gestÃo operacional do transbordo de cana de...

CEZARIO BENEDITO GALVÃO

GESTÃO OPERACIONAL DO TRANSBORDO DE CANA-DE-

AÇÚCAR: ANÁLISE DO CUSTO DE REPARO E

MANUTENÇÃO (CRM)

CAMPINAS

2015

vii

RESUMO

As colhedoras atuais de cana necessitam de um local para depositar a cana

colhida e picada visto não possuírem reservatório próprio. A cana que sai da colhedora

era depositada nos caminhões canavieiros, o que causava problema de compactação

do solo pois estes tinham que trafegar dentro das áreas agricultáveis. Foi desenvolvido

um implemento, denominado de transbordo, que possui pneus adequados para

minimizar a compactação do solo, ele recebe a cana da colhedora e a despeja no

caminhão que fica fora da lavoura.

Existem poucos estudos realizados sobre o transbordo, principalmente no que se

refere ao custo com reparo e manutenção (CRM). A ASABE – American Society of

Agricultural and Biological Engineers, possui uma metodologia para cálculo do valor do

CRM em função da vida útil do equipamento.

Assim, foi estabelecido uma analise de regressão linear com o modelo de função

potência onde verificou-se a correlação entre o CRM e a vida útil, utilizando dados de

211 equipamentos com os custos despendidos ao longo de 13 anos de observações.

Estes dados foram cedidos por uma empresa agrícola fornecedora de cana, da região

de Ribeirão Preto – SP, e que possui um sistema informatizado de controle de frota.

Ficou demonstrado também que a metodologia empregada pela ASABE pode ser

usada para esse implemento e que esta metodologia pode ser utilizada na gestão da

mecanização agrícola.

Palavras chave: custo de reparo e manutenção; colheita mecanizada da cana;

transbordo.

ix

ABSTRACT

Current sugar cane harvest machine need a place to deposit the cane harvested

and chopped seen do not have shell itself. The sugar cane from the harvester was

deposited in sugarcane trucks, which caused soil compaction problem because they had

to trabel on inside of farmland. Was developed an implement called infield wagon, which

has appropriate tires to minimize soil compaction, it collects the sugarcane harvester

and turns in the truck is out of the crop.

There are few studies on the infield wagon, particularly in relation to the cost of

repair and maintenance (CRM). The ASABE - American Society of Agricultural and

Biological Engineers, has a methodology for calculating the value of CRM based on the

equipment life.

So, a linear regression analysis with the power function model where there was a

correlation between the CRM and life, using data from 211 equipment with the costs

spent over 13 years of observations was established. These data were obtained from an

agricultural supplier of cane, of Ribeirão Preto – SP, and has a computerized system for

fleet control.

It was also demonstrated that the methodology employed by ASABE can be used

to implement this and that this methodology can be used in the management of

agricultural mechanization.

Keywords: cost of repair and maintenance; mechanical harvest of sugar cane; infield

wagon.

xi

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 1

1.1. Objetivos ......................................................................................................... 2

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................... 3

2.1.Custos de máquinas agrícolas ....................................................................... 3

2.2. Controles de equipamentos agrícolas .......................................................... 9

2.3. Corte e carregamento da cana-de-açúcar .................................................. 16

2.4. Custo de reparo e manutenção em função da vida do equipamento ....... 19

3. MATERIAL E MÉTODO ........................................................................................ 25

3.1. Considerações iniciais ................................................................................. 25

3.2. O recebimento dos dados ............................................................................ 26

3.2. Análise inicial e ajustes dos dados ............................................................. 29

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO............................................................................. 33

4.1. Analise do custo de reparo e manutenção e a vida ................................... 33

4.2. Ajuste seguindo o método da ASABE ........................................................ 38

4.3. Comparação dos custos de reparo e manutenção entre equipamentos . 48

4.3.1. Equipamentos iguais com ano de fabricação diferente ............................ 48

4.3.2. Equipamentos similares com ano de fabricação diferentes ..................... 53

4.3.3. Equipamentos diferentes com ano de fabricação diferente ...................... 58

4.3.4. Equipamentos similares com capacidade de carga diferente .................. 61

5. CONCLUSÕES ..................................................................................................... 65

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICA ....................................................................... 69

7. ANEXOS ............................................................................................................... 73

xiii

DEDICATÓRIA

Aos meus pais Sr. Benedicto Galvão e Sra. Luzia Desotti Galvão, in memorian,

que sempre me apoiaram e me guiaram para que fizesse o bem em todos os meus

passos. Saudades.

xv

AGRADECIMENTOS

Ao meu orientador e amigo Prof. Dr. Antônio José da Silva Maciel, que sempre

soube me apoiar e confiou em meu trabalho.

Aos meus amigos Marcos T. Okuno e Vinicius C. de M. Shimosakai com os quais

comecei este trabalho e tive apoio.

À empresa Assiste Engenharia de Softwares Técnicos nas pessoas de seu

diretor Mestre Ângelo Domingos Banchi e de seu consultor técnico Sr. Valter Ferreira

pelo fornecimento dos dados e esclarecimentos sobre sua captação e armazenagem.

À Faculdade de Engenharia Agrícola que me formou e agora deu o suporte para

a realização deste trabalho e como é sabido, a Faculdade é formada pelos seus

professores, técnicos administrativos e estudantes, que sem estes não teríamos nada.

Ao Coordenador do curso de Pós Graduação da Faculdade de Engenharia

Agrícola Prof. Dr. Luiz Henrique Antunes Rodrigues, pela sua dedicação em resolver os

problemas e também pela sua amizade durante minha caminhada, que vem desde

minha graduação.

Aos funcionários da Pós Graduação, em especial para a Rita de Cassia Cuesta

Ferreira pela paciência e prontidão em ajudar, mas sem esquecer dos demais, Fábio

Esteves Duarte Augusto, Sidnei de Jesus Trombeta e Claudio Roberto Mariano,

mostrando mais uma vez em minha vida que as instituições são feitas pelas pessoas

que as compõem.

Aos Profs. Dr. Angel Pontin Garcia, Dr. Daniel Albiero, Dr. Admilson Írio Ribeiro,

pelas sugestões valiosas neste trabalho.

xvi

Ao meu colega de pós-graduação Felipe Bocca.

xvii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Detalhamento do custo com reparo e manutenção ...................................... 9

Figura 2 : Fluxo de dados de um sistema de controle de frota .................................. 12

Figure 3 : Implemento Transbordo ........................................................................... 17

Figura 4 : Carregamento do transbordo ao lado da colhedora .................................. 18

Figure 5 : Descarregamento do transbordo no caminhão ......................................... 19

xix

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 : IPCA – Índice Nacional de Preço ao Consumidor Amplo ......................... 27

Gráfico 2 : Diagrama de dispersão ............................................................................ 34

Gráfico 3 : Diagrama de dispersão dos dados aplicados logaritmo na base dez

mostrando a equação de regressão e o R2 ........................................................ 35

Gráfico 4 : Gráfico de resíduos da regressão ............................................................ 36

Gráfico 5 : Modelo B – Diagrama de dispersão, no eixo X estão os valores das horas de

uso divididos por 1.000 e no eixo Y os valore da relação entre ARM e o preço do

equipamento, PAC, atualizados pelo IPCA . ...................................................... 40

Gráfico 6 : Diagrama de dispersão entre os dados aplicados logaritmo na base dez e a

regressão linear com a equação e o coeficiente de determinação (R2) ............. 41

Gráfico 7 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo B, segundo ASABE .... 42

Gráfico 8 : Modelo F – Diagrama de dispersão, no eixo X estão os valores das horas de


equipamento, PAC, atualizados pelo IPCA . ...................................................... 43



Gráfico 10 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo F, segundo ASABE .. 45

Gráfico 11 : ARM/PAC em função da vida, comparação Modelo F e B, segundo ASABE

........................................................................................................................... 47



Gráfico 13 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo B ano fabricação 200149




Gráfico 16 : Comparação entre equipamentos iguais com ano de fabricação diferente

........................................................................................................................... 52



xx

Gráfico 18 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo C ano fabricação 2003 e

2004 ................................................................................................................... 54



Gráfico 20 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo G ano fabricação 2006 e

2007 ................................................................................................................... 56

Gráfico 21 : Comparação entre equipamentos similares com ano de fabricação

diferentes ........................................................................................................... 57



Gráfico 23 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo A ano fabricação 200059

Gráfico 24 : Comparação entre equipamentos diferentes com ano de fabricação

diferente ............................................................................................................. 60



Gráfico 26 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo J ano fabricação 2008 e

2009 ................................................................................................................... 62

Gráfico 27 : Comparação entre equipamentos similares com capacidade de carga

diferente ............................................................................................................. 64

xxi

LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Modelo, equação e coeficientes trabalho (TEIXEIRA, 1995) .................... 22

Tabela 2 : Mostra parcial dos dados transferidos do banco de dados da empresa. .. 26

Tabela 3 : Ano de Fabricação, Quantidade, Modelos, Fabricantes e Capacidade de

carga dos equipamentos .................................................................................... 28

Tabela 4: Quantidade de equipamentos com a sua vida em anos da amostra analisada

........................................................................................................................... 33

Tabela 5 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para toda a amostra ... 36

Tabela 6 : Média, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação (C.V.) em porcentagem, da

amostra toda ...................................................................................................... 37

Tabela 7 : Exemplo dos dados que foram utilizados para o Modelo F, no método da

ASABE ............................................................................................................... 39

Tabela 8 : Valores corrigidos pelo IPCA para o preço do equipamento modelo F, em

Reais, para ser usado no método da ASABE ..................................................... 39

Tabela 9 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para o modelo B, no método

da ASABE .......................................................................................................... 42

Tabela 10 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para o modelo F, no

método da ASABE ............................................................................................. 45

Tabela 11 : Média, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação (C.V.) em porcentagem46

Tabela 12 : Parâmetros de eficiência, velocidade e, em destaque, custo com reparo e

manutenção ....................................................................................................... 73

Tabela 13 : Dados que foram utilizados para o Modelo F, no método da ASABE ..... 74

Tabela 14 : Dados que foram utilizados para o Modelo B, no método da ASABE ..... 75

Tabela 15 : Valores corrigidos pelo IPCA para o preço do equipamento modelo B, em

Reais, para ser usado no método da ASABE ..................................................... 77

Tabela 16 : Dados que foram utilizados .................................................................... 77

xxiii

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 1

ARMn

= RF1*CLPn

* (AHn

1.000)

RF2

5 Equação 2

CRMn = ARMn-ARMn-1 6

Equação 3

ARMn

= RF1*CLPn

* (EUL

1.000)

RF2

* [1 + RF2* (AHn-EUL

EUL)]

6 Equação 4

CRM = DDP + DMOP + DPT + DMOT + RP + RMO + CP 7

Equação 5

DMOP = ∑ HMEC*CHMEC

n

i=1

8 Equação 6

CHMEC =GSOM

HTMEC

8 Equação 7

Y = α Xβ 20

Equação 8 C = c1 + c2 N1 + c3 P1 + c4 H1

20 Equação 9

Y = 0,027 X1,523 + 1,037 23

Equação 10

Log (ARM) = 1,8653* Log(Vida) + 3,4359 36

Equação 11 ARM = 2728,3* Vida1,8653

37 Equação 12

Log(ARMPAC⁄ ) = 1,8602*Log (AH

1000⁄ )-2,2243

43

xxiv

Equação 13

ARMn

= 0,006*CLPn

* (AHn

1.000)

1,8602

43 Equação 14

ARMn

= 0,015*CLPn

* (AHn

1.000)

1,5709

45 Equação 15

Y = 1947,3 X1,8602 49

Equação 16 Y = 1752,4 X2,2032

51 Equação 17

Y = 2531,6 X1,9334 54

Equação 18 Y = 3176,9 X1,8245

56 Equação 19

Y = 1194,7 X2,0867 59

Equação 20 Y = 1760,4 X2,1902

63

xxv

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

AH = Vida acumulada do equipamento, em horas

ARM = Custo acumulado com reparo e manutenção

ASABE = American Society of Agricultural and Biological Engineers

ASAE = American Society of Agricultural Engineers

BD = Banco de dados

CHMEC = Custo por hora trabalhada do mecânico

CLP = Preço do equipamento corrigido pela inflação

CP = Despesas com pneus.

CRM = Custo com Reparo e Manutenção

DDP = Despesas com peças próprias, do estoque das empresas

DMOP = Despesas com mão de obra própria, dos mecânicos da empresa

DMOT= Despesas com mão de obra de terceiros, mecânicos de outra empresa

DPT = Despesas com peças de terceiros, peças compradas de outra empresa

EUL = Vida útil estimada

GSOM= Despesas globais com folha de pagamento, inclusive encargos trabalhistas

HADCO = Empresa de desenvolvimento agrícola Hail

HMEC = Horas trabalhadas pelos mecânicos no equipamento

HTMEC = Horas efetivamente trabalhadas e apontadas

IBGE = Instituto nacional de geografia e estatística

IPCA = Índice nacional de preço ao consumidor amplo

RF1 e RF2 = Constantes da equação da ASABE para cálculo ARM

RM = Custo com reparo e manutenção no período estudado

RMO= Rateio de mão de obra

RP = Rateio de peças

SAS = Sistema de análise estatístico

SGBR = Sistema de gerenciamento de banco de dados

SISMA = Sistema de manutenção de frota

UNICA = União da Indústria de Cana-de-açúcar

1

1. INTRODUÇÃO

A cultura da cana-de-açúcar tem papel de destaque na agricultura brasileira,

dados extraídos da União da Indústria de Cana-de-açúcar- UNICA (2014), registra que

na safra de 2012/2013 o Brasil colheu 588.478 mil toneladas de cana, produzindo

38.246 mil toneladas de açúcar e 23.226 mil metros cúbicos de etanol.

