identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de

Universidade de São Paulo

Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”

Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar

(Saccharum spp.)

Neisvaldo Barbosa dos Santos

Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em

Ciências. Área de concentração: Máquinas Agrícolas

Piracicaba

2011

Neisvaldo Barbosa dos Santos

Engenheiro Agrônomo


(Saccharum spp.)

Orientador:

Prof. Dr. MARCOS MILAN

Dissertação apresentada para obtenção do título de Mestre em

Ciências. Área de concentração: Máquinas Agrícolas

Piracicaba

2011

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação DIVISÃO DE BIBLIOTECA - ESALQ/USP

Santos, Neisvaldo Barbosa dos Identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de-açúcar

(Saccharum spp.) / Neisvaldo Barbosa dos Santos. - - Piracicaba, 2011. 85 p. : il.

Dissertação (Mestrado) - - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, 2011.

1. Cana-de-açúcar 2. Colhedoras - Desempenho 3. Mecanização agrícola I. Título

CDD 633.61 S237i

“Permitida a cópia total ou parcial deste documento, desde que citada a fonte – O autor”

3

OLHE AO SEU REDOR

Você é aquilo que você é. Mas você é também um produto do seu ambiente. Os

seus pensamentos, suas ações, suas atitudes, suas ambições são - em grande escala -

dependente das pessoas e das circunstâncias que estão se passando ao seu redor.

Olhe para as pessoas ao seu redor. O que é que elas lhe têm feito pensar? Para

onde elas estão te levando? O que é que você está se tornando em função da sua

associação com elas? O bom senso só pode lhe conduzir a estar perto de pessoas que

irão lhe impulsionar rumo à concretização dos seus sonhos. Pessoas que irão lhe

desafiar a ser e a dar o seu melhor. O oposto disto só resta à desastrosa influência

rumo à mediocridade.

Busque por pessoas e por situações que lhe inspire. Esteja consciente que o seu

ambiente tem uma sutil e poderosa influencia sobre a sua vida e talvez muito mais do

que você imagina. Certifique-se de que ao seu redor está presente uma força

multiplicadora de positivas influencias.

George Eliot

DEDICO

5

AGRADECIMENTOS

A Deus pelas graças concedidas.

A toda minha Família, sempre pelo suporte fornecido aos meus passos dados.

Ao Prof. Dr. Marcos Milan pela orientação concedida à dissertação, aos demais

Professores do programa, aos técnicos da mecânica e da instrumentação.

Aos Professores da Universidade Federal de Alagoas - UFAL, Sônia Maria Forti Broglio,

André Maia Gomes Lages, Jakes Halan Queiroz Costa, Vilma Marques Ferreira, Cícero

Luiz Calazans de Lima, José Paulo Vieira da Costa e Mauro Wagner de Oliveira, pela

formação acadêmica e o apoio ao mestrado.

Aos Amigos do curso de mestrado em máquinas agrícolas: Diego Cavalcante Soriano,

Felipe de Araújo Lopes, Edemilson José Mantoam, Flávio Luis dos Santos Teixeira, Carlos

Amaury Zanelli de Souza e Frans Arthur Pavlu. Ao Amigo Lucas Rios do Amaral do curso

de mestrado em fitotecnia; Renato Moreira da Silva do curso de mestrado em irrigação e

drenagem; Luiz Henrique Marcandalli do curso de mestrado em energia nuclear na agricultura

e aos demais Amigos da ESALQ.

7

SUMÁRIO

RESUMO ................................................................................................................................... 9

ABSTRACT ..............................................................................................................................11

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................................13

LISTA DE TABELAS ...............................................................................................................15

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS .................................................................................17

1 INTRODUÇÃO ......................................................................................................................19

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................................21

2.1 Colheita ................................................................................................................................22

2.1.1 Desempenho operacional e econômico de colhedoras de cana............................................23

2.1.1.1 Consumo de combustível ................................................................................................28

2.1.1.2 Perda de cana ..................................................................................................................29

2.2 Modelos de planejamento e custos da maquinaria agrícola....................................................30

3 MATERIAL E MÉTODOS .....................................................................................................37

3.1 Desempenho operacional ......................................................................................................38

3.1.1 Número de transbordos ......................................................................................................40

3.2 Desempenho econômico .......................................................................................................41

3.2.1 Custo do transporte interno ................................................................................................44

3.3 Perdas de cana ......................................................................................................................46

3.4 Renda bruta e líquida ............................................................................................................46

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO .............................................................................................49

4.1 Desenvolvimento do modelo ................................................................................................49

4.1.1 Verificação ........................................................................................................................51

4.1.2 Validação ..........................................................................................................................51

8

4.2 Cenário Básico (CB)............................................................................................................ 55

4.2.1 Custo de produção e área colhida ...................................................................................... 59

4.2.2 Eficiência de campo (Efc) ................................................................................................. 62

4.2.3 Velocidade e perdas .......................................................................................................... 63

4.2.4 Produtividade da cultura ................................................................................................... 64

4.2.5 Alternativa de espaçamento .............................................................................................. 66

4.2.6 Custo com o combustível .................................................................................................. 68

4.2.7 Distância de transporte interno .......................................................................................... 69

4.3 Eficiência gerencial (Eg) ..................................................................................................... 70

5 CONCLUSÕES ..................................................................................................................... 73

REFERÊNCIAS........................................................................................................................ 75

ANEXOS .................................................................................................................................. 81

9

RESUMO


(Saccharum spp.)

A cultura da cana-de-açúcar tem significativa participação na economia do agronegócio

brasileiro. Seus subprodutos são utilizados para a geração de energia elétrica, produção de

combustível, matéria-prima para a indústria química e alimentação. Na produção da cana, a

colheita é considerada como uma das operações mais importantes, pois deve atender a demanda

de matéria-prima requerida pela Usina, com qualidade e a um custo competitivo. Porém, o

desempenho operacional e econômico da colheita é influenciado por inúmeras variáveis inter-

relacionadas sistemicamente. Esse fato dificulta prever os efeitos de alterações individuais nas

variáveis durante a operação. Tendo em vista essa dificuldade, o objetivo desse trabalho foi o de

analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho operacional e econômico

do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar. Para tanto foi desenvolvido um modelo,

denominado de “ColheCana”, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. O modelo

foi verificado, validado e utilizado na análise das variáveis e no desenvolvimento de cenários. Os

resultados evidenciaram que a eficiência de campo e o valor inicial das colhedoras são variáveis

de grande impacto no custo e que existe uma área máxima que um equipamento pode atender e

para essa área o custo é mínimo. O aumento da produtividade do talhão impacta positivamente no

custo de produção, porém é preciso considerar a influência no custo de combustível. O aumento

da produtividade pode causar um aumento no consumo de combustível da colhedora e

consequentemente nos custos. A eficiência gerencial é uma das variáveis que pode refletir na

diminuição do custo de produção pela redução nos tempos perdidos.

Palavras-chave: Mecanização Agrícola; Colhedora de Cana; Modelo; Desempenho econômico

11

ABSTRACT

The identification of the critical factors of sugarcane (Saccharum spp.) mechanized

harvesting

The sugar cane has significant role on Brazilian agribusiness economy. Its sub products are

used for electric power generation, fuel production, as raw material for food and chemical

industry. On sugarcane production, harvesting is considered as one of the most important

operations of the process for it has to attend the raw material demanded by the sugar mill in

quality and a competitive cost. However, the economical and operational harvesting performance

is influenced by several variables systemically inter-related. Because of this to predict the effects

of individual alterations on variables during the operation is difficult. Due to this difficulty the

aim of this study was to analyze, in a systemic way, the variables influence on economical and

operational performance in sugar cane mechanized harvesting process. For this purpose a model

called "ColheCana", was developed in a spreadsheet and in a programming language. The model

was checked, validated and used on the variables analysis and on the scenarios development. The

results showed that the field efficiency and harvester´s initial value are variables of great impact

in the cost and that there is a maximum area that one equipment can attend and for this area the

cost is minimum. The increasing of field productivity has a positive impact on production cost,

but the influence on fuel cost must be considered. The increasing of productivity may cause an

increasing of harvester fuel consumption and consequently on the costs. The managerial

efficiency is one of the variables that may reflect the reduction of production cost by reducing the

time wasted.

Keywords: Agricultural mechanization, Sugar cane harvester; Model; Economic performance

13

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Problema inicial ...................................................................................................... 37

Figura 2 - Fluxograma geral do modelo computacional ............................................................ 50

Figura 3 - Custo de produção da colheita: A - Ripoli (2001); B - Kronka e Monteiro (1999);

CB - Cenário Básico; C - Associação de produtores de cana (1), D - Associação

de produtores de cana (2), E - Cooperativa de produtores de cana (3) e F - Usina .... 52

Figura 4 - Custo de produção da operação de transbordo: CB - Cenário Básico; A -

Associação de produtores de cana (1), B - Associação de produtores de cana (2),

C - Cooperativa de produtores de cana (3) e D - Usina ............................................ 53

Figura 5 - Consumo de combustível de colhedoras: BA - Banchi et al. (2008d) consumo

mínimo (BA1), médio (BA2) e máximo (BA3); Nery (2000) - A1, A2, A3 e A4;

Carvalho Filho (2000) - B1, B2, B3 e B4; Belardo (2010) - C1, C2, C3, C4, C5 e

C6; T - Tachibana e Milan (2002) na razão de potência de 50% (T50), 60% (T60),

70% (T70), 80% (T80), 90% (T90) e 100% (T100) ................................................. 55

Figura 6 - Distribuição dos custos (%) para o Cenário Básico (CB): 6a - Colhedora e

transbordo; 6b - Colhedora e 6c - transbordo. CRM - (Custo com reparo e

manutenção), CCB - (Custo com o combustível), DPA - (Depreciação anual), JRA

- (Juro anual) e AST - (Alojamento, seguro e taxas) ................................................ 58

Figura 7 - Análise de sensibilidade para o Cenário Básico (CB): A - Eficiência gerencial; B -

Espaçamento de cultivo; C - Produtividade do canavial; D - Velocidade de

operação; E - Eficiência de campo; F - Juro; G - Fator de reparo e manutenção; H

- Preço do combustível; I - Valor inicial .................................................................. 59

Figura 8 - Custo de produção em função da área ..................................................................... 60

Figura 9 - Custo anual da colhedora e transbordo (R$ ano-1

) em função das horas................. ... 61

Figura 10 - Custo de produção da colhedora e transbordo (R$ t-1

) em função das horas ............. 62

Figura 11 - Custo de produção do SCMC em função da eficiência de campo ............................ 63

Figura 12 - Custos de produção da colhedora e a perda total de cana em função da velocidade

de operação ............................................................................................................. 64

14

Figura 13 - Custo de produção da colhedora em função da área e da produtividade média ......... 65

Figura 14 - Custo de produção do transbordo em função da área e da produtividade média ....... 66

Figura 15 - Custo de produção em função da área em diferentes espaçamentos de cultivo ......... 67

Figura 16 - Custo de produção da colhedora em função da razão de potência............................. 68

Figura 17 - Custo de produção e a capacidade operacional de transporte do transbordo em

função da distância média entre a colhedora e o veículo de transporte - caminhão ... 69

Figura 18 - Custo de produção em função da área: Cenário Básico (CB) e Eficiência gerencial

(Eg) ........................................................................................................................ 70

Figura 19 - Planilha referente às variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e

administrativo ......................................................................................................... 85

Figura 20 - Planilha de entrada dos dados e saída dos resultados ............................................... 85

15

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Previsão da área plantada com cana-de-açúcar no Brasil nas safras de 2008-2009 a

2018-2019 .............................................................................................................. 21

Tabela 2 - Indicadores de consumo de combustível em colhedoras de cana .............................. 28

Tabela 3 - Indicador de perda total de cana .............................................................................. 29

