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Previous issue date: 2015-02-13 === Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === To ensure the grinding of cane sugar is necessary for the stages of harvest or
CCT logistics (Cut, loading and transportation) are efficient, being in constant operation
and interaction, as in harvest period, the plants work uninterruptedly. Any delay in delivery
will result in production losses and hence increased cost. Estimates suggest that only the
CCT is responsible for 30% of the cost of production and 12% are represented by the
transport. The sugarcane transport involves several types of costs, including the cost of
freight and variable costs (fuel consumption, maintenance and tire wear). Shortest paths are
commonly chosen as the best route option, however, some variables such as the types of
roads (quality) and fleet (individuals or third parties) are not considered in decision making.
Routes measurements are obtained from rudimentary way or are neglected, not being
employed methods that demonstrate specific information path. In this work, elaborated a
Geographic Information System (GIS) for routing the sugarcane transportation. For
construction of the road network database, we used an orbital OLI scene image sensor on
board the Landsat 8. To this end, we generated a color composite with the bands 6, 5 and 4
(RGB654), and performed fusion and filtering to enable observation and vectorization of
roads and carriers. After the generated file, the vectors were submitted to the Arc-node
model, dividing them into segments. Then, the GIS was fed attributes collected in the field
and data reported in the literature in order to network classification concerning slope and
operational performance, being created impedances and restrictions on the roads, in order
that the routing simulated of interest to reliable information. The scenarios were organized
based on two criteria: operational performance and is less. It was observed that 96% of the
roads have steepness less than 5%, favoring the cultivation and transportation of cane
sugar. Moreover, 94% of the roads are classified as tertiary. Despite the higher index roads
with low quality, the spatial arrangement of the primary and secondary roads provided that
the results were not among the conflicting criteria and in most pathways, the best operating
performance criterion time was shorter compared to the shortest distance. Still, it was found
that the analyzed transport costs did not differ significantly and traffic on roads with better
quality can reduce cost Repair and Maintenance (CRM) significantly. Thus, the study
showed that there are two aspects in choosing the best route and that this choice is related
to the company's variables. === Para garantir a moagem da cana-de-açúcar é necessário que as fases da colheita
ou a logística CCT (Corte, carregamento e transporte) sejam eficientes, estando em
constante operação e interação, pois em período de safra, as usinas trabalham
ininterruptamente. Qualquer atraso na entrega ocasionará prejuízos na produção e,
consequentemente, aumento do custo. Estimativas apontam que apenas o CCT é
responsável por 30% do custo de produção e 12% destes são representados pelo transporte.
O transporte canavieiro envolve diversos tipos de custos, entre eles, o custo de frete e os
custos variáveis (consumo de combustível, manutenção e desgaste dos pneus). Caminhos
mais curtos são comumente escolhidos como a melhor opção de rota, entretanto, algumas
variáveis como os tipos de estradas (qualidade) e frotas (particulares ou terceiros) não são
considerados na tomada de decisões. As determinações de rotas são obtidas de maneira
rudimentar ou são negligenciadas, não sendo empregados métodos que demonstram
informações específicas de cada trajeto. Neste trabalho, elaborou-se um Sistema de
Informação Geográfica (SIG) para a roteirização do transporte canavieiro. Para construção
da base de dados da malha viária, empregou-se uma cena de imagem orbital do sensor OLI,
a bordo do satélite Landsat 8. Para esta finalidade foi gerada uma composição colorida com
as bandas 6, 5 e 4 (RGB654), sendo realizada fusão e filtragem para possibilitar a
observação e vetorização das estradas e carreadores. Após gerado o arquivo, os vetores
foram submetidos ao modelo Arco-Nó, dividindo-os em segmentos. Em seguida, o SIG foi
alimentado com atributos coletados em campo e dados referenciados na literatura, visando
a classificação da rede quanto à declividade e ao desempenho operacional, sendo criadas
impedâncias e restrições na rede viária, com o objetivo de que o roteirizador simulasse as
rotas de interesse com informações fidedignas. Os cenários foram sistematizados baseados
em dois critérios: desempenho operacional e a menor distância. Observou-se que 96% das
estradas apresentam declividades inferiores a 5%, o que favorece o cultivo e o transporte da
cana-de-açúcar. Por outro lado, 94% das estradas foram classificadas como terciárias.
Apesar do maior índice de estradas com baixa qualidade, a disposição espacial das estradas
primárias e secundárias proporcionou que os resultados entre os critérios não fossem
discrepantes e que na maioria dos percursos, o tempo do critério de melhor desempenho
operacional fosse menor comparado ao de menor distância. Ainda, verificou-se que os
custos de transporte analisados não diferiram significativamente e o tráfego em estradas
com melhor qualidade pode reduzir Custo de Reparo e Manutenção (CRM) de forma
expressiva. Assim, o estudo apresentou que existem duas vertentes na escolha da melhor
rota e que essa escolha está associada às variáveis da empresa.
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