Na safra de 2013/2014, no estado de São Paulo, 83% do que foi colhido de cana

foi através de colheita mecanizada sem uso de queima, com uma produção de 371

milhões de toneladas, respondendo por 51% da produção de etanol do Brasil. O fim da

queima ocorrerá a partir de 2017 e, conforme protocolo ambiental acertado entre

governo paulista e produtores, a colheita deverá ser apenas mecanizada.

Estas práticas ambientais são referencias mundiais em iniciativas de

sustentabilidade e isto pode fazer do etanol de cana uma alternativa, para ajudar a

Europa, a ampliar sua segurança energética através da diversificação no fornecimento

de combustíveis e de fornecedores.

As colhedoras de cana crua, sem queima, apresentam uma característica

importante em seu sistema de processamento que é a necessidade de um local para

colocar o produto cortado. Para este fim, um implemento agrícola foi desenvolvido para

fazer o serviço de coletar a cana que sai da colhedora e leva-la até o transporte

rodoviário, fora da área da cultura.

Estes implementos denominados de transbordos, foram projetados para evitar

que equipamentos rodoviários trafegassem nas lavouras causando compactação do

solo devido seus pneus não serem adequados a trabalharem em área agricultável.

Existem poucos estudos sobre o implemento transbordo, principalmente no que

se refere ao seu custo com reforma e manutenção. Este item do custo é muito difícil de

quantificar pois seus dados estão dispersos em vários setores da empresa.

A ASABE (American Society of Agricultural and Biological Engineers) em sua

publicação ASAE D 496.3 (2011) dentro do item de custos operacionais, apresenta uma

equação para calcular o custo de reparo e manutenção acumulado ao longo do tempo e

remete à publicação ASAE D 497.7 (2011) onde estão as constantes desta equação

que são características de cada implemento.

2

A hipótese deste trabalho é a de que existe uma correlação entre os dados de

custo de reparo e manutenção e do tempo de utilização do implemento agrícola

transbordo. Com isso foi possível chegar à equação de predição do custo em função da

vida do implemento, utilizando como base o trabalho desenvolvido pela ASABE.

Para provar esta hipótese, foi utilizado a metodologia de regressão linear entre

os dados de custos de reparo e manutenção e sua vida em anos. Os dados são de uma

empresa do setor sucroalcooleiro que possui um controle de frota informatizado. As

despesas com reparo e manutenção e o período que foi aplicado, foram armazenadas

para cada implemento individualizado. Estes dados estão compreendidos entre os anos

de 2001 até 2013 para um grupo 211 transbordos, que totalizou um conjunto de 1.533

dados.

1.1. Objetivos

Os principais objetivos deste trabalho são:

1. Comprovar a existência da correlação entre os dados de custo de reparo e

manutenção e o tempo de utilização do implemento agrícola transbordo.

2. Ajustar uma equação de predição de CRM em função da vida seguindo a

metodologia da ASABE, para dois modelos de transbordo.

3. Comprovar que, com estes dados, informações podem ser geradas para fazer

uma gestão melhor dos implementos agrícolas, comparando o comportamento

das suas despesas ao longo do tempo de utilização.

3

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1.Custos de máquinas agrícolas

Para Mialhe (1974) o sucesso na exploração de um empreendimento

agropecuário depende, essencialmente, dos resultados favoráveis advindos da

interação de três fatores: a natureza, o trabalho e o capital. Todavia, mais um fator

poderá ser acrescentado: a “administração rural”. Talvez seja esse o mais importante de

todos, pois é através dele que se coloca em confronto harmonioso todo o potencial

oferecido por aqueles três primeiros fatores.

A base de uma administração está no conhecimento dos custos de uma empresa

e quando se refere a custo de máquinas agrícolas tem-se uma divisão que, segundo

Witney (1995) passa por dois grandes grupos:

1) Os custos fixos - que são aqueles que dependem da duração do equipamento,

também são denominados custos de propriedade pois agrupam despesas decorrentes

da posse do trator, independente de sua forma de utilização. É importante ressaltar que

a partir do momento que se adquire um máquina ela passa a onerar seu proprietário,

mesmo que seja mantida inativa em um galpão. São compostos por:

depreciação,

juros,

taxas,

seguros,

abrigo ou garagem

2) Os custos variáveis - que são componentes que sofrem influência da utilização do

equipamento, também são denominados de custos operacionais pois agrupam

despesas oriundas da utilização da máquinas que são diretamente proporcionais ao

uso. São compostos por:

óleos combustíveis e lubrificantes,

despesas com reparo e manutenção,

trabalho do operador.

4

Este trabalho se propôs a estudar os custos de reparo e manutenção que, como

visto, estão enquadrados nos custos variáveis, que são aqueles que sofrem influencia

da utilização do equipamento ao longo do tempo. Sendo assim cabe dar um

detalhamento maior a este item.

A componente do custo de máquinas e implementos que envolve reparo e

manutenção vem se tornando muito significativa, como pode ser visto no trabalho

apresentado por Banchi et al. (2012) no qual constatou que a operação de uma frota em

unidade sucroalcooleira pode representar 45% do custo de produção do açúcar ou

álcool. A manutenção desta frota (CRM - Custo com Reparo e Manutenção) atinge em

torno de 15% dessa produção.

Santos et al. (2014), destaca que as máquinas que constituem o sistema de

colheita mecanizado da cana são consideradas pelas usinas como as mais

dispendiosas.

Em um trabalho desenvolvido por Kastens (1997), é mostrado a importância da

compreensão dos custos que envolve a utilização de máquinas em uma propriedade

agrícola. Estes custos influenciam a gestão da produção em três áreas: 1- na

minimização dos custos de produção, 2 – na seleção das culturas para rotação de

produção onde se pode maximizar os lucros no período produtivo e 3 – nas

considerações de mudanças estruturais ou tecnológicas, como expansão ou contração

das culturas, ou mesmo com a entrada de outras culturas.

Para minimizar os custos de produção, são necessários rotinas de avaliações

dos custos e benefícios associados à propriedade, leasing ou aluguel das máquinas.

Estas opções de disponibilidade de máquinas devem ser periodicamente comparadas

com a possibilidade de terceirização das operações agrícolas que pode ser uma

alternativa plausível dependendo das circunstâncias envolvidas.

Para a seleção das culturas que a propriedade irá produzir, os custos das

máquinas devem ser atribuídos à cultura ou à sequência de cultura, ou seja, alguns

custos alocados para a operação de máquinas são difíceis de se alocarem para uma

utilização específica pois a operação pode ser diluída em várias culturas ou longo da

cadeia produtiva. No entanto os produtores podem identificar as máquinas e suas

operações e fazer um cálculo do custo esperado, o que pode auxiliá-lo nesta escolha.

5

Os custos das maquinarias são especialmente importantes quando se considera

mudanças estruturais ou tecnológicas no negócio. Por exemplo, se a empresa arrenda

um terreno, o número de máquinas necessária deverá ser maior mas deve-se levar em

conta que num futuro, esta porção de terra poderá não mais fazer parte da empresa.

Em questão tecnológica, se a empresa optar por fazer plantio direto, necessitando de

menos máquinas, isto poderá ser lucrativo. Em ambos os casos, os riscos inerentes

podem levar o produtor a fazer mudanças sem aumentar o número de máquinas que

possui. Portanto compreender como os custos das máquinas são afetados pela

intensidade de uso das mesmas é crucial para tais decisões. Assim os métodos de

analise dos custos das máquinas deve ser detalhado o suficiente para lidar com tais

questões.

A escolha do equipamento mais adequado para uma tarefa na propriedade

agrícola é uma das etapas mais importantes do processo produtivo (BAIO et al., 2013),

e para esta escolha é importante conhecer todos os custos envolvidos.

A ASABE possui um estudo feito para várias máquinas e implementos agrícolas

no qual se calcula o custos acumulados com reparos e manutenção (ARM) em função

do preço corrigido, pela inflação, do valor de aquisição da máquina (CLP), do uso

acumulado em horas (AH) e de dois fatores específicos para cada máquina, RF1 e RF2,

seguindo a equação 1 .

Equação 1 𝐀𝐑𝐌𝐧

= 𝐑𝐅𝟏 ∗ 𝐂𝐋𝐏𝐧

∗ (𝐀𝐇𝐧

𝟏.𝟎𝟎𝟎)

𝐑𝐅𝟐

Onde: ARMn = Custo acumulado com reparo e manutenção até o ano em estudo (n)

RF1 e RF2 = são as constantes da tabela da ASAE

CLPn = preço do equipamento, corrigido pela inflação, da data da compra até o

ano em estudo (n)

AHn = vida acumulada do equipamento, em horas, até o ano em estudo (n)

Para se calcular o custo com reparo e manutenção que teremos com uma

determinada máquina em um ano é necessário aplicarmos a seguinte equação:

6

Equação 2 𝐂𝐑𝐌𝐧 = 𝐀𝐑𝐌𝐧 − 𝐀𝐑𝐌𝐧 − 𝟏

Para n > ano de compra.

Ou seja calcula-se os custo acumulados para dois anos subsequentes e pela

diferença temos o valor despendido em um ano.

Vale ressaltar também que a ASABE estima um valor de vida útil (EUL) que é um

conveniente limite matemático, mas não uma idade limite de vida da máquina, onde a

partir desta hora de utilização, temos um crescimento do custo com reparo e

manutenção de forma linear seguindo a seguinte equação:



∗ (𝐄𝐔𝐋

𝟏.𝟎𝟎𝟎)

𝐑𝐅𝟐

∗ [𝟏 + 𝐑𝐅𝟐 ∗ (𝐀𝐇𝐧−𝐄𝐔𝐋

𝐄𝐔𝐋)]

Para AHn > EUL

Onde temos os mesmos parâmetros anteriores acrescido de:

EUL = vida útil estimada, também encontrada na tabela da ASAE

Nos anexos, é mostrado a tabela da publicação da ASABE Standards – ASAE

D497.7 (2011). Nessa, pode ser visto os parâmetros necessários para a aplicação das

equações, RF1 e RF2, é mostrado também a vida útil estimada, EUL e a porcentagem

que temos entre o valor do preço do equipamento corrigido pela inflação e o total do

custo com reparo e manutenção quando estamos na vida útil estimada.

Segundo Mialhe (1974), neste grupo de despesas com reparo e manutenção

temos os itens de substituição periódica onde estão enquadrados os materiais da

máquina que, dada a natureza do material ou as condições de funcionamento, deve ser

substituídas de tempo em tempo. São os componentes cuja vida útil é bem menor que a

da máquina, como por exemplo pneus. A substituição dessas partes a certos intervalos

de tempo, embora necessária, não representa falha mecânica, defeito de projeto ou uso

descuidado.

7

Já no caso de reparos, qualquer máquina, por melhor que sejam as condições de

uso, poderá necessitar de reparações, incluindo os chamados serviços mecânicos, mão

de obra, e prováveis substituições de partes quebradas, desgastadas, que são as peças

de reposição.

Estudos sobre CRM em implementos são importantes para dar suporte à

tomadas de decisão dos gestores das empresas. Santos; Silva; et al.(2014) ressaltam

que a colheita deve atender a demanda de matéria-prima requerida pela usina com

qualidade e custo competitivo.

Os custos com reparo e manutenção foram detalhados por Banchi et al. (2008)

da seguinte forma:

Equação 4 𝐂𝐑𝐌 = 𝐃𝐃𝐏 + 𝐃𝐌𝐎𝐏 + 𝐃𝐏𝐓 + 𝐃𝐌𝐎𝐓 + 𝐑𝐏 + 𝐑𝐌𝐎 + 𝐂𝐏

Onde:

DDP = despesas com peças próprias, do estoque das empresas

DMOP = despesas com mão de obra própria, dos mecânicos da empresa

DPT = despesas com peças de terceiros, peças compradas de outra empresa

DMOT= despesas com mão de obra de terceiros, mecânicos de outra empresa

RP = rateio de peças

RMO= rateio de mão de obra

CP = despesas com pneus.

Todos os termos são dados em Real (R$) por unidade de tempo, em ano ou mês.

Os rateios referem-se a peças e mão de obra que não podem ser alocados diretamente

para um equipamento, exemplificando, em uma oficina mecânica alguns itens como gás

usado em maçarico para cortar peças, mão de obra de auxiliar mecânico, entre outros,

não são alocados de forma direta pois não é mensurado sua quantidade usada em um

determinado serviço em um equipamento, sendo assim, é feito um rateio destas

despesas pelos equipamentos reparados.