Tabela 4 - Consumo médio de combustível por faixa de potência do motor do

trator................. ...................................................................................................... 45

Tabela 5 - Consumo de combustível em litros por hora e por tonelada em colhedoras.............. 54

Tabela 6 - Resultados referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão

(UP).................................. ....................................................................................... 56

Tabela 7 - Variáveis de entrada do modelo .............................................................................. 83

Tabela 8 - Variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo .......... 84

17

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ASABE - American Society of Agricultural and Biological Engineers

ATR - Açúcar Total Recuperável

CENBIO - Centro Nacional de Referência em Biomassa

CENICAÑA - Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colômbia

Co - Coimbatore

CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento

CP - Canal Point

cv - Cavalo Vapor

Efc - Eficiência de Campo

Eg - Eficiência Gerencial

km - Quilômetro

L - Litros

LCP - Canal Point Louisiana

m - Metro

MAPA - Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

min - Minuto

NA - Norte da Argentina

PRAPRAG - Software para Planejamento Racional de Máquinas Agrícolas

RB - República do Brasil

rpm - Rotações por Minuto

SCMC - Sistema de Colheita Mecanizado de Cana-de-Açúcar

TDA - Tração Dianteira Auxiliar

TDP - Tomada de Potência

TUC - Tucumán

UDOP - União dos Produtores de Bioenergia

19

1 INTRODUÇÃO

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, cultura essa que proporciona saldos

positivos na economia do agronegócio nacional. Esse saldo é proveniente da comercialização da

produção do açúcar, do álcool combustível, utilizado nos veículos da frota nacional, e da geração

de energia. A cana colhida no País, destinada ao setor sucroalcooleiro, ocupa uma área estimada

de 8,44 milhões de hectares, com uma produção total prevista de 641,98 milhões de toneladas a

serem industrializadas, para a safra 2011-2012, resultando em 308,88 milhões de toneladas de

açúcar e aproximadamente 27,09 milhões de metros cúbicos de álcool (COMPANHIA

NACIONAL DE ABASTECIMENTO - CONAB, 2011b).

Para industrializar essa produção é necessário colher a matéria-prima no campo e

transportá-la para a indústria (Usina). Até recentemente, o sistema de colheita utilizado era o

semi-mecanizado, com a queima prévia da cana. Nessa condição, o corte é manual e o

carregamento da cana inteira nos veículos de transporte é realizado por meio de máquinas

denominadas carregadoras. Porém, o sistema de colheita tem mudado de maneira acentuada nos

últimos tempos, passando do sistema semi-mecanizado para o mecanizado. Neste, são

empregadas colhedoras autopropelidas que cortam, fracionam, limpam e carregam a cana em

veículos de transbordo ou diretamente nos veículos de transporte.

Essa mudança tem ocorrido por vários fatores e dentre eles destacam-se a ausência de mão-

de-obra para a colheita, a redução de custos e, principalmente, pelo protocolo agro ambiental.

Este protocolo foi assinado pelas lideranças do setor canavieiro, junto ao governo do Estado de

São Paulo, para finalizar a queima dos canaviais em áreas mecanizáveis até 2014 e em áreas não

mecanizáveis até 2017.

O sistema de colheita mecanizado é considerado como um dos mais importantes no

processo de produção devido aos custos envolvidos na operação, a influência na qualidade da

matéria-prima e a necessidade de se manter um fluxo constante para atender a demanda da Usina.

A importância da colheita para qualidade, demanda e custo da matéria-prima implica em realizar

o planejamento e o controle das variáveis que afetam o sistema. As variáveis desse sistema são

inter-relacionadas o que significa que o desempenho de uma pode afetar outra, de maneira

positiva ou negativa. A relação das variáveis no processo de colheita ocorre, portanto, de modo

sistêmico, o que dificulta quantificar os efeitos durante a rotina de trabalho. Com isso, o objetivo

20

desse trabalho foi o de analisar, de modo sistêmico, a influência das variáveis no desempenho

operacional e econômico do processo de colheita mecanizada da cana-de-açúcar.

21

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

Na agricultura brasileira, a cultura que mais se expandiu nos últimos anos em termos de

área cultivada foi a cana-de-açúcar, direcionada para a produção de açúcar e principalmente do

álcool, em decorrência do aumento na demanda dos veículos bicombustíveis.

A produção nacional de cana-de-açúcar destinada à indústria sucroalcooleira prevista para a

safra 2010-2011 é de 624,99 milhões de toneladas, um incremento de 3,4% em comparação a

safra 2009-2010. Esse incremento corresponde a 20,47 milhões de toneladas a mais nesta safra. A

estimativa referente ao total de cana a ser moída, destinada a produção de açúcar, é de 46,2%, o

equivalente a 38,67 milhões de toneladas. Quanto à produção do etanol, estão previstas 336,27

milhões de toneladas de cana, resultando em 53,8% de toda produção (CONAB, 2011a).

Para a safra 2010-2011 prevê-se uma produção total de cana moída de 651,51 milhões de

toneladas. Desse total, o equivalente a 294,02 milhões de toneladas ou 45,13% foram destinados

a produção de açúcar com seus 38,15 milhões de toneladas. Quanto à produção de álcool foram

moídas 357,49 milhões de toneladas ou 54,87% da produção total de cana, gerando um volume

de 28,41 milhões de litros de álcool. Desse total, 8,22 milhões de litros foram de álcool anidro e,

20,18 milhões de litros destinaram-se ao álcool hidratado (CONAB, 2010).

O Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA (BRASIL, 2009), realizou

um trabalho com o objetivo de apontar tendências no desenvolvimento do agronegócio do País,

realizando projeções para as safras de 2008-2009 a 2018-2019 com base em um banco de dados

de 32 anos pertencentes às instituições públicas federais. Os resultados das projeções indicam um

aumento de 6 milhões de hectares ao final do período e o crescimento projetado da área cultivada

ao longo das safras consideradas, Tabela 1.

Tabela 1 - Previsão da área plantada com cana-de-açúcar no Brasil nas safras de 2008-2009 a

2018-2019

SAFRAS 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11 2011/12 2012/13 2013/14 2014/15 2015/16 2016/17 2017/18 2018/19

Milhões (hectares) 7,05 7,90 9,28 9,68 10,10 10,52 10,95 11,46 12,01 12,32 12,66 13,02

Projeção da Área Plantada com Cana no Brasil

Fonte: Brasil (2009).

Segundo Silva et al. (2009) a demanda energética no Brasil tem sofrido modificações,

diminuído o consumo de combustíveis fósseis e aumentado o uso de bicombustível,

principalmente do etanol produzido pela cana. O objetivo do trabalho foi analisar a evolução das

22

áreas cultivadas com cana-de-açúcar nos Estados da região Centro-Sul do Brasil entre as safras

2005-2006 a 2008-2009. As safras foram mapeadas pelo projeto Canasat, por meio de imagens

obtidas por satélites de sensoriamento remoto. A área total cultivada nas safras consideradas foi

de 4,63 e 7,16 milhões de hectares, respectivamente, equivalente a um aumento de 54,5% da área

total. O Estado de São Paulo apresentou a maior área cultivada da região Centro-Sul, com 68,1%,

seguido pelo Paraná com 8,86% e de Minas Gerais com 8,6%. Na safra 2008-2009 estava

disponível para a colheita o correspondente a 6,58 milhões de hectares, registrando-se um

aumento de 2,36 milhões de hectares em relação à safra 2005-2006. A região Centro-Sul

aumentou a área cultivada ao longo das safras avaliadas, um crescimento de 54,5%

correspondente a 7,16 milhões de hectares. Um dos maiores índices de crescimento em área

disponível para a colheita ocorreu nos estados de Goiás com 126,2%, Mato Grosso do Sul com

99,9% e Minas Gerais com 99,2%.

2.1 Colheita

A colheita de cana no Brasil é realizada pelos sistemas manual, semi-mecanizado e

mecanizado. O sistema manual existe desde a implantação da cultura pelos holandeses, a partir de

1530, nos Estados de Pernambuco, Alagoas e Bahia. Segundo Ripoli e Ripoli (2009), o sistema

semi-mecanizado surgiu entre os anos de 1950 a 1955, sendo realizado em topografia com

declividade de até 25%. O sistema mecanizado, iniciou-se entre os anos de 1972 a 1976, e é

utilizado em topografia com até 17% de declividade. No País existem dois subsistemas de corte

manual e mecanizado e, três subsistemas de colheita, divididos em corte, carregamento,

transporte e recepção. O manual ocorre quando o trabalhador braçal, de posse de uma ferramenta

denominada de “folha”, “podão” ou “foice”, realiza o corte da cana crua ou queimada. Quanto ao

corte mecanizado, ele é executado por meio de motosserras manuais adaptadas ou por meio de

colhedoras combinadas, montadas ou autopropelidas.

A atual mudança para o sistema de colheita mecanizado, se deve por diversos fatores como

a mão-de-obra para a colheita, redução de custos e pelo protocolo agro ambiental, que determina

extinguir a queima dos canaviais em áreas mecanizáveis até 2014 e em áreas não mecanizáveis

até 2017 (SEVERO; CARDOSO, 2009; CENTRO NACIONAL DE REFERÊNCIA EM

BIOMASSA - CENBIO, 2008).

23

Segundo Benedini e Conde (2008) o bom resultado da colheita mecanizada envolve desde o

nivelamento do solo, formato e comprimento dos talhões, produtividade, homogeneidade do

canavial, características varietais, qualidade da operação até o treinamento do pessoal. Os autores

ressaltam ainda que a execução de nivelamento, retirada de paus, tocos, pedras, restos de

materiais estranhos, locação de estradas e carreadores são denominados de sistematização.

Mialhe (1982) relata sobre as características dimensionais e ponderais da produtividade da

cana-de-açúcar, que podem ser simuladas no estágio de pré-colheita da cultura para se obter o

equacionamento da distribuição da matéria-prima na área de cultivo, o número de colmos

produzidos, o comportamento teórico da cultura, as dimensões e pesos de colmo na colheita

mecanizada e a perda da matéria-prima.

2.1.1 Desempenho operacional e econômico de colhedoras de cana

Os ensaios de colhedoras são realizados com o intuito de obter os resultados dos

indicadores de desempenho operacional e econômico dos espécimes de máquinas, sendo

executados com base em metodologias, de maneira que se possam validar os dados obtidos.

Rozeff (1989) realizou um ensaio de colhedora de cana com queima prévia e sem queima

no Estado do Texas, a fim de estudar os efeitos da velocidade de operação no desempenho de

uma colhedora. No trabalho realizado a máquina utilizada foi a Class 1400, operando em quatro

velocidades, 1,4, 2,5, 4,2 e 5,6 km h-1

e a variedade colhida foi a CP70-321. O autor pode

concluir que à capacidade efetiva bruta foi de 17,4, 28,5, 54,2 e 91,6 t h-1

e ao índice de matéria

estranha total foi de 5, 6,8, 13,7 e 21,6%, nas velocidades de 1,4, 2,5, 4,2 e 5,6 km h-1

,

respectivamente. Shaw e Brotherton (1992) realizaram um estudo com a colheita mecanizada em

cana crua na Austrália e concluíram quanto às perdas de matéria-prima e aos índices de matéria

estranha obtidos que foram de 9 e 12%, respectivamente.

