Análise de cenários para auxílio à tomada de decisão no plantio mecanizado de cana-de-açúcar

• Main Author: Nardo, Luiz Augusto de Souza [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2016
• Subjects: Agricultura de precisão; Planejamento agricola; Cana-de-açúcar; Mecanização agrícola; Máquinas agrícolas; Precision farming
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/136745; http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/cathedra/22-03-2016/000859641.pdf

Made available in DSpace on 2016-04-01T17:55:05Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-11-26. Added 1 bitstream(s) on 2016-04-01T18:00:53Z : No. of bitstreams: 1 000859641.pdf: 2083781 bytes, checksum: 5a61870bc020de8e126f0ea4d2d2b53d (MD5) === Com o avanço da mecanização no ciclo da agricultura de cana-de-açúcar, têm sido fundamentais os estudos para melhoria nos processos desde o preparo à colheita. A análise de melhores cenários de plantio para posteriores operações de cultivo e colheita, aliado ao uso do piloto automático requer conhecimento das áreas de sistematização e mão-de-obra qualificada para garantir a qualidade do processo e assim reduzir perdas e danos focando nas variáveis descritas abaixo. Diante disso, objetivou-se avaliar cenários de plantio, aliando o uso de software e piloto automático na cultura da cana-de-açúcar, utilizando como avaliação os tempos de percurso e de manobra, distância percorrida, quantidade de manobras e consumo de combustível entre outros, focando na otimização máxima destes fatores. O estudo foi conduzido no município de Tanabi, SP, durante o plantio de 2013. O estudo apresentou diminuição de até 25% na quantidade de manobras aumentando a disponibilidade da máquina e reduzindo custos === With the mechanization advance in the sugarcane farming cycle, they have been instrumental studies for improvement in processes from the soil preparation to harvester. The analysis of best planting scenarios for later harvest coupled with the autopilot use requires knowledge of the areas of systematization and labor- skilled workers to ensure the quality of the process and reduce damages focusing on the variables described below. Therefore, the objective is to evaluate planting scenarios coupled with the use of software and autopilot in the culture of sugarcane, using as travel time assessment and maneuver, distance traveled, number of maneuvers, fuel consumption among others, focusing the maximum optimization of these factors. The study was conducted in the municipality of Tanabi, SP, during planting, 2013. The study showed a decrease of up to 25 % in the number of maneuvers increasing machine availability and reducing costs