As despesas com mão de obra própria de mecânico, são calculadas pela

seguinte fórmula:

8

Equação 5 𝐃𝐌𝐎𝐏 = ∑ 𝐇𝐌𝐄𝐂 ∗ 𝐂𝐇𝐌𝐄𝐂𝐧𝐢=𝟏

Onde:

HMEC = horas trabalhadas pelos mecânicos no equipamento, h

CHMEC = custo por hora trabalhada do mecânico, R$ / h

n = número de intervenções mecânicas no equipamento.

Um equipamento pode sofrer várias intervenções mecânicas no período

analisado.

Para se chegar ao custo por hora trabalhada do mecânico se usa a seguinte

fórmula:

Equação 6 𝐂𝐇𝐌𝐄𝐂 =𝐆𝐒𝐎𝐌

𝐇𝐓𝐌𝐄𝐂

Onde:

GSOM= despesas globais com folha de pagamento, inclusive encargos trabalhistas

HTMEC = horas efetivamente trabalhadas e apontadas

As horas apontadas são aquelas em que o mecânico está trabalhando em um

determinado equipamento, portanto são excluídas as horas em que o mecânico não

está realizando serviço de reparo e manutenção.

9

Figura 1: Detalhamento do custo com reparo e manutenção

2.2. Controles de equipamentos agrícolas

O gerenciamento de frota de máquinas tem se tornado cada vez mais importante

no planejamento das operações agrícolas, com aquisições e transmissão de dados

sendo feitos em tempo real(SICHONANY et al., 2012).

Aoe e Leal (2011) destacam que o interesse pela Gestão da Informação tem

aumentado significativamente, e o papel da informação na sobrevivência organizacional

tem colaborado para o surgimento de novos instrumentos para gerenciá-la. Ressaltam

que as empresas que utilizam de uma Gestão de Frotas competente e dispõem de

mecanismos que facilitem o acesso e integração da informação podem obter vantagens

competitivas, tais como: maximização das sua produtividade e da vida útil dos

automotores, a diminuição dos custos de reparo e manutenção dos veículos entre

outros benefícios. Por isso, nas propriedades mecanizadas, a monitoração do trabalho

realizado pelas máquinas e implementos merece grande atenção(SICHONANY et al.,

2011).

10

Uma das ferramentas para o gerenciamento do fluxo de dados na organização

baseada em um sistema de informação é o banco de dados (BD). Ele consiste em um

conjunto de dados integrados capazes de gerenciar, quando bem elaborados e

utilizado, volumes consideráveis de informações sobre uma determinada aplicação que

tem por objetivo atender a uma comunidade de usuários, servindo de plataforma a um

ambiente que seja adequado e eficiente para armazenamento e recuperação das

informações (HEUSER, 2004).

Devido à complexidade de gerenciar os dados integrados, é necessário o auxílio

de um sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD). Este mecanismo é

projetado para fornecer informações relevantes a uma empresa na busca da excelência

operacional, subsídio à tomada de decisões, vantagens competitiva, entre outros

benefícios que o emprego de um adequado e eficiente banco de dados põem

proporcionar (AOE; LEAL, 2011).

Em trabalho de Campos e Belhot (1994) eles relatam que hoje em dia, fica difícil

manter uma boa manutenção, sem dispor de informações acuradas e atualizadas sobre

cadastro de equipamentos, histórico de ocorrências, programação e planejamento de

atividades, utilização de mão de obra, cronograma de paradas, emissão de ordens de

serviço e controle de estoque, que auxiliam em muito a programação, a execução e o

controle da "função manutenção". A aplicação de recursos informatizados, ou sistemas

informatizados, e ainda a tecnologia embarcada nos veículos, vem de encontro com

essa necessidade.

O controle de máquinas agrícolas passa por um processo de conhecimento da

manutenção das máquinas que são usadas na produção. Tem-se, portanto, uma ligação

forte entre controle e manutenção pois como se planeja a utilização de uma ferramenta

sem quantificar sua disponibilidade ao longo do tempo e ainda mais sem saber qual seu

custo.

O trabalho de máquinas agrícolas envolve muitos problemas de paralisação que

alteram seu desempenho. Para melhor embasar a tomada de decisões dos

profissionais envolvidos com o gerenciamento do maquinário, sistemas de informações

são necessários e devem ter por objetivo efetuar um controle dos operadores

(tratoristas e motoristas) e dos equipamentos (modelos de equipamentos e grupos de

11

equipamentos), tanto a nível das operações de campo como também de suas

manutenções e reformas.

Um controle de frota precisa ser iniciado por um sistema que possa fornecer

informações de custos dos equipamentos e suas disponibilidades. Essas informações

são geradas com dados armazenados para cada equipamento, sendo que esses dados

podem ser separados em módulos de observação:

um inventário e um cadastro técnico

um plano de manutenção básica e preventiva

um controle de estoque de combustíveis e lubrificantes

um controle de oficina mecânica

um controle para agregados como pneus e outros

um inventário para implementos

um controle administrativo que inclua licenciamentos e seguros dos

equipamentos

Esses módulos estão integrados e tendem a quantificar os custos despendidos

com cada equipamento.

Para isto Banchi et al. (2005) definiu um fluxo de dados para um sistema de

controle de frota.

12

Figura 2 : Fluxo de dados de um sistema de controle de frota

As definições do sistema informatizado de controle de frota implica em definir

suas abrangências e funções, a separação em módulos faz-se necessário dada a

extensão de sua aplicação, para tanto, descreveremos cada parte a seguir.

A Manutenção Básica, engloba o inventário e o cadastro técnico, mantém um

acervo dos equipamentos motorizados com suas especificações técnicas e

administrativas. Dentro das características técnicas temos as recomendações de trocas

de óleo, filtros e lavagem dos equipamentos, estas informações geram as

programações das ordens de serviço para serem realizadas.

Os abastecimentos e o valor que está marcando no horímetro, são lançados

para cada equipamento, com isto se determina o consumo de combustível por hora,

que pode ser comparado com um padrão externo à empresa ou mesmo, após alguns

dados, comparados com padrões da própria empresa, este procedimento poderá gerar

diagnósticos de alguma irregularidade, tanto a nível de abastecimento como de

utilização do equipamento.

13

As trocas de óleos lubrificantes e os filtros destes, são também verificadas

quanto seu volume e tempo de troca e estas informações são importantes, quanto a sua

periodicidade, para diagnosticar falhas na manutenção. Outro dado interessante que se

consegue com este item são as chamadas remontas ou as complementações dos óleos

de lubrificação, neste quesito é possível ter um indicativo de como está, por exemplo, o

motor da máquina.

Ressalta-se que todos estes procedimentos são colhidos conjuntamente com

quantas horas a máquina está de uso, e se houver alguma avaria no horímetro este

será imediatamente identificado e corrigido. Caso o seu reparo venha a demorar, é

feito uma estimativa de uso pelos índices de consumo de diesel, para não se perder o

histórico da máquina.

A Manutenção Preventiva é a parte do sistema que armazena os diversos tipos

de manutenção para cada modelo a nível de item. O sistema programa e controla a

realização das revisões, plano de preventiva, constantes em seu acervo, e para cada

vencimento é emitido uma ordem de serviço onde estará todos as checagem

necessárias e que deverão ser realizadas.

Outro suporte que o sistema deve possibilitar é uma agenda eletrônica para

atividades não periódicas independente de constarem nos planos previamente

estipulados. Um exemplo disto são as pequenas avarias no equipamento e que não

possuem urgência de reparo, como pequenos vazamentos no sistema de

arrefecimento, isto pode esperar desde que se observe que não haverá falta de água no

circuito, e assim que o equipamento for para uma revisão, este item será reparado pois

estará anotado nesta agenda.

Os Licenciamentos e Seguros controlam o licenciamento obrigatório, seguro

facultativo, licenciamento de coletivos, licenças especiais, multas além de emitir todos

os formulários envolvidos nesta atividade. Estas informações de despesas, serão

utilizadas no módulo de custo e orçamento.

O Estoque de Combustíveis e Lubrificantes, é onde se tem o controle do fluxo

de entrada e saída destes itens. No ambiente agrícola existem muitos pontos de

abastecimentos e lubrificações que são itinerantes, montados em caminhões,

denominados comboios, que vão até onde as máquinas estão trabalhando, ou mesmo

14

postos de terceiros que fornecem estes insumos, exemplo, uma fazenda de um

fornecedor que possui posto de combustível. Este controle fecha as informações para

que não haja desvios.

O conhecimento do consumo de combustíveis e lubrificantes por período de

tempo visa auxiliar a conformação dos estoques destes itens. As informações vindas do

módulo de manutenção básica faz com que haja uma previsão de utilização e

consequentemente uma necessidade de compra futura sem formação de estoques

altos.

A Oficina Mecânica é um módulo administrativo dos serviços realizados de

manutenção na oficina própria ou de terceiros. Mantém um histórico das manutenções

sofridas para cada equipamento e apura suas reincidências o que pode ser um

indicativo da qualidade do serviço realizado. O sistema mostra os serviços críticos

quanto à alta taxa de ocorrência ou custo elevado para sua execução.

Através de um apontamento interno da oficina é possível saber as peças

aplicadas em cada equipamento e o tempo real de mecânico gasto para tal intervenção,

o mesmo é válido para peças e serviços realizados por terceiros. Estas informações são

acumuladas no histórico dos equipamentos juntamente com a sua vida em horas.

Com os dados dos serviços de manutenção a serem realizados é possível fazer

um agendamento e com isso otimizar os recursos da oficina, tanto da mão de obra

quanto das peças necessárias.

A determinação do tempo real do serviço para cada atividade também pode

servir para se comparar com um banco de dados de tempo padrão, isso indica a

eficiência da oficina mecânica além de fornecer o custo preciso da mão de obra

mecânica utilizada em cada equipamento.

Outro dado importante que se tem com o apontamento do tempo que o

equipamento ficou na oficina é o índice de disponibilidade mecânica. Este índice

influencia diretamente na gestão do equipamento pois as horas de oficina são horas

não trabalhadas e isto diminui sua capacidade operacional.

O módulo Gestão de Materiais faz o controle do almoxarifado de peças da

oficina mecânica. Muitos itens de reposição dos equipamentos são postos em estoque

para diminuir o tempo de parada nas oficinas.

15

O estoque precisa ser bem administrado pois é um componente de custo em

uma empresa que tem de um lado, material parado gerando despesas financeiras e do

outro lado, equipamentos parados esperando peças para voltarem para a produção.

Assim a gestão de materiais é uma parte importante do sistema, além de

quantificar o valor exato das peças em estoque que foram utilizadas nas reformas dos

equipamentos.

O módulo denominado de Pneus controla a posição que um determinado pneu

se encontra em um equipamento, as manutenções realizadas, os motivos pelo qual

sofreu eliminação, além de fornecer um histórico para os vários modelos e suas

durabilidades.

O sistema programa uma avaliação periódica com medidas de calibração e

profundidade do sulco o que indica se um determinado pneu está desalinhado,

necessitando de reforma, balanceamento ou a necessidade de um rodizio.

Com o histórico de durabilidade, em horas de uso, uma avaliação das

reformadoras que prestam este tipo de serviço para a empresa, pode indicar uma

classificação em função da qualidade e preço dos serviços efetuados.

Este item também fornece o custo real com pneus alocado para cada

equipamento, pois se temos o custo por hora de cada pneu e temos o quanto tempo

este ficou em um determinado equipamento, teremos o custo deste item para entrar na

composição do custo total. Cabe frisar que em uma empresa que tem vários

equipamentos do mesmo modelo ou similar que utilizam pneus de mesma dimensão,

ocorre troca entre eles e se não houver um sistema que monitore este fato, o custo com

este item poderá ficar distorcido.

O módulo Implementos possui um cadastro técnico para cada implemento que a

empresa possui, onde são anotadas as manutenções e lubrificações necessárias para o

correto funcionamento destes. Está integrado aos módulos de Manutenções Básicas e

Oficina Mecânica para ser fornecido os gastos com cada equipamento.

O detalhe deste item é a contagem das horas de vida, pois os mesmos não

apresentam horímetros próprios. Sendo assim o controle da utilização é feito de duas

maneiras distintas, ou se obtém as horas pelo horímetro do equipamento motorizado ao

qual ele está acoplado, exemplo, um serviço com um trator que está fazendo uma

16

gradagem, no apontamento do tratorista, é colocado com qual implemento ele está

trabalhando, e seus apontamentos de horas trabalhadas, o sistema já incorpora o

tempo no histórico do implemento, ou se faz um rateio por estimativa de utilização,

como no caso do implemento transbordo, onde se tem uma rotatividade muito grande

deste implemento entre os tratores, nesse caso é feito um rateio das horas apontadas

pelos tratores que estavam na tarefa de transbordo, dividido pela quantidade de

transbordos que estavam trabalhando.

O módulo Custos e Orçamentos faz os cálculos dos custos reais e contábeis

dos equipamentos tanto por unidade como por modelo, recebendo informações de

todos os módulos anteriores e também de algumas outras fontes da empresa.

As despesas com mão de obra, onde entram os salários mais os encargos

sociais dos trabalhadores, são informações que se tem do setor administrativo de

pessoal. Estes valores são incorporado ao sistema de frota e farão parte dos custos de

cada equipamento.