Viator et al. (2006) executaram um estudo com uma colhedora protótipo de cana, que tinha

como objetivo determinar em dois anos avaliados, o efeito do solo selecionado, as velocidades do

extrator primário de 650, 850 e 1.050 rpm ao longo da operação, a qualidade da cana, os índices

de matéria estranha e as perdas de cana no campo com a variedade utilizada LCP85-384, por ser

a mais cultivada na localidade. Quanto às perdas de cana no campo, a velocidade do extrator a

1.050 rpm, aumentou-as em 11,4 t ha-1

, em relação a velocidade de 650 rpm. Ao parâmetro de

qualidade de eficiência de remoção de matéria estranha, no primeiro ano do estudo, as

24

velocidades a 1.050, 850 e 650 rpm foram significativamente diferentes com 97,6, 85,5 e 45,5%,

respectivamente. No segundo ano do estudo, todas as velocidades obtiveram valores de eficiência

de remoção de matéria estranha variando de 51,4 a 66,6%.

Romero et al. (1993) realizaram um estudo de desempenho operacional com duas

colhedoras de cana Class, Gladiator e 2000, sem queima prévia da matéria-prima em Tucumán na

Argentina. Os canaviais analisados tinham produtividades variando entre 60 a 140 t ha-1

e foram

colhidos em diferentes velocidades de operação. Os autores concluíram que a máquina Gladiator

colhendo as variedades CP65-577, TUC67-27, NA56-79 e CP-457, em velocidades de 4,9, 3,6,

5,7 e 5,6 km h-1

, a capacidade efetiva foi de 40, 40, 51 e 56 t h-1

, respectivamente. Com a

máquina 2000 colhendo as variedades CP65-577 e TUC77-42, em velocidades de 5,8 e 3,5 km h-

1, a capacidade efetiva foi de 58 e 31 t h

-1, respectivamente.

Mialhe e Carraro Neto (1993) realizaram um ensaio com a colhedora Class CC-2000 em

cana crua considerando duas velocidades de operação. No trabalho, foram consideradas as

capacidades efetiva líquida e bruta. Os autores concluíram que na velocidade de 3,67 km h-1

, a

capacidade efetiva líquida foi de 73,43 t h-1

, enquanto que a capacidade efetiva bruta foi de 83,83

e 75,64 t h-1

, nas velocidades de 3,67 e 4,04 km h-1

, respectivamente.

Furlani Neto et al. (1996) realizaram um ensaio para avaliar o desempenho operacional da

colhedora Santal Amazón em canaviais com e sem queima prévia. No trabalho realizado, a

produtividade média do canavial para colheita em cana crua era de 87,6 t ha-1

e a velocidade de

operação de 4,65 km h-1

. Os autores concluíram que a capacidade efetiva bruta em cana colhida

crua foi de 57,8 t h-1

.

O Centro de Investigación de La Caña de Azúcar de Colômbia - Cenicaña (1997) realizou

um ensaio para avaliar o desempenho das colhedoras Austoft 7700 e a Cameco CHT 2500, em

canaviais sem queima prévia. No trabalho realizado, a variedade colhida foi a CC85-68, com

produtividade média de 211 t ha-1

. A colhedora Austoft 7700 em velocidade de operação de 2 km

h-1

e em eficiência de campo de 43%, apresentou as capacidades efetiva de campo, teórica de

campo e efetiva líquida de 70,6, 47,6 e 68,02 t h-1

, respectivamente, enquanto que a máquina

Cameco CHT 2500 operando em velocidade de 1 km h-1

e em eficiência de campo de 46%, as

capacidades efetiva de campo, teórica de campo e efetiva líquida foram de 29,4, 13,4 e 28,32 t h-

1, respectivamente.

25

Molina Júnior (2000) realizou um estudo que tinha como objetivo propor e comparar uma

metodologia baseada na bibliografia especializada, a fim de obter um padrão para a realização de

futuros ensaios com colhedoras de cana. No trabalho realizado foram consideradas três máquinas,

denominadas de T1, T2 e T3, em uma área de 8,61 ha, a variedade colhida foi a RB83-5089, de

terceiro corte, porte ereto, cultivada em espaçamento de 1,4 m e com produtividade média de

145,4 t ha-1

. O autor concluiu que a colhedora T1 operando em velocidades de 1,68, 3,21, 5,37 e

7,28 km h-1

, a capacidade efetiva líquida de colmos foi de 26,44, 58,75, 93,11 e 141,26 t h-1

,

respectivamente. A máquina T2 em velocidades de 1,70, 3,37, 5,39 e 8,02 km h-1

, a sua

capacidade efetiva líquida de colmos foi de 30,64, 54,31, 102,08 e 131,93 t h-1

, respectivamente.

Já a colhedora T3 nas velocidades de 1,34, 2,66, 5,28 e 7,68 km h-1

, apresentou a capacidade

efetiva líquida de colmos de 16,30, 36,29, 87,67 e 110,19 t h-1

, respectivamente.

Ripoli et al. (2001) realizaram um ensaio com a colhedora Brastoft em cana sem queima

prévia, em quatro velocidades de operação. Os autores puderam concluir que a capacidade efetiva

líquida de colmos foi de 15,80, 33,60, 79 e 100 t h-1

para as quatro velocidades consideradas.

Mazzonetto (2004) realizou um ensaio com a colhedora Cameco CHT 2500 em canavial com a

produtividade agrícola de 121,4 t ha-1

e em velocidade de operação de 6 km h-1

, concluindo que

as capacidades efetivas bruta de matéria-prima, líquida de matéria-prima e líquida de colmos foi

de 59,2, 56,47 e 52,83 t h-1

, respectivamente.

Na colheita mecanizada, uma importante variável de desempenho operacional a ser

considerada é a velocidade de operação. Carvalho Filho (2000) realizou um estudo que tinha

como objetivo descrever o desempenho operacional e econômico de uma colhedora de cana. Uma

colhedora com 213 kW de potência no motor foi utilizada, com capacidade para colheita em

fileira simples de cultivo de até 1,5 m ou em fileira dupla de 1 m. A variedade colhida foi a

RB83-5089, com produtividade média de 176,26 t ha-1

, em espaçamento de cultivo de 1,4 m,

terceiro corte, cana crua. As velocidades de operação consideradas foram de 1,5, 3, 5 e 7 km h-1

.

O autor concluiu que, quanto à capacidade efetiva bruta ocorreram diferenças estatísticas entre as

velocidades de operação mais baixas, de 1,5 e 3 km h-1

e entre as mais altas, de 5 e 7 km h-1

. No

que diz respeito ao consumo de combustível em litros por hora, o menor foi na velocidade de 1,5

km h-1

e o maior na velocidade de 7 km h-1

. No que se refere ao consumo de combustível em

litros por tonelada, o menor valor foi com a velocidade de 7 km h-1

e o maior a 1 km h-1

. As

baixas velocidades e eficiências de campo elevam o custo por tonelada de cana colhida, uma vez

26

que a vida útil economicamente ideal para colhedora é de seis anos, já que a partir do sétimo ano

o custo com reparo e manutenção torna-se bastante elevado.

Nery (2000) realizou um trabalho com o principal objetivo de analisar as qualidades

operacionais e econômicas da colheita mecanizada de cana crua. Foi empregada uma colhedora

de 242 kW e a variedade utilizada foi a RB83-5089, com produtividade média de 176,26 t ha-1

,

espaçamento de cultivo de 1,4 m e de terceiro corte. No estudo consideraram-se quatro

velocidades de operação como tratamentos, 1,5, 3, 5 e 7 km h-1

e eficiências de campo de 45, 55,

65 e 75%. O autor concluiu que o aumento da velocidade de operação implica no aumento da

capacidade efetiva bruta de colmos e, quanto ao consumo de combustível por tonelada de cana

colhida houve um decréscimo proporcional ao aumento da velocidade. O custo por tonelada de

cana colhida foi decrescente com o aumento da velocidade de operação. Os melhores

desempenhos econômicos foram nas duas maiores velocidades e em todas as eficiências de

campo consideradas.

De León (2000) realizou um estudo nas mesmas condições que Nery (2000). No trabalho

foram analisadas duas colhedoras denominadas de “A” com potência de 167 kW e de “B” com

potência equivalente a 213 kW, no motor. Na metodologia empregada foram diferenciadas como

tratamentos, quatro velocidades de operação: 1,5, 3, 5 e 7 km h-1

. Os resultados alcançados,

quanto à capacidade efetiva bruta de colmos foram de 26,44, 58,76, 93,11 e 141,26 t h-1

para a

colhedora “A” e de 30,64, 54,31, 102,08 e 131,93 t h-1

para colhedora “B”, ambas nas

velocidades de operação de 1,5, 3, 5 e 7 km h-1

, respectivamente. O autor concluiu que ocorreu

um aumento na capacidade efetiva bruta de colmos com as duas colhedoras utilizadas, “A” e “B”,

quando foi elevada a velocidade de operação e não houve diferença estatística de desempenho

entre as máquinas.

Yadav et al. (2002) realizaram um estudo com uma colhedora nas localidades de Erode e

Baramati (Índia), com a variedade Co86-032, espaçamento de cultivo de 1,5 m e produtividade

de 123,92 t ha-1

e de 103,57 t ha-1

, respectivamente. A capacidade de processamento da colhedora

foi de 29,35 e 23,9 t h-1

, com velocidade de operação de 4,45 e 4,07 km h-1

, capacidade de campo

de 0,30 e 0,24 ha h-1

e eficiência de 44,44% e 39,35%, para as localidades, respectivamente.

Belardo (2010) avaliou três colhedoras comercializadas no Brasil. A variedade colhida foi a

RB85-5453, em primeiro corte, com a produtividade média de 100 t ha-1

, cultivada em

espaçamento de 1,5 m entre as fileiras de cultivo e cana crua. Nos tratamentos foram

27

determinadas duas velocidades de operação, sendo a de 5 km h-1

, considerada pela usina como

padrão, e outra a 7 km h-1

para as três colhedoras ensaiadas. O autor conclui que houve diferença

entre as três máquinas na capacidade efetiva bruta para as duas velocidades e para o consumo em

litros por hora.

Ripoli et al. (2001) utilizaram uma colhedora em cana sem queima prévia e constataram

que a velocidade de 5,39 km h-1

correspondeu ao melhor desempenho econômico, com resultados

de 0,66 a 3,82 US$ t-1

de cana colhida. O estudo realizado por Kronka e Monteiro (1999)

apresentou um custo médio operacional em colheita de cana sem queima com um valor de 2,09

US$ t-1

.

Banchi et al. (2008c) citam que a Eficiência de campo (Efc) é a razão entre o tempo

efetivamente utilizado e o tempo total disponível para operação. Na colheita mecanizada, a Efc

deve ser considerada como uma variável de elevada importância para o dimensionamento de um

sistema de colheita mecanizado. Rípoli et al. (2001), realizaram um estudo com a colhedora de

cana na velocidade de avanço 5,39 km h-1

e constataram que essa operação obteve o melhor

desempenho econômico com uma Efc de 60%.

Salvi et al. (2007) realizaram um trabalho com o objetivo de avaliar o desempenho de um

dispositivo semi-automático de controle de altura de corte basal de uma colhedora de cana. Os

autores utilizaram para a análise as cartas de controle e determinaram a capacidade do processo

do corte de base. Concluíram que o dispositivo de altura de corte, ativado ou desativado, não

estava sob o controle estatístico e, portanto o processo não atende as necessidades de altura de

corte exigida pela agroindústria (5 cm).

Silva et al. (2008) avaliaram a qualidade da operação de colheita mecanizada de cana

considerando as variáveis: perdas em rebolo repicado; rebolo estilhaçado; pedaço fixo; pedaço

solto; cana inteira; cana-ponta; estilhaço; toco. Foram comparados dois cortes de cana e os

resultados para pedaço fixo, cana inteira, cana-ponta e toco foram menor em relação à variável de

pedaço solto, em ambos os cortes. Os autores concluíram que os indicativos de perdas da colheita

mecanizada da cana, não estavam sob controle estatístico de processo.

