. Sugarcane chopper harvester extractor fan and ground speed effects on yield and quality. Applied Engineering in Agriculture, St. Joseph, v. 23, n. 1, p , Oct WILLIAMS, H.P. Model building in mathematical programming. 4 th ed. Chichester: John Wiley, p. WILSON, J.M. Gantt charts: a centenary appreciation. European Journal of Operational Research, London, n. 149, p , WITNEY, B. Choosing and using farm machines. Essex: Longman Scientific & Technical, p. YADAV, R.N.S.; SHARMA, M.P.; KAMTHE, S.D.; TAJUDDIN, A.; YADAV, S.; TEJRA, R.K. Performance evaluation of sugarcane chopper harvester. Sugar Tech, New Delhi, v. 4, n. 3/4, p , 2002.

82 ANEXOS 81

83 82

84 Características Técnicas Planejamento Econômico Cultura Clima 83 ANEXO A - Modelo computacional em planilha Na tabela 7 apresentam-se os dados (variáveis) referentes ao Cenário Básico (CB) para a Usina Padrão (UP). Tabela 7 - Variáveis de entrada do modelo Item Variável Inserir os Dados dos Meses da Safra Número de Dias Número de Domingos e Feriados Número de Dias Úteis Impróprios Jornada de Trabalho Eficiência Gerencial Área Trabalhada Produtividade Média do Canavial Espaçamento de Cultivo Valor Inicial Valor Final Vida Útil em Anos Vida Útil em Horas Juro ao Ano Alojamento, Seguro e Taxas Fator de Reparo e Manutenção Preço do Combustível Fator de Consumo Vel. de Ope. da Colhe. e do Transb./Vel. de Viag. do Transb. Eficiência de Campo da Colhedora/Conjunto Transbordo Potência no Motor Número de Linhas da Colhedora ND NDF NDUI JT EG AT Número Número Número h Decimal ha PMC t ha -1 Trator Carroceria EC m 1,5 VI R$ VF Decimal 0,3 0,3 0,2 VUA Ano VUH h i Decimal 0,1175 0,1175 0,1175 AST Decimal 0,02 0,02 0,02 FRM Decimal - 1,00 0,80 PL R$ L -1 VEL km h -1 EFC POT NLC Decimal CV Número Capacidade de Carga CC t Quantidade de Transbordo QT Número Tempo de Descarregamento TDES min Distância Média entre a Colhedora e o Transporte Dados de Entrada-Cenário Básico Raz. de Pot. (%) Cons. Mínimo Cons. Médio Cons. Máximo Cons. Estimado (L h) DMCT Preço da Tonelada de Cana PT R$ t -1 56,21 Sigla FC Unidade L h -1 ou Decimal m Colhedora 0, SCMC ,9 24 0, , , ,50 5,0 5,0 0,80 0, Na tabela 7 os dados de entrada referente ao planejamento são apresentados. Os dados estão divididos em: clima; cultura; econômico; características técnicas. A vida útil da colhedora foi considerada como sendo 6 anos e h, o que está de acordo com as propostas apresentadas por Banchi et al. (2008b) e Roberto (2010).

85 Planejamento-Clima 84 O preço do combustível foi considerado como um valor médio referente aos postos de distribuição de Piracicaba - SP no período de 03/05/2011 a 19/05/2011 e o preço da tonelada de cana entregue no campo (e não na Usina) foi obtido junto a União dos Produtores de Bioenergia - UDOP (2011). Os demais valores foram obtidos da ASABE (2011), bibliografia e recomendações práticas. Na tabela 8 apresenta-se a entrada de dados no modelo, para as variáveis referentes ao planejamento climático/administrativo. Tabela 8 - Variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo Meses-Safra Saída Variáveis Sigla Unidade Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Σ % Número de Dias ND Número Número de Domingos e Feriados NDF Número Dias Impróprios DI Decimal 0,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,26 0,53 1,02 0,42 Número de Dias Úteis Impróprios NDUI Número 6,90 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8,06 15,90 30,9 Jornada de Trabalho JT h Eficiência Gerencial EG Decimal 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 Tempo Disponível TD h 0,0 0,0 0,0 388,1 520,8 504,0 520,8 520,8 504,0 385,4 236,9 0, Marque o Mês de Safra Apertando o Botão Correspondente Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Desmarcar Meses Na tabela 8 o número de dias corresponde ao total de dias existentes em cada mês. Para o Cenário Básico (CB) o número de domingos e feriados foi considerado como zero (0) uma vez que as Usinas na safra trabalham normalmente nesses dias. O cálculo do número de dias impróprios é realizado de acordo com a metodologia proposta por Mialhe (1974). No presente caso utilizaram-se os valores para solo argiloso da região de Ribeirão Preto - SP. A jornada de trabalho considerada foi de 24 horas, uma situação normal em época de safra, onde as empresas costumam operar em turnos. A Eficiência gerencial (Eg) foi considerada como 70% o que implica em 30% de tempos perdidos por fatores administrativos. Os dados podem ser alterados de acordo com a necessidade do usuário e caso ele, usuário, julgue necessário o modelo permite a entrada de dados mensais.

86 85 ANEXO B - Modelo computacional em linguagem de programação Figura 19 - Planilha referente às variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo Figura 20 - Planilha de entrada dos dados e saída dos resultados