Este item é usado também para fazer projeção, orçamento, utilizando de dados

acumulados de anos anteriores e de um planejamento do que será realizado no

próximo ano.

Com a descrição destes módulos se tem uma visão do relacionamento entre eles

e também da necessidade de interação entre vários outros setores da empresa para se

obter um resultado confiável das informações geradas.

2.3. Corte e carregamento da cana-de-açúcar

O corte da cana-de-açúcar mecanizado é realizado por uma máquina de cortar e

picar o colmo, denominada colhedora, tornou-se fundamental para essa tarefa tendo em

vista as imposições legais e ambientais que recaíram sobre este setor. A mecanização

agrícola está em fluxo contínuo de desenvolvimento e criação de novas

tecnologias(MERCANTE et al., 2010).

Mundim (2009), descreve o corte mecanizado, que é feito pelas colhedoras

automotrizes, executando o corte, a limpeza, a picação em toletes, e a descarga deste

material em um veículo.

17

O passo seguinte desta operação é o carregamento deste material até a unidade

processadora. Equipamentos rodoviários são usados, as vezes tracionados pelo próprio

caminhão ou por tratores adaptados para este fim, e após este carregamento esses

seguiam até as unidades processadoras por estradas tanto de terra, carreadores, como

de asfalto.

Esses equipamentos que trafegam pelas lavouras com pneus não adequados,

causando efeitos danosos sobre os atributos físicos do solo, diminuindo a produtividade

da terra e obrigando os empresários a renovar seus canaviais mais cedo (ARAÚJO et

al., 2013; PACHECO; CANTALICE, 2011; SEVERIANO et al., 2010).

Para minimizar esse problema, uma nova etapa foi introduzida nesse processo,

que é o transbordo. Essa atividade é realizada por um implemento, que recebeu o

mesmo nome, e efetua um transporte intermediário, recebendo a matéria-prima que sai

da colhedora, levando para fora da área agrícola, nas estradas ou carreadores onde os

caminhões esperam para transportar até o destino final.

Figure 3 : Implemento Transbordo

18

Os equipamentos de transbordo são caçambas tracionadas por tratores agrícolas

que se deslocam ao lado das colhedoras, recebendo a cana colhida em forma de

toletes. Geralmente cada trator reboca dois transbordos, podendo haver arranjo de até

três. Com os compartimentos preenchidos os tratores se deslocam até um local

reservado para a transferência da carga para as composições rodoviárias, este local é

popularmente conhecido como pátio de transbordo (MUNDIM, 2009). Na figura 4 é

mostrado o carregamento dos transbordos ao lado da colhedora.

Figura 4 : Carregamento do transbordo ao lado da colhedora

Para fazer a transferência do material, os transbordos ficam emparelhados com

os caminhões e são acionados os pistões hidráulicos que suspendem a caçamba e

derramam a cana dentro da carroceria do caminhão. Este é um processo contínuo,

enquanto um transbordo está descarregando no caminhão outro já se encontra junto à

colhedora para receber o material colhido.

19

Figure 5 : Descarregamento do transbordo no caminhão

A justificativa para a adição de mais uma etapa no processo, gerando custos

adicionais, foi que estes implementos, por utilizarem pneus de alta flutuação e

desenvolvido para a área agrícola, ocasionam menos compactação no solo,

melhorando o rendimento da cultura.

Para Silva (2006), cada colhedora necessita de no mínimo dois tratores cada um

com dois transbordos, pois enquanto um esta descarregando outra já se encontra ao

lado da colhedora para que esta não pare. Em alguns casos, se houver em uma frente

de colheita, duas colhedoras, esta operação pode ser feita com três conjuntos trator

transbordos, mas sabe-se que este número é mais elevado, devido a problemas

logísticos e administrativos da empresa.

2.4. Custo de reparo e manutenção em função da vida do equipamento

Teixeira (1995) relata que a literatura sobre custos de reparo e manutenção de

máquinas agrícolas é um tanto restrita, notadamente em razão da dificuldade em se

levantar históricos de dados suficientes e detalhados a respeito. Segundo a ASAE

(1989) há uma grande variabilidade dos custos de reparo e manutenção e para Morris

(1988) esses sofrem influência do comportamento do operador, das condições de

20

trabalho em campo, dos planos adequados de manutenção e dos procedimentos

gerenciais, dentre outros mais.

Em trabalho realizado na Arábia Saudita, Wahby e Suhaibani (2001), na empresa

HADCO (Hail Agricultural Development Company) localizada a 700 Km ao norte da

capital Riade, uma das maiores empresas agrícolas do pais, a qual possui uma área de

300 Km2, equivale a 30.000 ha, que são servidos por uma grande frota de máquinas

agrícolas e possui uma equipe de gestão de máquinas e de planejamento agrícola

considerada muito boa com uma oficina central de manutenção onde os dados de

reparo e manutenção reais são registrados em ordem de serviço.

Neste trabalho os pesquisadores coletaram os dados do custo de reparo e

manutenção e a vida em horas de diversos equipamentos e usando o programa Statical

Analisys Systems (SAS) realizaram regressões para determinar a melhor equação para

comprovar a existência de uma correlação entre estas duas variáveis.

Utilizaram da equação da ASAE como padrão só que para a variável dependente

eles trabalharam com uma relação entre o custo com reparo e manutenção e o preço

de lista da máquina.

Equação 7 𝐘 = 𝛂 𝐗𝛃

Onde: α e β são os coeficientes encontrados estatisticamente pela regressão linear dos

dados.

X é o tempo de uso, que pode ser em anos ou em horas

Y é o custo acumulado de reparo e manutenção dividido pelo preço de lista da

máquina.

Outro método utilizado foi o da separação dos dados em grupos e a utilização do

modelo de regressão linear múltipla. A separação foi feita, no caso de tratores, pela

idade em anos de utilização e pela potencia do motor do trator. Com isso as equações

ficaram da seguinte forma:

Equação 8 𝐂 = 𝐜𝟏 + 𝐜𝟐 𝐍𝟏 + 𝐜𝟑 𝐏𝟏 + 𝐜𝟒 𝐇𝟏

21

Onde: c1, c2, c3 e c4 são os adimensionais encontrados pela regressão

C é o custo acumulado de reparo e manutenção

N1 é a idade do trator em anos

P1 é a lista de preço do trator

H1 é a vida trabalhada em horas.

A conclusão chegada foi a de que os modelos onde se tem um agrupamento de

máquinas em categorias homogêneas e a utilização de regressão linear múltipla foi a

que deu mais precisão na previsão dos custos do que o modelo geral com uma

regressão linear simples devido a adoção de muitas variáveis na equação.

A recomendação feita pelos pesquisadores é que cada região ou país

desenvolva os seus próprios modelos de acordo com suas condições econômicas e

operacionais de campo.

Para Teixeira (1995) que trabalhou somente com tratores agrícolas de pneu de

uma agroindústria sucroalcooleira do estado de São Paulo, utilizando-se de relatórios

mensais de custos operacionais da frota de máquinas agrícolas.

Nos dados com custos de reparo e manutenção foram considerados os dados

referentes à pneumáticos, serviços de terceiros tais como retíficas de motores e

bombas injetoras, consumo de peças do almoxarifado próprio, mão de obra da oficina

própria e despesas com grandes reformas, geralmente de entressafra.

Optou-se, neste trabalho, por utilizar a dolarização dos valores para o custo, pois

na época do estudo, que foi entre janeiro de 1987 a fevereiro de 1991, muitas

oscilações provocadas por diversos planos econômicos interferiam nos índices de

correção monetária.

Com os dados de custo acumulados de reparo e manutenção e horas

acumuladas de operação foi feita análise quantitativa, pelo Método dos Mínimos

Quadrados, através de regressões – linear, logarítmica, exponencial e potencia – e

também polinomiais de segundo e terceiro graus, para determinar qual função ajustava-

se melhor aos dados obtidos.

22

A base de dados estudada para a determinação da equação de custo acumulado

de reparo e manutenção foi de 139 observações no intervalo de 227 à 15.535 horas

acumuladas de operações, apresentando um coeficiente de variação de 171,18 %. Os

valores, independente da máquina ao qual se referiam, foram agrupados em um único

conjunto de dados para fins da análise quantitativa.

A tabela mostra as equações para cada modelo e o coeficiente de determinação

(C. Deter.), coeficiente de correlação ajustado (C.Corr.), o coeficiente da estatística de

Durbin-Watson para auto-correlação de resíduos, cujo limite inferior é de 1,65 e superior

de 1,69, acima do qual confirma-se a hipótese, Y = custo de reparos e manutenções,

em dólares americanos e o X = são as horas totais acumuladas de operação.

Tabela 1: Modelo, equação e coeficientes trabalho (TEIXEIRA, 1995)

Modelo Equação C.Deter. C.Corr. D&W

Exponencial 𝑌 = 1.250,9280𝑒𝑥𝑝(𝑜,𝑜𝑜𝑜3𝑋) 0,6864 0,8285 0,3253

Logarítmica 𝑌 = −108.242,00 + 15.009,05 log (𝑋) 0,5587 0,7474 0,7476

Linear 𝑌 = −6.434,858 + (4,055 𝑋) 0,8025 0,8958 1,6649

Potência 𝑌 = 0,0166 𝑋1,5653 0,8078 0,8988 1,7498

2o grau 𝑌 = −412,535 + 1,559 𝑋 + 1,791 . 10−4𝑋2 0,8274 0,9845 1,9205

3o grau 𝑌 = 2.399,30 − 0,58𝑋 + 5,24. 10−4𝑋2

− 1,66. 10−8𝑋3

0,8307 0,9837 1,9419

A função exponencial não se ajusta adequadamente aos dados pois apresenta

coeficiente de determinação de 0,6864 e correlação de 0,8285, além do coeficiente de

D&W apresentar um valor de 0,3253 demonstrando que a hipótese não se confirma.

A função logarítmica também não se ajusta satisfatoriamente apresentando um

coeficiente de determinação de 0,5587 e correlação de 0,7474 além do teste D&W

confirmar a inadequação, apresentando valor de 0,7476.

A função linear também não se ajusta aos dados pois apesar de apresentar

coeficiente de determinação de 0,8025 e de correlação de 0,8988, o teste de D&W é

não conclusivo, com valor de 1,6649. Fora isto a função não se aplicaria ao intervalo de

zero à 1587 horas pois apresentaria valores negativos para os custos acumulados.

23

As funções polinomiais, apesar de apresentar coeficientes satisfatórios e valores

para o teste de D&W dentro do intervalo no qual se confirma a hipótese de correlação,

não conseguem explicar todos os intervalos de horas acumuladas. A de segundo grau

retorna um valor negativo para valores de hora entre zero e 258 horas e a de terceiro

grau traria um custo acumulado de reparo e manutenção de US$ 2.399,30 para zero

hora de operação.

Com isso Teixeira (1995) observou que a função potência foi a que melhor

representou os dados observados. Foi determinado ainda uma nova equação para o

modelo da função potencia, utilizando uma constante C para melhorar a acurácia, o que

fez com que o coeficiente de determinação passasse para 0,9222 e o coeficiente de

correlação fosse para 0,9842, com a seguinte apresentação:

Equação 9 𝐘 = 𝟎, 𝟎𝟐𝟕 𝐗𝟏,𝟓𝟐𝟑 + 𝟏, 𝟎𝟑𝟕

Sendo a constante C = 1,037 pouco representativa, na ordem de grandeza dos

valores estimados, em situações práticas a mesma pode ser descartada.

As conclusões relevantes foram que o comportamento médio dos custos de

reparo e manutenção apresentam proporcionalidade ao uso acumulado medido em

horas ou anos, a importância deste custo decorre do fato de não ser um custo

meramente contábil, como ocorre com as parcelas de depreciação e juros, e sim um

desembolso efetivo que pode acarretar transtorno ao fluxo de caixa de uma empresa,

ficou constatado uma grande variabilidade nos custos o que denota sua forma de

ocorrência aleatória mas que para uma amostra homogênea a determinação de uma

equação é satisfatória e mais uma vez é apontado a necessidade de levantamentos

específicos para as diversas condições de nosso território.

25

3. MATERIAL E MÉTODO

3.1. Considerações iniciais

A empresa agrícola que forneceu os dados fica na região de Ribeirão Preto e

entrega na sua unidade de processamento, uma média de 4 a 5 mil toneladas de cana

por dia. Ela utiliza o SISMA® Sistema de Manutenção de Frota, da Assiste Engenharia

de Softwares Técnicos, empresa especializada em sistemas de gerenciamento para

manutenção de frotas com mais de 28 anos de atuação no mercado agrícola, transporte

de cargas e transporte coletivo. Desenvolvido em Delphi ou Progress, utiliza os bancos

de dados Oracle, SQL ou Progress, esta diversificação de linguagem de programação e

bancos de dados vem das necessidades e exigências de seus usuários, o que o torna

facilmente adaptável às características das empresas.

Essa empresa trabalha em parceria com a Assiste, além da implantação do

sistema uma integração constante entre os técnicos de ambas, faz com que seus

procedimentos sejam monitorados. Esta interação contribui para tornar os dados

armazenados mais confiáveis.