Segundo Magalhães et al. (2008) a demanda de cana-de-açúcar e a concorrência econômica

dos produtos no mercado, faz com que o setor agrícola busque cada vez mais, equipamentos com

maior eficiência e tecnologia, de forma que proporcione menor perda e maior qualidade da

matéria-prima colhida, a fim de maximizar a lucratividade. Os autores desenvolveram um sistema

28

de sincronismo, com o objetivo de controlar a colhedora de cana e o transbordo, a fim de evitar

perdas com a cana colhida, aumentar a capacidade operacional e melhorar a eficiência de campo

do conjunto mecanizado. Os autores chegaram à conclusão que com o sistema de sincronismo

desenvolvido ativado, as perdas de cana diminuíram em torno de 0,6 t ha-1

, o equivalente a

8,16%, na redução de perdas de rebolos, quando comparado ao sistema de sincronismo

desativado.

2.1.1.1 Consumo de combustível

Ao realizar ensaios com colhedoras de cana, Nery (2000); Carvalho Filho (2000); Yadav et

al. (2002) e Belardo (2010), obtiveram os indicadores de consumos de combustível por hora e por

tonelada, apresentados na Tabela 2.

Tabela 2 - Indicadores de consumo de combustível em colhedoras de cana

Vel. de Operação (km h-1

) 1,34 2,66 5,27 7,68

Consumo (L h-1

) 45,28 49,77 60,04 66,27

176,26 Consumo (L t-1

) 2,92 1,25 0,69 0,61


) 1,70 3,37 5,39 8,01

Consumo (L h-1

) 97,35 96,22 103,90 108,5


) 3,21 1,77 1,04 0,83


) 4,07 4,45 - -

Consumo (L h-1

) 27,00 26,00 - -

103,57 - 123,92 Consumo (L t-1

) - - - -


) 5,00 7,00 - -

Consumo (L h-1

) 57,27 60,56 - -


) 0,67 0,47 - -


) 5,00 7,00 - -

Consumo (L h-1

) 53,75 55,60 - -


) 0,66 0,52 - -


) 5,00 7,00 - -

Consumo (L h-1

) 63,04 64,80 - -


) 0,70 0,53 - -

Colhedora

Santal Tandem

SII

Colhedora Case

A8800

Nery (2000)Colhedora

Nacional

Carvalho Filho (2000)Colhedora

Importada

Yadav et al. (2002)Colhedora

Austoft 7000

Prod. Média (t ha-1

)


)


)

Consumo de Combustível em Colhedoras


)


)


)

Belardo (2010)

Colhedora John

Deere 3520

Fonte: Nery (2000), Carvalho Filho (2000), Yadav et al. (2002) e Belardo (2010)

29

2.1.1.2 Perda de cana

Ao executar ensaios com colhedoras de cana, Shaw e Brotherton (1992); Romero et al.

(1993); Mialhe e Carraro Neto (1993); Furlani Neto et al. (1996); Cenicaña (1997); Nery (2000);

Carvalho Filho (2000); De León (2000); Molina Júnior (2000) e Mazzonetto (2004), obtiveram

índices de perda total de cana, de acordo com a Tabela 3.

Tabela 3 - Indicador de perda total de cana


) Vel. de Operação (km h-1

) - - - -

- Perda Total de Cana (%) 9,00 - - -



) 4,90 3,60 5,70 5,60

60 - 140,00 Perda Total de Cana (%) 4,70 2,80 7,00 5,70



) 5,80 3,50 - -

61 - 140,00 Perda Total de Cana (%) 6,60 7,20 - -



) 3,67 4,04 - -

- Perda Total de Cana (%) 3,22 4,14 - -



) 4,65 - - -

87,60 Perda Total de Cana (%) 4,53 - - -



) 2,00 - - -




) 1,00 - - -




) 1,34 2,66 5,27 7,68

176,26 Perda Total de Cana (%) 6,10 6,91 9,89 8,81



) 1,70 3,37 5,39 8,01




) 1,68 3,21 5,40 7,28




) 1,70 3,37 5,40 8,01




) 1,68 3,21 5,37 7,28




) 1,70 3,37 5,39 8,02




) 1,34 2,66 5,28 7,68




) 6,00 - - -


Colhedora Santal

Amazón

Mazzonetto (2004)Colhedora Cameco

CHT 2500

Nery (2000) Colhedora Nacional

Carvalho Filho (2000)Colhedora

Importada

De León (2000)

Colhedora A

Colhedora B

Molina Júnior (2000)

Colhedora T1

Colhedora T2

Colhedora T3

Colhedora Austoft

7700Cenicaña (1997)

Colhedora Cameco

CHT 2500

Colhedora Class

2000

Romero et al. (1993)

Colhedora Class

2000Mialhe e Carraro Neto (1993)

Perda Total de Cana

Shaw e Brotherton (1992) -

Colhedora Class

Gladiator

Furlani Neto et al. (1996)

Fonte: Shaw e Brotherton (1992), Romero et al. (1993), Mialhe e Carraro Neto (1993), Furlani Neto et al. (1996),

Cenicaña (1997), Nery (2000), Carvalho Filho (2000), De León (2000), Molina Júnior (2000) e Mazzonetto (2004)

30

2.2 Modelos de planejamento e custos da maquinaria agrícola

O uso do maquinário agrícola está estreitamente relacionado ao planejamento que é

influenciado por vários aspectos, tais como: clima, cultura a ser trabalhada, ao austero e pelas

características técnicas do equipamento. No planejamento para seleção de um sistema de colheita

mecanizado de cana-de-açúcar, se trata inicialmente em determinar os períodos ou épocas e as

respectivas áreas dos talhões a serem colhidos por meio do planejamento realizado no gráfico de

Gantt. Segundo Wilson (2003) a aplicação do gráfico de Gantt é prática por oferecer técnicas

para a modelagem computacional, tornando-se mais fácil o desenvolvimento do planejamento

com interfaces mais acessíveis, permitindo ao usuário definir seus problemas, entender e aceitar

as soluções.

Mialhe (1974) expressa que as operações agrícolas devem ser planejadas, buscando

racionalizar o uso das máquinas, implementos e de meios para a execução. Segundo o autor,

realizar um estudo das operações agrícolas considerando os aspectos técnicos, tempo consumidos

e o custo com as operações é necessário a fim de selecionar espécimes mais adequados a cada

situação. Segundo Pacheco (2000), a seleção racional de máquinas agrícolas é de difícil

realização pelo número de variáveis e opções a serem consideradas. Para Baio et al. (2004), a

seleção de máquinas e implementos agrícolas é uma tarefa difícil, em que a escolha do

equipamento mais adequado para propriedade agrícola é tida como uma das etapas mais

importantes no processo de produção. Dessa forma os modelos são considerados como

ferramentas úteis na seleção da maquinaria agrícola.

Hansen et al. (2007) desenvolveram um modelo computacional com o objetivo de

determinar um caminho padrão para as manobras de cabeceira, sendo elas descritas

matematicamente. Os caminhos ou ciclos direcionais analisados para as manobras de cabeceiras

foram três: o primeiro realiza a manobra no final da cabeceira e entra na fileira adjacente a que

foi colhida. O segundo caminho é realizado saltando a fileira de cultivo adjacente a que foi

colhida e no final do talhão, volta passando sobre as fileiras de cultivo que foram saltadas, o

terceiro caminho, inicia-se ao meio da bordadura do talhão, seguindo progressivamente para fora

do talhão e de forma espiral no sentido anti-horário passando sobre as fileiras de cultivo de forma

a percorrer todo o talhão. Na aplicação do modelo foram utilizadas plataformas de 6, 8, 12 e 16

linhas e todas com espaçamento de 76,2 cm. No modelo pode ser observado uma redução no

tempo total de espera para realizar a manobra de cabeceira de 25% com o uso da plataforma de 8

31

linhas em relação a de 6, ocorrendo também uma redução de 34% no tempo, quando utilizou a

plataforma de 12 linhas para com a de 8, sendo que, o uso da plataforma de 16 linhas, não

apresentou uma elevada redução no tempo total de espera, apenas de 26%. Entretanto, entre as

plataformas consideradas no trabalho, a de 12 linhas foi a que proporcionou a maior redução no

tempo total de espera para realizar a manobra de cabeceira, ocorrendo esse incremento na

redução do tempo total, quando foi comparada com a de 8 linhas.

Mercante et al. (2010) desenvolveram o software “PRAPRAG” em linguagem de

programação. O modelo tinha como objetivo selecionar racionalmente as máquinas e adequá-las

aos parâmetros operacionais como: velocidade de trabalho, eficiência e os econômicos. O

software desenvolvido atuava no planejamento de seleção dos equipamentos, com base na análise

operacional do plano de produção requerido e nos parâmetros de desempenho operacional das

máquinas. O modelo ao final do seu funcionamento selecionava os melhores conjuntos

mecanizados como: trator, implementos e os equipamentos do tipo autopropelido, como as

colhedoras e os pulverizadores.

Rotz et al. (1983) realizaram um estudo para avaliar os custos dos equipamentos em

sistema de cultivo convencional e conservacionista, desenvolvendo um modelo computacional, a

fim de determinar um conjunto de máquinas para obtenção do máximo lucro de uma fazenda. Os

autores concluíram que nos sistemas de cultivo simulados, pode-se reduzir o custo do maquinário

somado ao da pontualidade, de 20 para 10 US$ ha-1

, quando selecionada a melhor combinação de

máquinas, por apresentar o mínimo custo ou máximo lucro.

Hughes e Holtman (1976) desenvolveram um modelo computacional que tinha como

objetivo a seleção de máquinas pela potência do motor para realizar as designadas operações de

campo. O modelo consistia no procedimento de quatro determinações, tais como: na seleção do

sistema mecanizado com a potência requerida, assim como na do trator, das máquinas de

acoplamento e na análise de custo.

Loewer et al. (1979) criaram um modelo computacional para um sistema de colheita de

cana, a fim de melhorar a seleção do maquinário, com várias soluções possíveis. Enquanto que

Crossley (1985) desenvolveu um modelo computacional para avaliar um sistema mecanizado de

cana-de-açúcar e tinha como objetivo analisar de forma econômica, os fatores existentes no

considerado sistema, servindo como meio útil nas decisões gerencial para o empreendimento

agrícola.

32

Lopes et al. (1995), a fim de selecionar um sistema mecanizado agrícola, criaram o

programa computacional “SOMA” que tinha como objetivo realizar a seleção de um conjunto de

máquinas agrícolas. Em relação aos resultados obtidos pelo programa, os autores relatam que o

custo apresentado pelo sistema otimizado foi sempre menor, quando comparado ao custo

selecionado pela capacidade operacional. O custo operacional apresentado pelo sistema

otimizado, apresentou-se maior em relação ao implantado, sendo que em duas de três

propriedades, houve redução de 20,9% para 7,9% e de 39,4% para 18%. Já na terceira

propriedade, como o sistema implantado estava bem dimensionado, constatou-se uma redução

próxima a 20%. Os autores concluíram que o programa desenvolvido apresentou resultados

satisfatórios, nas condições em que foi testado, apesar de utilizar de parâmetros de condições

diferentes das existentes na agricultura brasileira. Contudo, o programa consegue otimizar um

sistema de mecanização e permite selecionar o maquinário que atenda completamente as

exigências técnicas com o custo mínimo.

Os custos com as máquinas agrícolas influenciam na receita líquida de uma cultura. Matos

et al. (2006) desenvolveram um modelo computacional com o objetivo de avaliar a influência da

realização da adubação, fora do período de semeadura, na receita líquida da cultura da soja,

considerando-se dois sistemas de produção. Os sistemas de produção foram denominados de

tradicional, adubação executada no plantio, e o de antecipação da adubação, que se dá pela

adubação no período de pré-semeadura. Os autores concluíram com base nos resultados dos

cenários, que o sistema de antecipação da adubação, diminuiu o número de máquinas para a

semeadura em comparação ao sistema tradicional e, por consequência, aumentou a receita

líquida.