Por ser este trabalho embasado em dados, e principalmente dentro de um

histórico de tempo de 13 anos de vida, o acompanhamento sistemático que a Assiste

realiza, foi determinante para a definição da empresa a ser estudada. Muitos

apontamentos começam no campo ou dentro das oficinas, passam por um

processamento e geram relatórios para ações práticas que voltam a influenciar nas

ações de campo. Isso demonstra que além do sistema é necessário o envolvimento e

compreensão das pessoas envolvidas nestas tarefas.

Nas empresas, normalmente existe uma rotação de colaboradores, isto afeta a

coleta e armazenamento dos dados pois as pessoas envolvidas carregam consigo uma

bagagem de conhecimento adquirido ao longo do tempo. Este problema foi minimizado

pela parceria entre as empresas, apesar de ambas terem esse tipo de problema, a

Assiste possui um corpo técnico com mais tempo de mercado agrícola e

consequentemente mais preparado para enfrentar mudanças e atuar prontamente para

suprir este problema na empresa e dar prosseguimento, de forma correta ao trabalho de

monitoramento da frota.

26

3.2. O recebimento dos dados

Os dados foram transferidos do banco de dados da empresa para uma planilha

eletrônica. A planilha utilizada foi a Excel®, como mostrado parcialmente na tabela.

Tabela 2 : Mostra parcial dos dados transferidos do banco de dados da empresa.

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO

CUSTO ANO FABR.

VIDA ACUM.

CRM

Transb. Cana Pic. 5376 A 2001 2000 1 1.084,28

Transb. Cana Pic. 5376 A 2002 2000 2 4.522,45

Transb. Cana Pic. 5376 A 2003 2000 3 1.663,84

Transb. Cana Pic. 5376 A 2004 2000 4 3.061,73

Transb. Cana Pic. 5376 A 2005 2000 5 9.769,68

Transb. Cana Pic. 5376 A 2006 2000 6 9.889,51

Transb. Cana Pic. 5376 A 2007 2000 7 23.552,10

Transb. Cana Pic. 5376 A 2008 2000 8 16.395,40

Transb. Cana Pic. 5376 A 2009 2000 9 17.512,02

Transb. Cana Pic. 5376 A 2010 2000 10 6.446,74

Transb. Cana Pic. 5376 A 2011 2000 11 14.257,29

Transb. Cana Pic. 5376 A 2012 2000 12 12.469,29

Transb. Cana Pic. 5377 A 2001 2000 1 461,77

Transb. Cana Pic. 5377 A 2002 2000 2 5.216,96

Transb. Cana Pic. 5377 A 2003 2000 3 1.846,69

Transb. Cana Pic. 5377 A 2004 2000 4 4.774,01

Transb. Cana Pic. 5377 A 2005 2000 5 3.571,43

Transb. Cana Pic. 5377 A 2006 2000 6 23.995,10

Temos os seguintes dados:

CLASSE OPERACIONAL: todos serão da classe Transbordo de cana picada.

FROTA: é o número que o equipamento recebe dentro da frota da empresa, é único

para cada equipamento.

MODELO: refere a marca e modelo do equipamento. No estudo, teremos apenas

designações através de letra para manter os equipamentos em sigilo.

ANO CUSTO: é o ano em que foi apurado o custo de reparo e manutenção do

equipamento.

ANO FABR. : é o ano de fabricação do equipamento.

VIDA ACUM. : é a vida em anos que o equipamento possui trabalhada.

27

CRM : é o valor das despesas com reparo e manutenção alocada para aquele

equipamento durante um ano. E dado em Reais/ano.

A vida do equipamento transbordo foi quantificada em anos de uso, devido o fato

de não haver um acompanhamento em horas de uso. Normalmente os equipamentos

não motorizados, sua vida acumulada e dada pelo horímetro do equipamento

motorizado que o tracionou, pois no apontamento de campo, sempre que se faz um

serviço é anotado o trator e o implemento que foram usados, sendo assim o valor em

horas do horímetro é acumulado para os dois componentes.

Como em uma frente de colheita, existem vários transbordos e vários tratores

que trocam de equipamento com muita frequência, este tipo de marcação fica

praticamente inviável.

Nesta empresa são atribuídos uma vida média no ano para cada transbordo que

é feito pela média de horas apontadas pelo tratores que trabalharam nesta atividade

pelo número de transbordos que foram utilizados. Para este caso são utilizados valores

de 1.850 horas de uso por safra para cada equipamento.

A correção monetária utilizada será feita com base no IPCA (Índice Nacional de

Preço ao Consumidor Amplo), que é considerado a inflação oficial do país, é medido

pelo IBGE entre os dias 1o e 30 de cada mês. Para os dados foi usado o acumulado

anual pois os valores de custos são referentes ao fechamento anual das despesas.

Gráfico 1 : IPCA – Índice Nacional de Preço ao Consumidor Amplo

0

2

4

6

8

10

12

14

2000 2005 2010 2015

INDICE (%)

Ano

28

O ano de 2014 foi fechado em 30 de novembro. Esta foi a data para a qual os

valores foram referenciados.

A base inicial recebida contava com 211 equipamentos assim distribuídos por

ano de fabricação, quantidade, modelos, fabricantes e capacidade em toneladas de

cana picada.

Tabela 3 : Ano de Fabricação, Quantidade, Modelos, Fabricantes e Capacidade de carga dos equipamentos

Os modelos pertencem a cinco fabricantes distintos, e suas capacidades são as

informadas em catálogos. Duas, Ω e a Δ , não foi declarado a capacidade por serem

modelos de teste, e a que recebeu o nome Teste apesar de declarada a capacidade,

seu fabricante é não declarado.

Ano Fabricação Quantidade Modelos Fabricantes

Capacidade em Ton

2000 14 A α 8

2001 4 B β 8,5

2002 3 B β 8,5

2003 12 C β 8,5

2004 9 C β 8,5

2004 6 D δ 8

2004 2 E δ 9,5

2005 4 E δ 9,5

2005 7 F α 8

2005 1 A α 8

2006 18 G β 8,5

2007 14 G β 8,5

2007 56 H β 10

2008 4 I Ω ND

2008 8 J β 10,5

2009 28 J β 10,5

2009 1 L Δ ND

2010 19 J β 10,5

2011 1 K Teste 22

TOTAL ----------> 211

29

3.2. Análise inicial e ajustes dos dados

Como foi detectado nos dados e verificado junto a empresa, alguns

equipamentos chegam na usina durante a safra. Isto faz com que eles tenham menos

uso e consequentemente suas despesas no primeiro ano de utilização ficam reduzidas.

Para exemplificar vamos analisar os dados do equipamento número 5425, ele foi

fabricado, ano de fabricação, em 2002 nesse mesmo ano ele começou a trabalhar na

usina pois já apresentou despesas com reparos e manutenção.

Para efeito de controle de frota, este procedimento é perfeitamente cabível pois

muitos equipamentos são adquiridos e chegam no decorrer da safra e já são usados e

consequentemente tiveram algumas despesa para sua manutenção. No casa deste

estudo, como não temos um controle de horas de uso apurado para cada equipamento,

este problema acarreta uma distorção nos dados iniciais.

Portanto foi adotado uma metodologia de ajuste de ano inicial de uso. Os

transbordos que iniciaram seus trabalhos na empresa antes da metade inicial da safra

tiveram este ano computado como ano inicial, já os que chegaram após a metade da

safra, tiveram seu primeiro ano computado apenas no ano seguinte.

Esta analise foi realizada junto aos técnicos da empresa e os valores das

despesas dos equipamentos que chegaram após a metade da safra, foram somados

aos valores do ano seguinte que ficou sendo o ano um de utilização.

Os equipamentos dos fabricantes denominados “Teste” e “Δ” não foram utilizados

nas analises pois como eles estavam sendo testados na empresa, os fabricantes

fizeram alguns reparos e ajustes por conta, não repassando os valores gastos, o que

distorceu os resultados.

Cabe frisar que o equipamento da empresa “Teste”, que declarou sua

capacidade de carga, como pode ser visto, pertence a uma outra classe de transbordo,

são denominados de transbordos de alta capacidade.

Estes equipamentos são recentes no mercado e estão em analises nas

empresas pois tendem a substituir dois equipamentos de menor capacidade, contudo

ainda existem muitas variáveis para serem verificadas se são mais adequados ao uso.

No final da vida dos equipamentos, ocorre um fato relevante para esta pesquisa

e que também gerou umas informações fora do normal. Em alguns casos, como pode

30

ser constatado no equipamento de número 5383, no seu último ao de histórico de vida,

apresentou um valor distorcido pois como o equipamento foi para descarte, as

despesas foram controladas. Em contato com os técnicos da empresa, ficou constatado

que não foram realizadas todas as reformas e manutenções necessárias.

Os dados possuem os custos, em Real, despendido para cada ano, que na

tabela 2 é designado por CRM. Estes valores foram atualizados monetariamente pelo

IPCA, trazendo os seus valores corrigidos para a data de novembro de 2014. Com os

valores na mesma data de referência foi feito o CRM acumulado, denominado de

acumulado de reparo e manutenção, ARM, para cada ano de observação.

Para fazer um ajuste seguindo o método da ASABE foi necessário levantar os

valores pagos na época da aquisição do equipamento. Os modelos usados para esta

parte do trabalho foram os Modelos B e Modelos F.

Modelo B , ano de fabricação 2001, valor pago R$ 47.000,00

Modelo F , ano de fabricação 2005, valor pago R$ 63.000,00

No método da ASABE os valores, tanto para o preço do equipamento como para

o custo de reparo e manutenção são colocados para o valor do ano em estudo. Isto

significa que, tanto no caso do valor do equipamento como as despesas, foram

atualizados para valores do ano estudado.

Os dados de CRM, como visto na tabela 2, mostram o CRM do ano custo. Para

usar a mesma metodologia da ASABE, o CRM do ano anterior foi atualizado para o ano

em estudo e somado com o CRM do ano e assim sucessivamente. Exemplificando com

os dados da tabela 1, para o ano de 2005 tem-se o valor de aquisição (PAC), R$

63.000,00 e o CRM de R$ 2.632,50. Para o ano de 2006, vamos utilizar o valor do

equipamento atualizado pelo IPCA, ficando em R$ 64.979,32, e os custos serão os de

2005 atualizados para 2006 mais os custos de 2006, para termos os valores

acumulados até o ano em estudo.

Para realizar a regressão foi utilizado AH / 1.000 como variável independente,

que é o ano de uso, na tabela 1: VIDA ANO, multiplicado por 1.850 horas dividido por

1.000. Para variável dependente foi feita a relação ARM / CLP que é a relação entre os

custos reparo e manutenção acumulados divido pelo preço do transbordo, sendo ambos

atualizados para cada ano estudado.

31

Os gráficos foram feitos utilizando o Excel® e para as análises estatísticas, foi

utilizado o software R. As análises estatísticas realizadas foram a Tabela ANOVA

mostrando o teste de hipótese “Teste F”, o gráfico dos resíduos, o coeficiente de

correlação, R, e o coeficiente de determinação, R2, que nos fornecem elementos para a

análise do modelo adotado. (FONSECA et al., 1985; MONTGOMERY; RUNGER, 2009)

33

4. RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1. Analise do custo de reparo e manutenção e a vida

Nesta analise foram utilizados um total de 1.492 dados, de 208 equipamentos,

com todos os modelos da tabela 3 menos os modelos K e L por só termos 1

equipamento de cada.

Tabela 4: Quantidade de equipamentos com a sua vida em anos da amostra analisada

Quantidade Vida

Equipamento Anos

18 12

4 11

13 10

25 9

18 8

30 7

44 6

36 5

19 4

1 3

Montando um diagrama de dispersão com os pontos levantados, onde no eixo X

estão os valores da vida em anos de utilização e no eixo Y os valores dos custos

corrigidos, pelo IPCA para o valor presente, acumulados, ARM, pode-se notar que eles

não apresentam uma relação linear, será necessário uma transformação dos dados

para que se possa aplicar a técnica de regressão linear.

34

Gráfico 2 : Diagrama de dispersão

Seguindo a literatura sobre relação entre CRM e vida do equipamento, a função

potencia é a que melhor interpreta a relação entre estes parâmetros, sendo assim

realizou-se uma transformação logarítmica de base dez nos dois conjuntos de pontos.

O diagrama de dispersão entre os dados aplicados logaritmo na base dez e

sobre este foi realizado a regressão linear onde temos a equação e coeficiente de

determinação R2 , são apresentados no gráfico 3.

0

50

100

150

200

250

300

0 2 4 6 8 10 12 14

ARM MilReais

Vida em anos de Utilização

35

Gráfico 3 : Diagrama de dispersão dos dados aplicados logaritmo na base dez

mostrando a equação de regressão e o R2

Os dados apresentam um coeficiente de correlação, R = 0,911, o que indica uma

associação linear entre os dados.

No gráfico dos resíduos, gráfico 4, pode-se verificar que os erros são

independentes e normalmente distribuídos, não apresentam viés, portanto o modelo é

válido.

y = 1,8653x + 3,4359R² = 0,8307

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

6

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Log ARM

Log (Vida em anos de Utilização)

36

Gráfico 4 : Gráfico de resíduos da regressão

A analise de variância foi realizada tendo-se como hipótese nula rejeitar H0 : p-

valor = 0, o p-valor calculado é diferente de zero fazendo com que se rejeite a hipótese

e concluindo que a regressão é significativa.

Tabela 5 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para toda a amostra

F.V. G.L. S.Q. Q.M. F p-valor

Modelo 1 112,85 112,85 7312 2,00E-16

Resíduo 1490 22,99 0,02

O modelo apresenta um coeficiente de determinação , R2 = 83,07%, pelo qual

pode-se julgar a adequação do modelo, ou seja, 83,07% da quantidade de variabilidade

dos dados são explicadas pelo modelo adotado.

Sendo assim a equação que descreve o fato:

Equação 10 𝑳𝒐𝒈 (𝑨𝑹𝑴) = 𝟏, 𝟖𝟔𝟓𝟑 ∗ 𝐋𝐨𝐠(𝑽𝒊𝒅𝒂) + 𝟑, 𝟒𝟑𝟓𝟗

37

Aplicando a potencia de dez na equação tem-se:

Equação 11 𝐀𝐑𝐌 = 𝟐𝟕𝟐𝟖, 𝟑 ∗ 𝐕𝐢𝐝𝐚𝟏,𝟖𝟔𝟓𝟑

Onde ARM = será o valor do custo com reparo e manutenção acumulados, em Reais.

Vida = será o ano de utilização. Para X ≥ 1.

Fazendo uma análise das médias e dos desvios padrões para cada ano de

informação e calculando o coeficiente de variação em porcentagem temos o seguinte.

Tabela 6 : Média, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação (C.V.) em porcentagem, da amostra toda

CRM

Vida Média Desv. Padrão C.V.(%)

1 3.386,22 3.598,20 106,26%

2 13.712,33 9.766,53 71,22%

3 28.630,59 15.059,32 52,60%

4 43.948,15 20.904,38 47,57%

5 64.280,91 26.864,80 41,79%

6 83.365,20 29.267,91 35,11%

7 104.417,51 33.299,11 31,89%

8 130.091,12 36.419,93 28,00%

9 149.474,14 40.697,03 27,23%

10 158.641,07 37.051,66 23,36%

11 175.866,01 42.829,34 24,35%

12 176.079,12 37.332,72 21,20%

Como pode-se notar o coeficiente de variação é muito grande no primeiro ano,

mas isso já era de se esperar devido ao fato de alguns equipamentos chegarem no

decorrer da safra e em alguns casos, ter suas despesas acumuladas de um ano para o

outro, como explicado anteriormente.

38

Os dados apresentam um valor acumulativo com isso a variação tende a ser

menor ao longo da vida dos equipamentos. Existem também os casos de acidentes,

como capotamento do transbordo, isto faz com que o CRM daquele ano seja elevado.

A literatura já apontava para este fato de haver variações muito grandes de

informação, devido este dado sofrer influência da forma como o transbordo é usado.

(ASAE, 1989; MORRIS, 1988; TEIXEIRA, 1995)

4.2. Ajuste seguindo o método da ASABE

A equação da ASABE

Equação 1

𝐀𝐑𝐌𝐧


∗ (𝐀𝐇𝐧

𝟏. 𝟎𝟎𝟎)

𝐑𝐅𝟐

Onde: ARMn = Custo acumulado com reparo e manutenção até o ano em estudo (n)

RF1 e RF2 = são as constantes da tabela da ASAE

CLPn = preço do equipamento, corrigido pela inflação, da data da compra até o

ano em estudo (n)

AHn = vida acumulada do equipamento, em horas, até o ano em estudo (n)

Para se fazer um ajuste seguindo o método da ASABE foi necessário levantar os

valores pagos na época da aquisição do equipamento. Foi utilizado apenas dois

modelos para esta etapa, são eles:

Modelo F , ano de fabricação 2005, valor pago R$ 63.000,00

Modelo B , ano de fabricação 2001, valor pago R$ 47.000,00

A ASABE utiliza como variável independente a vida em horas. Como a empresa

não acumula este dado, foi feito uso da média de horas estimadas que é de 1.850 horas

por ano.

No método da ASABE os valores, tanto para o preço do equipamento como para

o custo de reparo e manutenção são colocados para o valor do ano em estudo. Isto

significa que tanto no caso do valor do equipamento como as despesas deverão ser

39

atualizados para valores do ano. Os dados de custo do ano anterior foi atualizado para

o ano em estudo e somado com os custos do ano e assim sucessivamente.

Exemplificando, para o ano de 2006, utilizou o valor do equipamento de R$

64.979,32, e os custos serão os de 2005 atualizados para 2006 mais os custos de

2006, para termos os valores acumulados até o ano em estudo.

Tabela 7 : Exemplo dos dados que foram utilizados para o Modelo F, no método da

ASABE

FROTA ANO

CUSTO ANO

FABR. VIDA

ACUM. CRM CRM COR.

ACUMULADO

5503 2005 2005 1 2.632,50 2.632,50

5503 2006 2005 2 3.007,08 5.722,28

5503 2007 2005 3 18.635,26 24.612,61

5503 2008 2005 4 6.228,23 32.293,55

5503 2009 2005 5 6.598,78 40.284,84

5503 2010 2005 6 9.046,68 51.711,98

5503 2011 2005 7 4.345,31 59.420,17

5503 2012 2005 8 9.370,62 72.260,08

5503 2013 2005 9 4.422,45 80.953,69

5504 2005 2005 1 4.346,22 4.346,22

5504 2006 2005 2 4.856,41 9.339,17 5504 2007 2005 3 12.881,33 22.636,78

Os dados são os mesmos apresentados anteriormente com mais CRM COR.

ACUMULADO que é o valor atualizado, pelo IPCA do custo de reparo e manutenção, e

acumulado para cada ano de utilização, são dados em Reais por ano.

Tabela 8 : Valores corrigidos pelo IPCA para o preço do equipamento modelo F, em

Reais, para ser usado no método da ASABE

Ano Valor

Corrigido

2005 63.000,00

2006 64.979,32

2007 67.875,66

2008 71.881,90

2009 74.981,46

2010 79.412,17

2011 84.576,43

2012 89.514,48

2013 94.805,52

40

Para realizar a regressão foi utilizado AH / 1.000 como variável independente,

que foi o ano de uso multiplicado por 1.850 Horas dividido por 1.000. e para variável

dependente foi feita a relação ARM / PAC que é a relação entre os custos reparo e

manutenção acumulados divido pelo preço do transbordo, sendo todos atualizados para

cada ano estudado.

Para o transbordo modelo B ano de fabricação 2001.

Gráfico 5 : Modelo B – Diagrama de dispersão, no eixo X estão os valores das horas de


equipamento, PAC, atualizados pelo IPCA .

Uma análise dos pontos acima, mostram que eles não apresentam uma relação

linear, será necessário uma transformação dos dados para que se possa aplicar a

técnica da regressão linear. Como visto na literatura a função potência é a que melhor

interpreta a relação entre estes parâmetros, sendo assim foi realizada uma

transformação logarítmica de base dez nos dois conjuntos de pontos.

-

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

0 5 10 15 20 25

ARM / PAC

AH / 1.000

41


regressão linear com a equação e o coeficiente de determinação (R2)

Os dados acima apresentam um coeficiente de correlação, R = 0,973, o que

indica uma associação linear entre os dados.


independentes e normalmente distribuídos, não apresentando viés, portanto o modelo é

válido.

y = 1,8602x - 2,2243R² = 0,9468

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

0 0,5 1 1,5

Log(ARM/PAC)

Log (AH/1000)

42

Gráfico 7 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo B, segundo ASABE

A análise de variância foi realizada tendo-se como hipótese nula rejeitar H0 : p-

valor = 0, o p-valor calculado é diferente de zero, tabela 9, fazendo com que se rejeite a

hipótese H0 e concluindo que a regressão é significativa.

Tabela 9 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para o modelo B, no método

da ASABE

F.V. G.L S.Q. Q.M. F p-valor

Modelo 1 16,407 16,41 818 2 e -16 Resíduo 46 0,923 0,02

O modelo apresenta um coeficiente de determinação, R2 = 94,68 %, pelo qual

podemos julgar a adequação do modelo, ou seja, 94,68% da quantidade de

variabilidade dos dados são explicadas pelo modelo adotado .

Sendo assim a equação que descreve o fato :

43

Equação 12 𝐋𝐨𝐠(𝐀𝐑𝐌𝐏𝐀𝐂⁄ ) = 𝟏, 𝟖𝟔𝟎𝟐 ∗ 𝐋𝐨𝐠 (𝐀𝐇

𝟏𝟎𝟎𝟎⁄ ) − 𝟐, 𝟐𝟐𝟒𝟑

Aplicando a potencia de dez e multiplicando pelo PAC, escreve-se nos moldes da ASABE:


= 𝟎, 𝟎𝟎𝟔 ∗ 𝐂𝐋𝐏𝐧

∗ (𝐀𝐇

𝐧𝟏.𝟎𝟎𝟎

)𝟏,𝟖𝟔𝟎𝟐

Lembrando que o índice n se refere ao ano em estudo.

Fazendo o mesmo procedimento para o modelo F, ano de fabricação 2005:

Gráfico 8 : Modelo F – Diagrama de dispersão, no eixo X estão os valores das horas de


equipamento, PAC, atualizados pelo IPCA .

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

0 5 10 15 20

ARM / PCA

AH / 1.000

44

Uma análise dos pontos acima, mostram que eles não apresentam uma relação

linear, será necessário uma transformação dos dados para que se possa aplicar a

técnica da regressão linear. Como visto na literatura a função potência é a que melhor

interpreta a relação entre estes parâmetros, sendo assim foi realizada uma

transformação logarítmica de base dez nos dois conjuntos de pontos.



Os dados acima apresentam um coeficiente de correlação, R = 0,949, o que

indica uma associação linear entre os dados.



válido.

y = 1,5709x - 1,8128R² = 0,9017

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4

Log(ARM/PAC)

Log(AR/1000)

45

Gráfico 10 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo F, segundo ASABE

A análise de variância foi realizada tendo-se como hipótese nula rejeitar H0 : p-

valor = 0, o p-valor calculado é diferente de zero, tabela 10, fazendo com que se rejeite

a hipótese H0 e concluindo que a regressão é significativa.

Tabela 10 : Quadro de Análise de Variância, Tabela ANOVA, para o modelo F, no

método da ASABE

F.V. G.L S.Q. Q.M. F p-valor

Modelo 1 13,484 13,484 559,3 2 e -16

Resíduo 61 1,471 0,024

E o modelo apresenta também um coeficiente de determinação, R2 = 90,17 %,

pelo qual podemos julgar a adequação do modelo, ou seja, 90,17% da quantidade de

variabilidade dos dados são explicadas pelo modelo adotado .

Sendo assim a equação que descreve o fato, já reescrita na forma da ASABE:


= 𝟎, 𝟎𝟏𝟓 ∗ 𝐂𝐋𝐏𝐧

∗ (𝐀𝐇

𝐧𝟏.𝟎𝟎𝟎

)𝟏,𝟓𝟕𝟎𝟗

46

Fazendo uma análise das médias e dos desvios padrões para cada ano de

informação e calculando o coeficiente de variação em porcentagem temos o seguinte.

Tabela 11 : Média, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação (C.V.) em porcentagem

ARM / CLP

Vida Modelo B Modelo F

(AR/1.000) Média Desv. padrão CV % Média Desv. padrão CV %

1,850 0,019 0,006 31,579 0,041 0,023 56,098

3,700 0,078 0,027 34,615 0,110 0,031 28,182

5,550 0,125 0,029 23,200 0,319 0,091 28,527

7,400 0,190 0,033 17,368 0,408 0,112 27,451

9,250 0,355 0,072 20,282 0,576 0,172 29,861

11,100 0,753 0,277 36,786 0,719 0,235 32,684

12,950 0,950 0,371 39,053 0,880 0,244 27,727

14,800 1,009 0,359 35,580 1,036 0,342 33,012

16,650 1,223 0,391 31,971 1,123 0,349 31,077

18,500 1,394 0,408 29,268 20,350 1,525 0,457 29,967 22,200 1,651 0,525 31,799

Como pode-se notar para os dois casos analisados, temos um variação relativa

pequena entre os pontos ao longo da vida, para o modelo B o CV vai de 17,37 % a

39,05 % e para o modelo F temos uma variação de 27,45 % a 33,01 % com exceção

para o primeiro ponto do modelo F, CV= 56,10 % . Isto pode ocorrer pois alguns

equipamentos começam a trabalhar do meio da safra para frente, fazendo com que

seus custos deste meio ano, seja incorporado no próximo ano, quando ele completará

um ano de utilização.

O fato de termos uma variação menor da encontrada quando fizemos para os

pontos sem agrupá-los por modelo, vem de encontro com o relatado no trabalho do

Wahby e Suhaibani (2001), onde eles concluíram que em um agrupamento de

máquinas por categorias homogêneas, no nosso caso por modelo, tende a fornecer

uma melhor precisão na previsão dos custos.

Fazendo uma comparação entre os modelos temos .