O trabalho de Burrows e Siemens (1974) foi um dos precursores do uso da computação

para análise de sistemas mecanizados agrícolas. Os autores elaboraram um programa como

ferramenta educacional para auxiliar os produtores agrícolas nas decisões de aquisição de

máquinas. O objetivo do programa foi o de determinar o custo de sistemas mecanizados incluindo

a pontualidade, referentes a atrasos na semeadura do milho. Os autores concluíram que os custos

com a pontualidade foram superiores aos do maquinário. Porém, o custo com os equipamentos

poderia ser menor, caso diminuísse o tamanho do maquinário, portanto não pode ocorrer a

diminuição, devido às máquinas ou implementos não poderem apresentar eficiência satisfatória.

33

O uso das informações no planejamento das operações agrícolas é primordial. Essas

informações envolvem o período de realização das operações, o tempo disponível em função das

condições climáticas, tempo de paradas, eficiência de campo, entre outros (BRUGNARO;

SBRAGIA, 1986). Segundo Mialhe (1974) e Milan (2004) o dimensionamento de máquinas

agrícolas é uma etapa decorrente a do planejamento para as operações a serem executadas. No

dimensionamento diversos fatores devem ser considerados, tais como: o tempo disponível,

jornada de trabalho diária, Eficiência gerencial (Eg), capacidades de campo teórica e efetiva, e a

Eficiência de campo (Efc). Nas operações de colheita, deve ser considerada a quantidade de

matéria-prima a ser colhida, capacidade de produção.

Piacentini (2007) desenvolveu um programa denominado de “MAQCONTROL”, com o

objetivo de calcular o custo horário e operacional de máquinas agrícolas e conjuntos

mecanizados. No desenvolvimento do programa foram considerados vários métodos para calcular

a depreciação anual, dentre eles a depreciação linear ou cotas constantes; por porcentagens

constantes ou método de Matheson; soma de dígitos; declínio em dobro; proporcional às horas

trabalhadas. Aos resultados o autor obteve os valores depreciados por hora, de 2,48 R$ h-1

pelo

método linear, de 6,78 R$ h-1

por Matheson, de 10,42 R$ h-1

pela soma de dígitos, de 9,30 R$ h-1

pelo declínio em dobro e com 10,42 R$ h-1

ao proporcional às horas trabalhadas.

Nas operações agrícolas, o tempo é um importante fator para as máquinas e implementos

que implica na diluição e redução dos custos fixos e variáveis, respectivamente. Mercante et al.

(2001) elaboraram um programa computacional, que faz parte de um pacote de sistemas

informatizados que constituem o software “PRAPRAG”, que tem como objetivo a estimativa do

tempo de trabalho do maquinário, considerando a área a ser trabalhada e os parâmetros

operacionais, tais como: velocidade, largura de trabalho e a eficiência. Os autores chegaram à

conclusão que o programa desenvolvido pode servir no planejamento das máquinas e

implementos de uma propriedade rural, por estimar a quantidade de horas úteis para realização

das operações.

Na mecanização agrícola os fatores considerados primordiais para análise de um sistema

mecanizado são os custos e o desempenho operacional, de acordo com Hunt (1977); Witney

(1988); Balastreire (1987); Banchi et al. (2006). O desempenho é medido por meio da capacidade

teórica, efetiva, de processamento, entre outros e depende do projeto da máquina. Já o custo é

dividido em fixo e variável. O custo fixo independe do uso e é calculado considerando-se a

34

depreciação, a vida útil, o juro, taxas, seguro e abrigo. O custo variável depende da utilização da

máquina e é calculado considerando o reparo e manutenção e consumo de combustível. A razão

entre o custo e o desempenho resulta no custo operacional, custo esse que sempre deve ser

minimizado.

Carreira (2010) desenvolveu um modelo com o objetivo de analisar o desempenho

econômico e operacional e a importância das variáveis de um sistema de transporte de cana-de-

açúcar. O autor pode concluir que as variáveis relacionadas ao desempenho operacional têm uma

ampla influência no sistema e pode tornar elevado o custo da matéria-prima. Entre as variáveis de

desempenho a velocidade é a mais importante, quando em grandes distâncias de ciclo e os

tempos de carregamento e descarregamentos são os mais significativos.

Buckmaster (2003), a fim de melhor selecionar tratores agrícolas, desenvolveu o modelo

“TRACTOR COST”, que tinha como objetivos obter os custos do trator, comparando facilmente

as alternativas e desenvolver um modelo empírico básico para determinar o custo com a opção de

considerar ou não o combustível. O autor concluiu que o custo do trator, quando calculado em

90% das predições, considerando-se ou não o consumo específico de combustível foi equivalente

a 1,5%.

Como forma prática, rápida e econômica para obter os custos existentes das máquinas e

implementos, Banchi et al. (2005) orientam que é necessário a criação de um banco de dados para

a determinação dos custos com reparos e manutenções. O objetivo é obter os gastos e a eficiência

da oficina, quantificando inicialmente as despesas com: peças próprias, mão-de-obra, peças de

terceiros, mão-de-obra realizada por terceiros, rateios com peças, com mão-de-obra e pneus,

resultando nas despesas com reparos e manutenções, que com o período de trabalho em horas ou

por quilometragem, define-se o custo com reparos e manutenções. Como forma simplificada,

Rotz (1986) optou em desenvolver um modelo computacional padrão dos custos de reparo e

manutenção, sendo que o referido modelo prevê os custos em função da potência da máquina e

pelo cálculo de vida útil em anos com as horas de uso da máquina.

Banchi et al. (2008a) realizaram um estudo com colhedoras em oito usinas de cana-de-

açúcar no País e concluíram que, no chamado custo global, os custos fixos atinge 33%, os de

reparo e manutenção 33%, o combustível 30% e o lubrificante 4%. No custo de reparo e

manutenção, 16% são provenientes da mão-de-obra, 22% de terceiro e 62% de peças. Ao analisar

as participações operacionais de caminhões, máquinas e veículos, a fim de identificar os

35

constituintes dos custos operacionais, Banchi e Lopes (2005) constataram que os fatores mais

significativos no custo operacional foram o combustível com 34,9% e peças e rateios com 23,5%.

Isaac et al. (2005) desenvolveram um modelo computacional de simulação econômica para

colhedora combinada de trigo, com o objetivo de analisar a velocidade de operação e a sua

influência na renda líquida máxima por unidade de área colhida. No cenário considerado como

base, os custos das máquinas foram os maiores representando 48% no custo total da colheita,

quando considerados os custos da propriedade agrícola. O custo apenas com as máquinas foi

próximo a 40% do custo total da colheita. Os autores concluíram que reduzindo o custo da

maquinaria, utilizando diferentes velocidades, e aumentando a área da colheita, não foi possível

aumentar a renda líquida por área colhida.

Os custos apresentados pelas máquinas agrícolas são considerados como fatores críticos de

acordo com Barboza et al. (1997). Os autores desenvolveram um modelo computacional para um

sistema mecanizado agrícola, com o objetivo de identificar e avaliar os fatores críticos, inerentes

à produção agrícola. Os autores constataram que os custos referentes à mecanização agrícola,

representam 40% do total da produção, sendo importante dimensionar adequadamente o

maquinário para o processo produtivo.

No entanto, realizar um simples planejamento para uma empresa agrícola, não significa,

segundo Soffner et al. (1993) um aumento na rentabilidade. O aumento na rentabilidade é obtido

pelo gerenciamento adequado do maquinário, minimizando seus custos, mas os menores custos

com as máquinas não são suficientes para fornecerem os maiores lucros ao empreendimento

agrícola.

A ausência de um bom método para o planejamento no sistema de colheita e logística de

cana-de-açúcar pode ocasionar atrasos nos tempos operacionais e, principalmente, prejuízos na

qualidade da matéria-prima colhida Hansen et al. (2002). Os autores desenvolveram um modelo

computacional a fim de identificar os fatores que contribuem aos longos atrasos entre a colheita e

a moagem da cana e que, por consequência, causam perdas no teor de sacarose. Os autores

concluíram que os atrasos identificados entre a colheita e a moagem da usina, considerando-se

um período de 20 semanas de colheita simulada, foi de aproximadamente 35,1 horas, em um

intervalo de confiança de 95%. O valor da simulação foi inferior a média real semanal, avaliada

também em um período de 20 semanas, em que variou de 48 a 72 horas.

36

Portanto, o bom resultado do empreendimento agrícola ou de uma safra tem uma forte

influência do planejamento, o qual deve ser realizado considerando a pontualidade para execução

das operações com o maquinário, como medida aos custos indiretos. De acordo com Witney

(1988) os custos indiretos dos equipamentos são consequência do planejamento inadequado na

realização das operações, e essa inadequação causa a redução na produtividade da cultura e/ou na

qualidade. As principais causas das ocorrências dos custos indiretos são devidas a atrasos na

semeadura, e colheita e a aplicação de defensivos fora da época. Segundo Crossley (1988) a

modelagem computacional é uma ferramenta adequada para realizar um bom planejamento de

máquinas agrícolas.

O algoritmo é fundamental no desenvolvimento do modelo computacional. Parmar et al.

(1996) desenvolveram um algoritmo genético. Os autores citam que o algoritmo pode ser

entendido como uma sequência lógica de instruções para desenvolver as rotinas do modelo.

Quando bem definidas e organizadas, a sequência permite que o modelo encontre a melhor

solução para o problema. Segundo Oksanen (2007), em alguns casos o algoritmo não resolve o

problema de maneira ideal e existem outros casos que ele não fornece soluções aceitáveis. Nesse

caso, o algoritmo em desenvolvimento servirá como caminho para obter o algoritmo ideal para

solucionar o problema.

Segundo Williams (2008), o termo modelo é utilizado para representar estruturas e

desenvolver cenários. Segundo Caixeta Filho (2001) um modelo matemático é uma estrutura que

simplifica a realidade. Embora, a programação matemática difere da programação computacional,

uma vez que a programação matemática é no sentido do planejamento, a qual não tem nada a ver

com computadores, apesar da existência errônea que confunde o uso da terminologia

„programação‟ (WILLIAMS, 2008).

37

3 MATERIAL E MÉTODOS

Para atender o objetivo de avaliar, de forma sistêmica, o desempenho operacional e

econômico da colheita mecanizada de cana-de-açúcar, desenvolveu-se um modelo

computacional, em planilha eletrônica e em linguagem de programação. Para tanto, o sistema

analisado foi caracterizado de acordo com o esquema apresentado na Figura 1.

(4)

Usina(1)

Transbordo (Trator e Carroceria(s) )(4)

Transporte

Colhedora(3)

(5)

Talhão(2)

Figura 1 - Problema inicial

De acordo com a Figura 1, a colheita se inicia com base na necessidade de cana da Usina

(1)1 e na definição dos talhões (2), local onde ocorrem as operações. Assume-se que no modelo a

colheita será realizada por meio de uma colhedora automotriz (3), máquina que executa o corte,

fracionamento, limpeza e carregamento da matéria-prima no transbordo (4). O transbordo é

constituído por um conjunto de trator e carroceria(s) e esse conjunto realiza o transporte interno,

1 Unidade que realiza a transformação da matéria-prima (cana-de-açúcar) em açúcar e álcool.

38

retirando a matéria-prima colhida do talhão e depositando-a no veículo (5) encarregado de

transportar a matéria-prima para a Usina. O transporte ou logística da matéria-prima do talhão

para a Usina, não é considerado neste modelo.

O trabalho foi realizado em duas etapas distintas. A primeira refere-se à construção,

verificação e validação do modelo e a segunda à aplicação do modelo na análise dos cenários

referentes à colheita mecanizada de cana-de-açúcar.