47

Gráfico 11 : ARM/PAC em função da vida, comparação Modelo F e B, segundo ASABE

Plotando as duas curvas num mesmo gráfico, gráfico 11, pode-se notar a

diferença entre as despesas de CRM entre os dois modelos de equipamentos

estudados. Para efeito de comparação foi realizado um cálculo para três pontos, inicial,

com 1850 hs, intermediário, com 9250 hs e final com 16650 hs. Calculando-se os

valores de ARM/PAC para os dois modelos temos uma diferença relativa no ponto inicial

de 115%, no ponto intermediário de 35% e no ponto final de 14%, onde o modelo F

sempre apresentou um valor maior de ARM/PAC que o modelo B.

Esta informação gerada destes dados, é importante na gestão dos equipamentos

devido o fato de termos no mercado vários modelos e fabricantes e isto pode vir a ser

determinante na escolha das próximas compras de mais equipamentos.

Cabe ressaltar que uma analise mais detalhada dos CRM também pode provocar

uma melhora dentro da própria empresa que utiliza estes equipamentos, pois muitas

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

-2 3 8 13 18

ARM / PAC

AR / 1.000

Modelo F

Modelo B

48

vezes a maneira de utilizar os implementos pode estar sendo feita de maneira incorreta

pelos operadores dos transbordos.

4.3. Comparação dos custos de reparo e manutenção entre equipamentos

Para essas análises utilizou-se a metodologia da regressão linear entre os dados

de custos atualizados em função da vida em anos de utilização, aplicando logaritmo na

base dez, como feito no item 4.1 para todos os dados, só que, nesta parte do trabalho,

será particionado os dados, agrupados em categorias homogêneas, como feito no

trabalho de Wahby e Suhaibani (2001).

Será feito o gráfico dos resíduos para validar a equação encontrada.

4.3.1. Equipamentos iguais com ano de fabricação diferente

Para isso foi utilizado o modelo B para os anos de fabricação 2001 e 2002. O

gráfico mostra os dados dos equipamentos com ano de fabricação 2001.



y = 1,8602x + 3,2894R² = 0,9468

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Log ARM

Log Vida

49




válido.

A equação de predição, fazendo todas as transformações necessárias, é :

Equação 15 𝐘 = 𝟏𝟗𝟒𝟕, 𝟑 𝐗𝟏,𝟖𝟔𝟎𝟐

Onde: X = a vida em anos

Y = custo com reparo e manutenção acumulado, ARM, em Reais.

Fazendo para o modelo B ano de fabricação 2002 .

50



y = 2,2032x + 3,2436R² = 0,8687

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Log ARM

Log Vida

51




válido.


Equação 16 𝐘 = 𝟏𝟕𝟓𝟐, 𝟒 𝐗𝟐,𝟐𝟎𝟑𝟐



Com as duas equações encontradas, é feito um gráfico para comparar os

resultados.

52

Gráfico 16 : Comparação entre equipamentos iguais com ano de fabricação diferente

Pode-se perceber que o comportamento do ARM dos equipamentos são

diferentes, no segundo ano temos uma diferença de 14,1% a mais do custo em relação

ao ano de 2001, passando para 44,8% no quarto ano e para 91,2% no nono ano.

Como se trata do mesmo modelo e do mesmo fabricante, somente mudando um

ano de fabricação, algumas inferências, sobre esse problema, podem ser feitas, como

por exemplo, se o fabricante mudou algum fornecedor de material que compõem o

equipamento, alguma alteração no processo de fabricação que fez com que diminuísse

a resistência de algum componente, entre outros problemas.

Dentro da empresa, algumas medidas poderiam ser tomadas para verificar os

motivos dessa alteração de custo. Como citado por Kastens (1997), ASAE (1989) e

Morris (1988), existe vários fatores que influenciam os custos com reparo e manutenção

de equipamentos agrícolas dentre eles pode-se ressaltar a destreza do operador, as

condições de trabalho no campo, as manutenções adequadas e os procedimentos

gerenciais, entre outros.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

0 5 10 15

ARM em Mil Reais


Ano Fabr. 2001

Ano Fabr. 2002

53

4.3.2. Equipamentos similares com ano de fabricação diferentes

Para este estudo foram utilizados equipamentos de mesma marca e que

sofreram algumas modificações com o passar dos anos, o que o fez receber uma nova

designação. As modificações foram de pequena intensidade, pois como é de costume

entre os fabricantes, a estrutura da designação fica pouco alterada, acrescentando

algumas letras ou números ao novo modelo.

Foram selecionados os equipamentos modelo C de ano de fabricação 2003 e

2004 e o modelo G de ano de fabricação 2006 e 2007.



y = 1,9334x + 3,4034R² = 0,9005

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

6

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Log ARM

Log Vida

54

Gráfico 18 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo C ano fabricação 2003 e 2004



válido.


Equação 17 𝐘 = 𝟐𝟓𝟑𝟏, 𝟔 𝐗𝟏,𝟗𝟑𝟑𝟒



Fazendo para o modelo G ano de fabricação 2006 e 2007 .

55



y = 1,8245x + 3,502R² = 0,8501

2,3

2,8

3,3

3,8

4,3

4,8

5,3

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

Log ARM

Log Vida

56

Gráfico 20 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo G ano fabricação 2006 e

2007



válido.


Equação 18 𝐘 = 𝟑𝟏𝟕𝟔, 𝟗 𝐗𝟏,𝟖𝟐𝟒𝟓



Com as duas equações encontradas, é feito um gráfico para comparar os

resultados.

57

Gráfico 21 : Comparação entre equipamentos similares com ano de fabricação diferentes


similares, no segundo ano temos uma diferença de 16,3% a mais do custo em relação

ao do modelo C, passando para 7,9% no quarto ano e para 0,06% no oitavo ano. Isto

pode indicar que as modificações realizadas pelo fabricante no modelo, não interferiram

no seu CRM.

Nesta comparação, foi considerado os anos de observação que cada modelo

possui, como pode ser visto no gráfico, para o modelo G só temos oito anos de

informação. Se fosse realizado uma extrapolação nos dados do modelo G, a partir do

nono ano ele apresentaria um menor custo se comparado com o modelo C.

0

50

100

150

200

0 2 4 6 8 10

ARM em Mil Reais


Modelo C

Modelo G

58

4.3.3. Equipamentos diferentes com ano de fabricação diferente

Nesta comparação iremos utilizar os modelos A que pertencem ao fabricante α

com ano de fabricação 2000 em comparação ao modelo C que pertence ao fabricante

β com ano de fabricação entre 2003 e 2004.



y = 2,0867x + 3,0773R² = 0,9541

2,5

3

3,5

4

4,5

5

5,5

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

Log ARM

Log Vida

59

Gráfico 23 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo A ano fabricação 2000



válido.


Equação 19 𝐘 = 𝟏𝟏𝟗𝟒, 𝟕 𝐗𝟐,𝟎𝟖𝟔𝟕



A analise do modelo C nos anos de fabricação 2003 e 2004 foi feita no item

4.3.2, é a equação 17.

60

Com as duas equações encontradas, foi feito um gráfico para comparar os

resultados.

Gráfico 24 : Comparação entre equipamentos diferentes com ano de fabricação diferente

Pode-se perceber que o comportamento dos custos dos equipamentos são

diferentes, no segundo ano temos uma diferença de 90,5% a mais do custo em relação

ao do modelo A, passando para 71,3% no quarto ano e para 54,1% no oitavo ano.

Em relação ao custos com reparo e manutenção o modelo A apresenta uma

qualidade muito superior ao modelo C, visto a diferença de valores apontadas. Esse

fato deveria ser relevante para aquisição de equipamentos no futuro, não sendo

determinante pois existem muitas outras variáveis que influenciam a empresa na hora

de se fazer uma compra, como pode ser visto neste estudo, em 2006 a empresa voltou

0

50

100

150

200

250

300

0 2 4 6 8 10 12 14

ARM em Mil Reais


Modelo A

Modelo C

61

a adquirir transbordos similares, inclusive em relação aos custos de reparo e

manutenção, como visto no item 4.3.2, ao do modelo C.

No ano de 2006, que foi o ano da compra dos novos equipamentos a

comparação entre os valores de custo de reparo e manutenção mostrava um valor 61%

a mais em comparação com o Modelo A.

4.3.4. Equipamentos similares com capacidade de carga diferente

Apesar de serem equipamentos classificados pelo mercado na mesma faixa de

capacidade de carga, que vai das 8 a 11 toneladas, como pode ser visto na tabela 3 ,

onde os primeiros equipamentos que chegaram no mercado possuíam 8 toneladas e

com o passar dos anos foram aumentando sua capacidade. Hoje está em teste os

transbordos com até 22 toneladas mas ainda não há consenso sobre sua eficiência,

apesar de substituir dois equipamentos, ainda há muitos outros fatores a serem

estudados, incluindo seus custos com reparo e manutenção.

Para esta comparação foi feita a análise entre o modelo G anos de fabricação

2006 e 2007 com capacidade de 8,5 toneladas e o modelo J anos de fabricação 2008 e

2009 com capacidade de 10,5 toneladas.

62



Gráfico 26 : Gráfico de resíduos da regressão para o modelo J ano fabricação 2008 e

2009

y = 2,1902x + 3,2456R² = 0,8334

2,3

2,8

3,3

3,8

4,3

4,8

5,3

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Log ARM

Log Vida

63



válido.


Equação 20 𝐘 = 𝟏𝟕𝟔𝟎, 𝟒 𝐗𝟐,𝟏𝟗𝟎𝟐

Onde : X vida em anos de Utilização

Y custos acumulados em Mil Reais

A analise do modelo G nos anos de fabricação 2006 e 2007 foi feita no item

4.3.2, é a equação 18.

Com as duas equações encontradas, foi feito um gráfico para comparar os

resultados.

64

Gráfico 27 : Comparação entre equipamentos similares com capacidade de carga diferente


similares, no terceiro ano temos uma diferença de 20,7% a mais do custo em relação ao

do modelo J, passando para 8,7% no quarto ano e para 0,2% no quinto ano.


possui, como pode ser visto no gráfico 27 , para o modelo J só temos cinco anos de

informação. Se fosse realizado uma extrapolação nos dados do modelo J, a partir do

sexto ano ele apresentaria um maior custo se comparado com o modelo G.

O que pode se inferir com isto é que para estes modelos a capacidade de carga

não influencia significativamente nos custos de reparo e manutenção.

0

20

40

60

80

100

120

140

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ARM em Mil Reais


Modelo G

Modelo J

65

5. CONCLUSÕES

A metodologia estabelecida através da análise de regressão linear com os dados

aplicados logaritmo, com a utilização de todos os 1.492 pares de valores, custo

acumulado e vida útil, ou seja, sem nenhum agrupamento por alguma outra

característica do transbordo, apresentou, um coeficiente de correlação, R = 0,911, que

indica uma associação linear entre os dados, através do gráfico de dispersão dos

resíduos pode-se verificar que os erros são independentes e normalmente distribuídos,

não apresentam viés, portanto indicam uma validade do modelo gerado, e apresenta

um coeficiente de determinação, R2 = 0,831, o que mostra que as variações do custo

são 83,1% explicadas pelas variações da vida do equipamento, estes índices

comprovam que existe correlação entre os dados analisados.

Como pode-se notar, pela análise da média, desvio padrão e do coeficiente de

variação para cada ano de observação, que no primeiro ano temos uma CV de

106,26%, mas isso era esperado devido ao fato de alguns equipamentos chegarem no

decorrer da safra e ter suas despesas acumuladas de um ano para o outro.

Os dados apresentam um valor acumulativo com isso a variação tende a ser

menor ao longo da vida dos equipamentos. Existem também os casos de acidentes,

como capotamento do transbordo, isto faz com que o CRM daquele ano seja elevado.

A literatura já apontava para este fato de se ter variações muito grandes de

informação, pois estes dados sofrem influência da forma como o transbordo é utilizado,

mas a correlação obtida colabora para mostrar a consistência dos dados.

O modelo da ASABE também foi contemplado para o transbordo, o que mostra a

eficácia da metodologia empregada e demonstra a necessidade de mais estudos para

novos equipamentos que vem sendo introduzido no mercado.

Foi utilizado um agrupamento, neste estudo por modelo do transbordo, e utilizou-

se do método da ASABE para se chegar às equações. Nos dois modelos estudados

obteve-se um R2 melhor que o encontrado quando utilizado todos os pontos o que

corrobora com a literatura.

Pode-se constatar uma variação de 32% entre as curvas para um modelo em

relação ao outro estudado, isso sugere que um modelo único para todos os transbordos

seria uma aproximação muito grosseira e é o pregado pela ASABE que apresenta sua

66

tabela em função do tipo de equipamento, exemplo, arado de aiveca e fornece as

constantes da equação.

O ideal é que se faça modelos mais específicos, tanto a nível de modelos de

equipamentos como, por exemplo, condições de uso, qualidade de manutenção, entre

outros fatores.

A utilização de dados para o fornecimento de informações gerenciais é a parte de

destaque, foi realizado vários estudos e ficou demonstrado a força gerencial que tem

esta metodologia.

Na primeira analise foi feito um estudo do mesmo equipamento, modelo e

fabricante, só que anos de fabricação diferente, um grupo foi fabricado em 2001 e o

outro em 2002.