3.1 Desempenho operacional

O desempenho operacional e de produção da colhedora e transbordo2 foi baseado nas

propostas de Mialhe (1974), Brugnaro e Sbragia (1986), Milan (2004) e Ripoli e Ripoli (2009).

Essas propostas foram utilizadas para definir o número de equipamentos (colhedoras, tratores e

carrocerias) necessários para atender a uma dada demanda de cana-de-açúcar pela Usina.

O número de colhedoras é calculado de acordo com a equação (1).

em que:

NC: número de colhedoras;

RO: ritmo operacional (ha h-1

);

CCO: capacidade de campo operacional da colhedora (ha h-1

).

O ritmo operacional é calculado de acordo com a equação (2).

em que:

RO: ritmo operacional (ha h-1

);

ACh: área a ser colhida (ha);

TD: tempo disponível para a realização da operação agrícola (h).

O cálculo do tempo disponível é obtido de acordo com a equação (3).

em que:

TD: tempo disponível (h);

Nt: número total de dias (considerados como o período de safra);

2 Neste trabalho a denominação transbordo é utilizada para definir o conjunto formado pelo trator e carroceria(s).

(2)

(1)

(3)

39

Ndf: número de domingos e feriados (no período);

Ndui: número de dias úteis impróprios (no período);

Jt: jornada de trabalho (h);

Eg: eficiência gerencial ou administrativa, em decimal.

A área a ser colhida (ACh) refere-se a área que a Usina planeja colher ao longo da safra

agrícola. Já o tempo disponível (TD) refere-se ao número de horas disponíveis para realizar a

colheita no período estipulado para a safra (Nt). De acordo com as normas administrativas da

Usina a operação pode ou não ser realizada aos domingos e feriados (Ndf). O número de dias

úteis impróprios (Ndui) refere-se aos dias úteis em que a operação de colheita não pode ser

realizada devido a fatores relacionados ao clima/solo. A jornada de trabalho (Jt), número de horas

de trabalho por dia, é definida pela parte administrativa, enquanto que a Eficiência gerencial (Eg)

refere-se aos tempos perdidos por problemas administrativos da Usina.

A capacidade de campo operacional (CCO) é calculada de acordo com o número de linhas

da colhedora (NL), espaçamento de cultivo (ECt), velocidade de operação (VCh) e a eficiência de

campo (Efc), equação (4).

CCO =

em que:

CCO: capacidade de campo operacional (ha h-1

);

NL: número de linhas da colhedora (uma ou duas);

ECt: espaçamento entre fileiras da cultura (m);

VCh: velocidade de operação da colhedora (km h-1

);

Efc: eficiência de campo, em decimal.

Com base na capacidade de campo operacional (CCO) e na produtividade média da cultura

(PrC), calcula-se a capacidade de produção operacional da colhedora (CPO), equação (5).

em que:

CPO: capacidade de produção operacional da colhedora (t h-1

);

PrC: produtividade média do canavial (t ha-1

).

(4)

(5)

40

3.1.1 Número de transbordos

O transbordo realiza o transporte interno, retirando a cana colhida pela colhedora

depositando-a no veículo de transporte (logística). O número de transbordos necessários para

atender a uma colhedora é obtido por meio da razão entre a capacidade de produção operacional

da colhedora (CPO) e a capacidade operacional de transporte do transbordo (COTr), equação (6).

em que:

NCT: número de transbordos para atender uma colhedora;

COTr: capacidade operacional de transporte do transbordo (t h-1

).

A capacidade operacional de transporte do transbordo é determinada por meio da equação

(7).

em que:

CTC: capacidade total de carga do transbordo (t);

TT: tempo total do ciclo de carregamento (h);

Efct: eficiência de ciclo do transbordo, em decimal.

O tempo total de ciclo de carregamento (TT) é calculado de acordo com a equação (8).

em que:

TCar: tempo de carregamento do transbordo (h);

TDes: tempo descarregamento do transbordo (h);

TDT: tempo de deslocamento do transbordo (h).

O tempo de carregamento do transbordo é dado pela equação (9).

em que:

TCar: tempo de carregamento (h);

CCcar: capacidade de carga de uma carroceria (t);

Ncar: número de carrocerias que compõe o transbordo.

(7)

(8)

(6)

(9)

41

O tempo de deslocamento (TDT) correspondente ao tempo de percurso realizado pelo

transbordo referente ao deslocamento de ida carregado, colhedora até o caminhão, e o retorno

vazio, do caminhão até a colhedora. Ele é calculado pela razão entre a distância média da

colhedora ao veículo de transporte (DMCT) - caminhão e a velocidade de deslocamento do

transbordo (VDT) nesse percurso, equação (10).

em que:

TDT: tempo de deslocamento do transbordo (h);

DMCT: distância média entre a colhedora e o veículo de transporte (caminhão) (m);

VDT: velocidade de deslocamento do transbordo (km h-1

).

O tempo de descarregamento (TDes) deve ser fornecido como dado de entrada do modelo,

de acordo com as características do equipamento utilizado. A eficiência de ciclo do transbordo

(Efct) refere-se aos tempos perdidos durante o ciclo total de carregamento.

3.2 Desempenho econômico

O custo operacional da colhedora (COPc) é definido como sendo a razão entre o custo

horário da colhedora (CHCh) e a capacidade de campo operacional (CCO), equação (11).

em que:

COPc: custo operacional da colhedora (R$ ha-1

);

CHCh: custo horário da colhedora (R$ h-1

).

O custo de produção da colhedora (CPrc) é determinado por meio da razão entre o custo

horário da colhedora (CHCh) e a capacidade de produção operacional (CPO), equação (12).

em que:

CPrc: custo de produção operacional da colhedora (R$ t-1

).

O custo horário da colhedora é calculado de acordo com a equação (13).

(10)

(12)

(13)

(11)

42

em que:

CHCh: custo horário da colhedora (R$ h-1

);

CFH: custo fixo horário (R$ h-1

);

CV: custo variável (R$ h-1

).

O custo fixo horário (CFH) da colhedora é calculado com base na metodologia proposta

pela ASABE (2011), equação (14).

em que:


);

Vi: valor inicial das máquinas (R$);

Vf: valor final das máquinas, em decimal;

i: taxa de juros, em decimal;

AST: alojamento, seguro e taxas, em decimal;

NHPa: número de horas trabalhadas por ano (h ano-1

).

O número de horas trabalhadas por ano pela colhedora refere-se ao número de horas

previstas que o equipamento deve operar em uma dada situação. Ele é calculado por meio da

equação (15).

em que:

NHPa: número de horas trabalhadas por ano (h ano-1

).

O custo variável da colhedora envolve os gastos referentes ao combustível e ao reparo e

manutenção da máquina, equação (16).

em que:


);

CCB: custo com o combustível (R$ h-1

);

CRM: custo com reparo e manutenção (R$ h-1

).

(14)

(15)

(16)

43

O cálculo do custo do combustível da colhedora é realizado por meio da equação (17).

em que:


);

PL: preço do combustível (R$ L-1

);

CB: consumo de combustível (L h-1

).

Para o cálculo do consumo de combustível da colhedora estão previstas duas alternativas no

modelo. A primeira com base nos valores propostos por Banchi et al. (2008d) para três distintas

situações de consumo: mínimo (35,19 L h-1

), médio (39,12 L h-1

) e máximo (43,06 L h-1

). Esses

valores se referem a um levantamento de dados obtidos em oito Usinas do Estado de São Paulo e

correspondem aos modelos de colhedoras fabricadas no País no período de 1997 a 2007.

A segunda alternativa refere-se à utilização do modelo de consumo proposta por Tachibana

e Milan (2002) para tratores agrícolas, equação (18):

em que:

X: razão de potência, em decimal;

Pm: potência do motor fornecida pelo fabricante (kW).

Na equação proposta, a razão de potência (X) refere-se à razão entre a potência exigida na

TDP do trator e a potência máxima da TDP. Para o presente caso foi acrescentado uma correção

para a potência máxima do motor da colhedora (Pm). A multiplicação de Pm pelo fator de 0,83

de acordo com a American Society of Agricultural and Biological Engineers - ASABE (2011) foi

feita com a finalidade de transformar a Pm em uma “potência equivalente na TDP”.

O custo de reparo e manutenção (CRM) da colhedora é calculado, de acordo com ASABE

(2011), equação (19).

em que:


);

FRM: fator de reparo e manutenção, em decimal;

VUh: vida útil em horas da máquina.

(17)

(18)

(19)

44

Para a colhedora, o fator de reparo e manutenção (FRM) será utilizado de acordo com a

proposta de Banchi et al. (2008b), equação (20). A equação empírica foi desenvolvida com base

em um banco de dados de oito usinas, para colhedoras fabricadas no período entre 1997 e 2007.

3.2.1 Custo do transporte interno

O custo operacional do transbordo (COPt) é determinado por meio da razão entre o custo

horário do transbordo (CHC) e a capacidade de campo operacional da colhedora (CCO), equação

(21).

em que:

COPt: custo operacional do transbordo (R$ ha-1

).

O custo do transbordo da matéria-prima (CTMp) é definido pela razão do custo horário do

transbordo (CHC) e a capacidade operacional de transporte do transbordo (COTr), equação (22).

em que:

CTMp: custo do transbordo da matéria-prima (R$ t-1

).

O custo horário do transbordo (CHC) é calculado de acordo com a equação (23).

em que:

CHC: custo horário do transbordo (R$ h-1

);


);


).

O custo fixo horário (CFH) do transbordo é calculado com base na metodologia proposta

pela ASABE (2011), da mesma forma que o utilizado para o cálculo do custo horário da

colhedora.

O custo variável do transbordo envolve os gastos referentes ao combustível e ao reparo e

manutenção das máquinas, equação (24).

(22)

(23)

(21)

(20)

(24)

45

em que:


);


);


).

O cálculo do custo do combustível do trator é realizado por meio da equação (25).

em que:


);

PL: preço do combustível (R$ L-1

);

CB: consumo de combustível (L h-1

).

Para o cálculo do consumo de combustível do trator na operação de transbordo, considerou-

se os valores médios de consumo, por faixa de potência do motor do trator, propostos por Banchi

et al. (2008d), Tabela 4:

Tabela 4 - Consumo médio de combustível por faixa de potência do motor do trator

Faixa de Potência Consumo Médio

kW (cv) (L h-1

)

51 (Até 69) 4,04

51 - 58 (70 - 79) 4,45

59 - 69 (80 - 94) 5,21

70 - 84 (95 - 114) 6,82

85 - 102 (115 - 139) 7,59

103 - 125 (140 - 170) 10,20

126 - 146 (171 - 199) 11,52

147 - 168 (200 - 229) 16,92

169 - 190 (230 - 259) 23,18

191 (260 Acima) 25,14

Fonte: Banchi et al. (2008d)

O cálculo do custo de reparo e manutenção (CRM) do transbordo é calculado de acordo

com ASABE (2011), equação (26).

(26)

(25)

46

em que:


);

FRM: fator de reparo e manutenção, em decimal;

VUh: vida útil em horas da máquina.

O fator de reparo e manutenção (FRM) a ser empregado para o transbordo é o proposto pela

ASABE (2011).

3.3 Perdas de cana

As perdas de cana em função da velocidade de operação da colhedora foram estimadas de

acordo com a proposta de Ripoli (1996), equação (27).

em que:

PTc: perda total de cana (%).

3.4 Renda bruta e líquida

A renda bruta da colheita, definida como sendo o valor total da cana colhida menos as

perdas decorrentes da velocidade de operação da colhedora, foi calculada de acordo com a

equação (28).

em que:

RBC: renda bruta da colheita (R$);

PC: produção de cana (t);

PT: preço da tonelada de cana (R$ t-1

).

O custo da colheita é determinado pela soma do custo operacional da colhedora e

transbordo e multiplicado pela área a ser colhida, equação (29).

em que:

CC: custo da colheita (R$).

A renda líquida da colheita foi definida como sendo a diferença entre a renda bruta da

colheita (RBC) e o custo da colheita (CC), equação (30).

(28)

(29)

(27)

47

em que:

RLC: renda líquida da colheita (R$).

(30)

49

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os resultados do trabalho foram divididos em duas etapas distintas. A primeira refere-se ao

desenvolvimento do modelo e a segunda à aplicação do modelo na análise de cenários referentes

à colheita mecanizada de cana-de-açúcar. Como Cenário Básico considerou-se uma Usina, aqui

denominada de Usina Padrão (UP), com uma área própria de 22.000 ha, produtividade média de

80 t ha-1

e espaçamento entre fileiras de cultivo de 1,5 m. A colheita é realizada por meio de uma

colhedora automotriz de uma linha, com 251 kW (342 cv) no motor e valor inicial estimado de

R$ 900.000,00. O transbordo da matéria-prima é realizado por meio de duas carretas com

capacidade de 13 t, com valor inicial de R$ 50.000,00 cada, tracionadas por um trator 4x2 TDA

de 162 kW (220 cv) no motor, com valor inicial de R$ 160.000,00. Os dados de entrada

referentes às características da UP, que servem como base para alimentação do modelo, podem

ser visualizados nos Anexos I e II.

4.1 Desenvolvimento do modelo

O modelo denominado “ColheCana” possibilita a inclusão das características básicas do

sistema de produção de cana-de-açúcar da UP e que podem afetar a colheita mecanizada e o

transbordo da matéria-prima. A base do modelo é o fluxograma apresentado na Figura 2,

desenvolvido de acordo com os caracteres, ou simbologia, propostos por Oakland (2007).

O “ColheCana” foi desenvolvido em planilha eletrônica, do Excel®, e em linguagem de

programação Visual Basic®

. O modelo tem início (1)3 com a entrada de dados referentes à área

administrativa e clima (2): número total de dias de safra; número de domingos e feriados; número

de dias úteis impróprios previstos; jornada de trabalho; Eficiência gerencial (Eg). A Eg refere-se

aos tempos perdidos por problemas administrativos, tais como: falta de caminhões; ausência de

ordem de serviço, paradas não previstas, entre outros. Na sequência, realiza-se a entrada de dados

referentes à característica da cultura (3): área, produtividade média e o espaçamento de cultivo.

Com base nesses dados, determina-se o ritmo operacional da colheita (4).

3 Os números entre parênteses referem-se ao fluxograma da Figura 2.

50

Figura 2 - Fluxograma geral do modelo computacional

51

Na sequência, realiza-se a entrada dos dados referentes às características

técnicas/operacionais dos equipamentos (5) utilizados na colheita: potência no motor, número de

linhas, velocidade de trabalho, perdas na colheita, eficiência de campo, entre outros. Esses dados

associados aos dados administrativos/climáticos e da cultura, e ao ritmo operacional, determinam

o desempenho operacional da colhedora/transbordo (6): capacidade de campo (efetiva e

operacional) e de produção; consumo de combustível; distância total trafegada; quantidade de

cana colhida; número de colhedoras e de transbordos.

Os resultados referentes ao desempenho operacional, associados com a entrada de dados da

parte econômica (7), possibilitam o cálculo do desempenho econômico do sistema de colheita

(8): custo por hora, área e tonelada; custos fixos e variáveis; custo das perdas de cana colhida. Os

dados de entrada da parte econômica referem-se a: valor inicial e final; vida útil dos

equipamentos; fatores de alojamento, seguro e taxas; reparo e manutenção; preço do combustível.

Os resultados do modelo (9) permitem ao usuário analisar o desempenho operacional e

econômico da colheita mecanizada e decidir (10) sobre a viabilidade (11) ou não da mesma. No

caso do sistema de colheita não atender as necessidades do usuário (12), ou ele, usuário desejar

avaliar outro cenário, novos dados devem ser inseridos para uma nova seleção.

4.1.1 Verificação

O modelo foi verificado ao longo do seu desenvolvimento quanto a erros de rotina por meio

de simulações parciais e da comparação dos resultados obtidos com situações conhecidas

(cálculos manuais). Os erros existentes foram corrigidos e considera-se que a rotina do modelo

está correta, sendo possível realizar as simulações.

4.1.2 Validação

De acordo com os dados de entrada do modelo, Anexos A e B e pelas relações apresentadas

no fluxograma do modelo, observa-se que um grande número de variáveis pode afetar o custo de

produção da colheita mecanizada, desde a jornada de trabalho, a Eficiência gerencial (Eg) até o

espaçamento adotado para a cultura.

No presente caso, a validação do “ColheCana” foi realizada por meio da comparação dos

resultados obtidos na simulação com valores obtidos na bibliografia e de empresas/cooperativas.

52

Avaliou-se a consistência do modelo com relação ao custo da colheita e ao consumo de

combustível.

Na Figura 3 apresentam-se valores do custo da colheita mecanizada, sem considerar o

transbordo, obtidos na bibliografia, de uma empresa e cooperativas. Eles foram comparados com

o valor do Cenário Básico (CB). Os custos da colheita obtidos na bibliografia, Ripoli et al. (2001)

e Kronka e Monteiro (1999), encontravam-se em dólar e foram convertidos para real ao valor

cotado de 1,62 R$ US$-1

, vigente na data de 24/05/2011 pela BM&F BOVESPA. Os dados da

empresa, associação e cooperativas4 referem-se à safra 2010-2011.

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

9,00

10,00

11,00

12,00

Cu

sto

de P

ro

du

çã

o (

R$ t

-1)

A

BCB

CD

E F

Figura 3 - Custo de produção da colheita: A - Ripoli (2001); B - Kronka e Monteiro (1999); CB -

Cenário Básico; C - Associação de produtores de cana (1), D - Associação de

produtores de cana (2), E - Cooperativa de produtores de cana (3) e F - Usina

Na Figura 3, o menor valor obtido foi para a situação B, 3,39 R$ t-1

e o maior para a

situação E, com 11,30 R$ t-1

, uma amplitude de 7,91 R$ t-1

, enquanto que o Cenário Básico (CB)

tem um custo de produção de 4,73 R$ t-1

. Essa amplitude pode ser justificada pelas diferenças

existentes nos sistemas de produção: produtividade média do canavial; velocidade de operação da

4 Os dados obtidos referentes à empresa, associação e cooperativas de produtores de cana são todos do Estado de São

Paulo e os mesmos não autorizam a exposição de seus nomes.

53

colhedora; eficiência de campo entre outras. O custo de produção da situação B é 28,5% menor

que o Cenário Básico (CB), enquanto que a situação E é maior em 138,8%. Considerando-se que

o custo de produção obtido para o Cenário Básico (CB) está dentro do intervalo de variação dos

custos obtidos de diferentes empresa/associações e devido às inúmeras variações existentes no

sistema de produção pode-se afirmar que o modelo está prevendo adequadamente os custos

envolvidos com a colheita mecanizada.

Na Figura 4 apresentam-se os valores do custo de transbordo, obtidos de associações,

empresa e cooperativa, safra 2010-2011 e o custo gerado pelo Cenário Básico (CB).

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

Cu

sto

de P

ro

du

çã

o (

R$ t

-1)

CB

AB

C

D

Figura 4 - Custo de produção da operação de transbordo: CB - Cenário Básico; A - Associação de

produtores de cana (1), B - Associação de produtores de cana (2), C - Cooperativa de

produtores de cana (3) e D - Usina

Na Figura 4, o menor valor obtido foi para o Cenário Básico (CB), 2,36 R$ t-1

e o maior

para a situação A, com 3,99 R$ t-1

, uma amplitude de 1,64 R$ t-1

. A situação C tem um custo de

produção de 2,38 R$ t-1

e apresenta uma diferença de 0,02 R$ t-1

em relação ao Cenário Básico

(CB). A amplitude apresentada decorre das diferenças existentes entre as variáveis e sistemas de

produção: distância de deslocamento; capacidade total de carga; capacidade operacional de

transporte; velocidade de operação; eficiência de campo entre outras. O custo de produção do

54

Cenário Básico (CB) é 69,4% menor que a situação A, enquanto que a situação C é 1,01% maior

que o Cenário Básico (CB). Devido às inúmeras variações existentes no sistema de produção,

constata-se que o modelo prevê adequadamente os custos envolvidos com a operação de

transbordo.

Outro item utilizado para a validação do modelo refere-se ao consumo de combustível.

Uma alternativa proposta para o modelo é a de utilizar o modelo de consumo de Tachibana e

Milan (2002) para tratores agrícolas (equação 18). A equação permite simular diferentes cargas

do motor, como forma de representar diferentes condições de trabalho, impostas principalmente

pelas condições do canavial. A outra alternativa é utilizar os dados de consumo de acordo com a

proposta de Banchi et al. (2008d). Essas duas alternativas foram comparadas com dados obtidos

na bibliografia, Tabela 5. A comparação pode ser observada na Figura 5.

Tabela 5 - Consumo de combustível em litros por hora e por tonelada em colhedoras

PR. M. Vel. Op.

(t ha-1

) (km h-1

) (L h-1

) (L t-1

)

A1 1,34 45,28 2,92

A2 2,66 49,77 1,25

A3 5,27 60,04 0,69

A4 7,68 66,27 0,61

B1 1,70 97,35 3,21

B2 3,37 96,22 1,77

B3 5,39 103,90 1,04

B4 8,01 108,45 0,83

C1 5,00 57,27 0,47

C2 7,00 60,56 0,47

C3 5,00 53,75 0,66

C4 7,00 55,60 0,52

C5 5,00 63,04 0,70

C6 7,00 64,80 0,53

Belardo (2010)

Importada 136,76

John Deere 3520

Colhedora

176,26Nacional

Código

Nery (2000)

Case A8800

Santal Tandem SII

100,00

100,00

100,00

Carvalho Filho (2000)

Autor

Consumo de Combustível em Litros por hora e por Tonelada

Consumo

Fonte: Nery (2000), Carvalho Filho (2000) e Belardo (2010). PR. M. - Produtividade média do

canavial; Vel. Op. - Velocidade de operação

55

0,00

0,25

0,50

0,75

1,00

1,25

1,50

1,75

2,00

2,25

2,50

2,75

3,00

3,25

Co

nsu

mo

de

Co

mb

ust

ível

(L

t-1

)

Dados de Consumo de Combustível de Colhedoras

BA

1

BA

2

BA

3

A1

A2

A3

A4

B1

B2

B3

B4

C1

C2

C3

C4

C5

C6

T5

0

T6

0

T7

0

T8

0

T9

0

T100

Utilizado no Cenário

Básico (CB)

Figura 5 - Consumo de combustível de colhedoras: BA - Banchi et al. (2008d) consumo mínimo

(BA1), médio (BA2) e máximo (BA3); Nery (2000) - A1, A2, A3 e A4; Carvalho Filho

(2000) - B1, B2, B3 e B4; Belardo (2010) - C1, C2, C3, C4, C5 e C6; T - Tachibana e

Milan (2002) na razão de potência de 50% (T50), 60% (T60), 70% (T70), 80% (T80),

90% (T90) e 100% (T100)

Conforme se observa na Figura 5, os valores de consumo por tonelada de cana são muitos

variáveis com um mínimo de 0,47 L t-1

ao máximo de 3,21 L t-1

, uma amplitude de 2,79 L t-1

.

Essa variação é devida as diferentes condições de trabalho, a qual estar sujeita a colheita

mecanizada. A alternativa proposta de Banchi et al. (2008d) e a de Tachibana e Milan (2002)

fornecem valores intermediários, podendo ser utilizados para estimar o consumo. Optou-se, em

um primeiro momento, utilizar no modelo o consumo médio proposto por Banchi et al. (2008d)

de 39,12 L h-1

, por se tratar de dados reais obtidos em um levantamento realizado em oito usinas

por um período de dez anos.