Pode-se perceber que o custo do ARM dos equipamentos são diferentes, partem,

no primeiro ano, com os fabricados em 2001 tendo um custo mais elevado que os

fabricados em 2002, mas já para o segundo ano em diante ocorre a inversão deste

valores e já temos uma diferença de 14,1%, aumentando para 91,2% no nono ano.

Como se trata do mesmo modelo e do mesmo fabricante, somente mudando um

ano de fabricação, algumas inferências, sobre esse problema, podem ser feitas, como

por exemplo, se o fabricante mudou algum fornecedor de material que compõem o

equipamento, ou fez alguma alteração no processo de fabricação que acarretassem em

uma diminuição na resistência de algum componente, entre outros problemas.

Dentro da empresa, algumas medidas poderiam ser tomadas para verificar os

motivos dessa alteração de custo. existe vários fatores que influenciam os custos com

reparo e manutenção de equipamentos agrícolas dentre eles pode-se ressaltar a

destreza do operador, as condições de trabalho no campo, as manutenções adequadas

e os procedimentos gerenciais, entre outros.

Na segunda análise foi utilizado equipamentos similares, ou seja de mesmo

fabricante mas com designação diferente. Como é conhecido, as marcas lançam

equipamentos, com pequenas alterações e com isso lançam no mercado como um

novo modelo. ë o que ocorre nos modelos denominados por C e G.


similares, no segundo ano temos uma diferença de 16,3% a mais do custo do modelo G

67

em relação ao do modelo C, passando para 7,9% no quarto ano e para 0,06% no oitavo

ano.

Isto pode indicar que as modificações realizadas pelo fabricante no modelo, não

interferiram no seu CRM, e dependendo do aumento do valor de aquisição destes

novos modelos, se isto ocorreu, não se justifica com uma melhora no equipamento.

Na terceira análise foi realizada uma comparação entre equipamentos diferentes,

fabricantes diferentes, para isto foi utilizado os modelos A e C.


diferentes, no segundo ano temos uma diferença de 90,5% a mais do custo do modelo

C em relação ao do modelo A, passando para 71,3% no quarto ano e para 54,1% no

oitavo ano

Em relação ao custos com reparo e manutenção o modelo A apresenta uma

qualidade muito superior ao modelo C, visto a diferença de valores apontadas. Esse

fato deveria ser relevante para aquisição de equipamentos no futuro, não sendo

determinante pois existem muitas outras variáveis que influenciam a empresa na hora

de se fazer uma compra, como pode ser visto neste estudo, em 2006 a empresa voltou

a adquirir transbordos similares, inclusive em relação aos custos de reparo e

manutenção, como visto no item 4.3.2, ao do modelo C.

No ano de 2006, que foi o ano da compra dos novos equipamentos a

comparação entre os valores de custo de reparo e manutenção mostrava um valor 61%

a mais em comparação com o Modelo A.

Por último a análise foi sobre a capacidade de carga dos modelos, para esta

comparação foi feita a análise entre o modelo G com capacidade de 8,5 toneladas e o

modelo J com capacidade de 10,5 toneladas.


similares, no terceiro ano temos uma diferença de 20,7% a mais do custo do modelo G

em relação ao do modelo J, passando para 8,7% no quarto ano e para 0,2% no quinto

ano.


possui, como pode ser visto no gráfico 15 , para o modelo J só temos cinco anos de

68

informação. Se fosse realizado uma extrapolação nos dados do modelo J, a partir do

sexto ano ele apresentaria um maior custo se comparado com o modelo G.

O que pode se inferir com isto é que para estes modelos a capacidade de carga

não influencia significativamente nos custos de reparo e manutenção, dentro dos anos

estudados.

69

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICA

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73

7. ANEXOS

Tabela 12 : Parâmetros de eficiência, velocidade e, em destaque, custo com reparo e manutenção

Fonte : ASABE Standards 2011, St. Joseph, Michigan, 2011, p.6.

74

Tabela 13 : Dados que foram utilizados para o Modelo F, no método da ASABE

FROTA ANO

CUSTO ANO

FABR. VIDA

ACUM. CRM CRM COR.

ACUMULADO

5503 2005 2005 1 2.632,50 2.632,50

5503 2006 2005 2 3.007,08 5.722,28

5503 2007 2005 3 18.635,26 24.612,61

5503 2008 2005 4 6.228,23 32.293,55

5503 2009 2005 5 6.598,78 40.284,84

5503 2010 2005 6 9.046,68 51.711,98

5503 2011 2005 7 4.345,31 59.420,17

5503 2012 2005 8 9.370,62 72.260,08

5503 2013 2005 9 4.422,45 80.953,69

5504 2005 2005 1 4.346,22 4.346,22

5504 2006 2005 2 4.856,41 9.339,17

5504 2007 2005 3 12.881,33 22.636,78

5504 2008 2005 4 12.298,32 36.271,20

5504 2009 2005 5 26.422,76 64.257,98

5504 2010 2005 6 6.394,15 74.449,17

5504 2011 2005 7 12.909,98 92.200,66

5504 2012 2005 8 28.557,76 126.141,62

5504 2013 2005 9 2.946,77 136.544,39

5505 2005 2005 1 1.171,33 1.171,33

5505 2006 2005 2 4.414,46 5.622,60

5505 2007 2005 3 13.265,90 19.139,11

5505 2008 2005 4 2.453,99 22.722,75

5505 2009 2005 5 13.790,15 37.492,71

5505 2010 2005 6 2.244,43 41.952,62

5505 2011 2005 7 14.609,41 59.290,26

5505 2012 2005 8 13.315,31 76.067,27

5505 2013 2005 9 13.958,89 94.522,36

5506 2005 2005 1 1.608,00 1.608,00

5506 2006 2005 2 8.416,57 10.075,09

5506 2007 2005 3 14.054,51 24.578,68

5506 2008 2005 4 7.482,93 33.512,33

5506 2009 2005 5 17.316,22 52.273,60

5506 2010 2005 6 12.806,54 68.169,03

5506 2011 2005 7 9.630,58 82.232,71

5506 2012 2005 8 12.687,78 99.721,70

5506 2013 2005 9 22.865,40 128.481,48

5508 2005 2005 1 4.780,50 4.780,50

5508 2006 2005 2 2.460,73 7.391,42

5508 2007 2005 3 23.911,80 31.632,68

5508 2008 2005 4 6.018,38 39.518,12

5508 2009 2005 5 8.036,96 49.259,11

75

FROTA ANO

CUSTO ANO

FABR. VIDA

ACUM. CRM CRM COR.

ACUMULADO

5508 2010 2005 6 31.657,60 83.827,47

5508 2011 2005 7 12.575,44 101.854,29

5508 2012 2005 8 28.583,70 136.384,83

5508 2013 2005 9 5.537,74 149.984,02

5511 2005 2005 1 1.301,46 1.301,46

5511 2006 2005 2 3.210,40 4.552,75

5511 2007 2005 3 8.449,37 13.205,05

5511 2008 2005 4 4.027,69 18.012,15

5511 2009 2005 5 8.114,45 26.903,29

5511 2010 2005 6 4.486,90 32.979,93

5511 2011 2005 7 9.079,31 44.203,96

5511 2012 2005 8 2.824,98 49.609,82

5511 2013 2005 9 4.570,22 57.112,38

5512 2005 2005 1 2.160,85 2.160,85

5512 2006 2005 2 5.086,18 7.314,91

5512 2007 2005 3 8.363,85 16.004,81

5512 2008 2005 4 6.166,08 23.115,55

5512 2009 2005 5 7.860,34 31.972,64

5512 2010 2005 6 12.568,85 46.430,77

5512 2011 2005 7 32.546,39 81.996,61

5512 2012 2005 8 2.554,96 89.338,99

5512 2013 2005 9 3.330,17 97.949,83

Tabela 14 : Dados que foram utilizados para o Modelo B, no método da ASABE

FROTA ANO CUSTO ANO FABR. VIDA

ACUM. CRM CRM COR.

ACUMULADO

5417 2002 2001 1 1.146,66 1.146,66

5417 2003 2001 2 2.726,31 3.979,60

5417 2004 2001 3 2.842,07 7.124,14

5417 2005 2001 4 4.259,95 11.789,44

5417 2006 2001 5 17.690,19 29.850,03

5417 2007 2001 6 21.002,35 52.182,89

5417 2008 2001 7 30.361,85 85.624,74

5417 2009 2001 8 2.435,04 91.751,93

5417 2010 2001 9 13.016,74 110.190,37

5417 2011 2001 10 10.202,80 127.558,96

5417 2012 2001 11 11.422,52 146.429,10

5417 2013 2001 12 37.925,02 193.009,28

5418 2002 2001 1 1.303,00 1.303,00

5418 2003 2001 2 2.435,81 3.859,99

5418 2004 2001 3 3.999,98 8.153,35

76

FROTA ANO CUSTO ANO FABR. VIDA

ACUM. CRM CRM COR.

ACUMULADO

5418 2005 2001 4 3.636,82 12.254,08

5418 2006 2001 5 11.820,17 24.459,24

5418 2007 2001 6 55.828,33 81.377,80

5418 2008 2001 7 16.232,89 102.413,87

5418 2009 2001 8 5.366,54 112.196,51

5418 2010 2001 9 24.469,69 143.295,97

5418 2011 2001 10 16.933,78 169.548,45

5418 2012 2001 11 18.064,33 197.511,98

5418 2013 2001 12 8.354,48 217.541,04

5419 2002 2001 1 1.218,80 1.218,80

5419 2003 2001 2 5.541,87 6.874,02

5419 2004 2001 3 2.627,08 10.023,57

5419 2005 2001 4 5.000,69 15.594,57

5419 2006 2001 5 7.926,23 24.010,75

5419 2007 2001 6 13.751,42 38.832,40

5419 2008 2001 7 31,66 41.156,08

5419 2009 2001 8 8.760,01 51.690,75

5419 2010 2001 9 17.172,06 71.917,25

5419 2011 2001 10 6.780,95 83.375,06

5419 2012 2001 11 6.313,13 94.556,10

5419 2013 2001 12 1.891,75 102.036,89

5420 2002 2001 1 549,68 549,68

5420 2003 2001 2 2.818,42 3.419,22

5420 2004 2001 3 2.065,06 5.744,16

5420 2005 2001 4 4.313,69 10.384,67

5420 2006 2001 5 7.232,09 17.943,03

5420 2007 2001 6 22.183,95 40.926,76

5420 2008 2001 7 12.577,50 55.919,89

5420 2009 2001 8 1.849,38 60.180,55

5420 2010 2001 9 16.429,58 80.166,24

5420 2011 2001 10 26.221,08 111.600,62

5420 2012 2001 11 13.318,57 131.435,06

5420 2013 2001 12 1.619,88 140.823,83

77

Tabela 15 : Valores corrigidos pelo IPCA para o preço do equipamento modelo B, em Reais, para ser usado no método da ASABE

Ano Valor

Corrigido

2001 47.000,00

2002 52.889,26

2003 57.807,93

2004 62.201,71

2005 65.740,82

2006 67.806,25

2007 70.828,60

2008 75.009,13

2009 78.243,53

2010 82.867,00

2011 88.255,93

2012 93.408,81

2013 98.930,04

Tabela 16 : Dados que foram utilizados

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO

CUSTO ANO FABR. VIDA ACUM. CRM

Transbordo Cana Pic. 5376 A 2001 2000 1 1.084,28












Transbordo Cana Pic. 5377 A 2001 2000 1 461,77









78

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































79

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































80

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































81

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































82

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO





















Transbordo Cana Pic. 5425 B 2003 2002 1 1.125,98











Transbordo Cana Pic. 5426 B 2003 2002 1 397,61














83

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO










Transbordo Cana Pic. 5443 C 2003 2003 1 1.759,21




























Transbordo Cana Pic. 5446 C 2011 2003 8 861,94








84

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































85

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































86

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO




























Transbordo Cana Pic. 5473 D 2005 2004 1 2.226,42


















87

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































88

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO







































Transbordo Cana Pic. 5496 E 2005 2004 1 2.933,13







89

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































90

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO





Transbordo Cana Pic. 5503 F 2005 2005 1 2.632,50









































91

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO






























Transbordo Cana Pic. 5519 G 2006 2006 1 3.211,11








Transbordo Cana Pic. 5520 G 2006 2006 1 714,82








92

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































93

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































94

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































95

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































96

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































97

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO








Transbordo Cana Pic. 5622 H 2007 2007 1 558,46

Transbordo Cana Pic. 5622 H 2008 2007 2 9.004,89





































98

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































99

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































100

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































101

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































102

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































103

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































104

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































105

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO








Transbordo Cana Pic. 5707 I 2008 2008 1 1.419,06

Transbordo Cana Pic. 5707 I 2009 2008 2 698,45






















Transbordo Cana Pic. 5717 J 2009 2008 1 10.384,98










Transbordo Cana Pic. 5719 J 2009 2008 1 777,74





106

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































107

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































108

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































109

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































110

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO














































111

CLASSE OPERACIONAL

FROTA MODELO ANO





















Transbordo Cana Pic. 5808 K 2012 2011 1 10.203,19

Transbordo Cana Pic. 5808 K 2013 2011 2 15.315,57

Transbordo Cana Pic. 5853 L 2009 2009 1 9.802,63





gestÃo operacional do transbordo de cana de...

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