4.2 Cenário Básico (CB)

Os resultados gerais referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão (UP), são

apresentados na Tabela 6.

56

Tabela 6 - Resultados referentes ao Cenário Básico (CB) da Usina Padrão (UP)

SCMC

Trator Carroceria

PC t

TD h (Dia) - 3.581 149 -

RO ha h-1

L m

CCE ha h-1

CCO ha h-1

CPO t h-1

TCar min 32,50

TT min 39,90

COTr t h-1 31,28

NCT Cargas

HT h 45.015 45.015

Horas Máquina HM h Ano-1 2.046 2.046

Número de Máquinas NM Número 22 44

DTT km

Custo Fixo Anual CFA R$ Ano-1 26.620,00 17.050,00

Custo Fixo Horário CFH R$ h-1 13,01 8,33

R$ Ano-1 11.200,00 8.000,00

R$ h-1 5,47 3,91

R$ Ano-1 12.220,00 7.050,00

R$ h-1 5,97 3,45

R$ Ano-1 3.200,00 2.000,00

R$ h-1 1,56 0,98

L t-1

L h-1

CCB R$ h-1

CRMH R$ h-1 13,33 6,67

CRMA R$ Ano-1 27.282,05 13.641,03

Custo Horário CH R$ h-1 58,70 15,00

Custo Operacional COP R$ ha-1

CPO R$ t-1

Perda Total de Cana PTC %

Renda Bruta da Colheita RBC R$

Custo da Colheita CC R$

RLC R$

Dados de Saída-Cenários

11.032.101,78

83.757.818,78

57,52

5,40

0,82

39,12

77,86

91,80

4,73

122,83

2,36

16,26

32,35

4,18

94.789.920,57

31,50

68.737,50

18.000,00

3.333

191.737,50

-

-

-

-

0,52

Item

146.667

Dese

mp

en

ho

Eco

nô

mic

o

11

Distância Total Trafegada

Custo com o Combustível

Custo com Reparo e Manutenção por Hora

Custo com Reparo e Manutenção por Ano

Custo de Produção Operacional

Renda Líquida da Colheita

48,00

0,60

Cap. Oper. de Transporte do Transbordo

36.667

Capacidade Efetiva

- 67.692

Tempo Total do Ciclo de Carregamento

Horas Trabalhadas

Juros Anual

RE

SU

LT

AD

OS

Produção de Cana

0,75

Capacidade de Processamento Operacional

Tempo de Carregamento

Tempo Disponível

Dese

mp

en

ho

Op

era

cio

nal

Número de Cargas do Transbordo

Aloj. Seg. Tax.

Depreciação

Unidade

1,50

1.760.000

160.205

AST

JRA20,62

Consumo de Combustível CB

DPA

378,63

105.000,00

306.000,00

227,18

Variável

Capacidade Operacional

Ritmo Operacional

Largura de Trabalho

6,14Ag

ron

om

ia

ColhedoraSigla

57

Na Tabela 6 o ritmo operacional necessário para atender a demanda de produção de cana de

1.760.000 t na safra, correspondente à área de 22.000 ha, é de 6,14 ha h-1

, nas condições

apresentadas e para um canavial com produtividade média de 80 t ha-1

. Nessas condições, a

colhedora tem a capacidade operacional de 0,60 ha h-1

e uma capacidade de produção de 48 t h-1

.

Para essa situação onze colhedoras, vinte e dois tratores, quarenta e quatro carrocerias (vinte e

dois transbordos) são necessários. Cada colhedora deve operar 3.333 h e percorrer uma distância

estimada de 13.333 km na safra, totalizando 36.667 h e 146.667 km. Cada conjunto de transbordo

deve operar 2.046 h, percorrer 7.282 km, totalizando 45.015 h e 160.205 km.

O custo total previsto para a colheita é de R$ 11.032.101,78, o que representa 501,46 R$

ha-1

. Deste valor, 378,63 R$ ha-1

refere-se à colhedora e 122,83 R$ ha-1

ao transbordo,

correspondendo-a a 4,73 R$ t-1

e 2,36 R$ t-1

, respectivamente. A perda total de cana estimada

para a velocidade de operação de 5 km h-1

foi de 4,18%, correspondendo a um total na safra de

73.568 t, equivalente a R$ 4.135.257,28.

De acordo com os resultados obtidos para o Cenário Básico (CB), Tabela 6, a colheita

mecanizada (colhedora) representa 75,51% dos custos, enquanto que o transporte interno no

talhão, trator e carrocerias, representam 24,49%, Figura 6 (6a).

58

75,51

24,49

Colhedora (%)

Transbordo (%)

13,87

9,08

2,38

34,27

40,41CRM (%)

DPA (%)

JRA (%)

AST (%)

CCB (%)

12,73

12,78

3,45

43,90

27,14CRM (%)

JRA (%)

DPA (%)

AST (%)

CCB (%)

Figura 6 - Distribuição dos custos (%) para o Cenário Básico (CB): 6a - Colhedora e transbordo;

6b - Colhedora e 6c - transbordo. CRM - (Custo com reparo e manutenção), CCB -

(Custo com o combustível), DPA - (Depreciação anual), JRA - (Juro anual) e AST -

(Alojamento, seguro e taxas)

Para a colhedora, como mostra a Figura 6b, a variável de maior expressão no custo refere-

se ao reparo e manutenção (CRM) com 40,41%, seguido do combustível (CCB) com 34,27%,

totalizando 74,68%. Esses dois itens compõem o custo variável e, portanto, o custo fixo

representa 25,32%. Na Figura 6c a variável de maior expressão no custo do transbordo, refere-se

ao combustível (CCB) com 43,90%, seguido do reparo e manutenção (CRM) com 27,14%,

totalizando 71,04% dos custos variáveis e o custo fixo de 28,96%.

6a

6b 6c

59

Para avaliar o impacto das variáveis no sistema de produção realizou-se uma análise de

sensibilidade envolvendo: Eficiência gerencial (Eg); espaçamento de cultivo; produtividade do

canavial; velocidade de operação; eficiência de campo; juro; fator de reparo e manutenção; preço

do combustível; valor inicial. Cada variável foi acrescida de 10% individualmente e os efeitos no

custo de produção foram observados, Figura 7.

-2,41

-8,69 -8,69 -8,82

-11,48

1,04

3,61 3,77

6,25

-11,50

-10,00

-8,50

-7,00

-5,50

-4,00

-2,50

-1,00

0,50

2,00

3,50

5,00

6,50

8,00

9,50

11,00

Alt

era

çã

o n

o C

ust

o d

e P

ro

du

çã

o (

%)

A

B C D

E

G H

I

F

Figura 7 - Análise de sensibilidade para o Cenário Básico (CB): A - Eficiência gerencial; B -

Espaçamento de cultivo; C - Produtividade do canavial; D - Velocidade de operação; E

- Eficiência de campo; F - Juro; G - Fator de reparo e manutenção; H - Preço do

combustível; I - Valor inicial

Na Figura 7 observa-se que um acréscimo de 10% na eficiência de campo representa uma

redução no custo da tonelada de 11,48%, enquanto que um acréscimo de 10% no valor inicial dos

equipamentos representa um aumento de 6,25%. A segunda variável de maior impacto no

decréscimo do custo foi a velocidade de operação, enquanto que o preço do combustível é a

segunda variável de maior impacto para o acréscimo.

4.2.1 Custo de produção e área colhida

Na Figura 8 é apresentado o custo de produção em função da área colhida.

60

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

5,50

6,00

6,50

7,00

7,50

8,00

8,50

0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 18.000 20.000 22.000

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Área (ha)Colhedora Transbordo

2.149

4.2976.446 8.594

12.891 15.040 17.188 19.337 21.485

2.149

4.2976.446 8.594 10.743 12.891 15.040 17.188

10.743

19.337 21.485

1 Colhedora

2 Colhedoras

3 Colhedoras4 Colhedoras

5 Colhedoras 6 Colhedoras 7 Colhedoras 8 Colhedoras 9 Colhedoras 10 Colhedoras 11 Colhedoras

2 Conj.

4 Conj.

6 Conj.8 Conj. 10 Conj. 12 Conj. 14 Conj. 16 Conj. 18 Conj. 20 Conj. 22 Conj.

Figura 8 - Custo de produção em função da área

Na Figura 8 observa-se que para uma área de 500 ha o custo da colheita é de 8,33 R$ t-1

,

enquanto que para o transbordo é 4,40 R$ t-1

, totalizando 12,73 R$ t-1

. Nessa situação estão sendo

utilizados uma colhedora e dois transbordos. Conforme ocorre um acréscimo na área, o custo por

tonelada diminui até atingir a área máxima possível de ser colhida por essa frente, equivalente a

2.148 ha. Nessa situação (área máxima) o custo da colheita é de 4,65 R$ t-1

e para o transbordo

2,31 R$ t-1

, totalizando 6,96 R$ t-1

.

Esta queda no custo é devido a diluição do custo fixo dos equipamentos pelas horas

trabalhadas. Quanto maior a área, maior é o número de horas trabalhadas pelos equipamentos, até

a situação em que a capacidade operacional não é suficiente para atender o ritmo operacional no

prazo previsto, o que implica a entrada de uma nova colhedora e mais dois transbordos. Com 500

ha, a colhedora opera 833 h e o transbordo 520 h. Para 2.148 ha cada colhedora opera 3.580 h e o

transbordo 2.198 h. Com a entrada de uma nova máquina, o que ocorre com 2.149 ha, cada

colhedora deve operar 1.791 h e o transbordo 1.099 h, totalizando 3.582 h de colheita e 4.397 h

de transporte interno. Para atender aos 22.000 ha do Cenário Básico (CB) são necessárias onze

colhedoras e quarenta e quatro transbordos com o custo de 4,73 R$ t-1

e 2,36 R$ t-1

61

respectivamente, totalizando 7,09 R$ t-1

. Nas Figuras 9 e 10 pode ser observado o efeito do

número de horas trabalhadas nos custos fixos e variáveis. Quando o cálculo é feito por ano, o

custo fixo é constante, enquanto que o custo variável aumenta proporcionalmente ao número de

horas trabalhadas. Porém, quando o cálculo é feito em termos específicos, reais por tonelada, o

custo variável é constante e independe do número de horas trabalhadas, enquanto que o custo fixo

decresce proporcionalmente com o uso da máquina.

0

100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

250 500 750 1.000 1.250 1.500 1.750 2.000 2.250 2.500 2.750 3.000

Cu

sto

An

ua

l (R

$ A

no

-1)

Horas

Custo Fixo SCMC Custo Variável SCMC

Figura 9 - Custo anual da colhedora e transbordo (R$ ano-1

) em função das horas

62

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

22,00

250 500 750 1.000 1.250 1.500 1.750 2.000 2.250 2.500 2.750 3.000

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Horas

Custo Fixo SCMC Custo Variável SCMC

Figura 10 - Custo de produção da colhedora e transbordo (R$ t-1

) em função das horas

4.2.2 Eficiência de campo (Efc)

Na Figura 11 é apresentado o custo de produção do sistema de colheita mecanizado de cana

(SCMC) - colhedora e transbordo - em função da eficiência de campo. Observa-se na figura que o

custo de produção diminui à medida que se aumenta a eficiência de campo, pois o aumento da

eficiência eleva a capacidade do SCMC.

63

0,00

25,00

50,00

75,00

100,00

125,00

150,00

175,00

200,00

225,00

250,00

275,00

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Eficiência de Campo (%) Figura 11 - Custo de produção do SCMC em função da eficiência de campo

Uma baixa eficiência de campo implica em um custo por tonelada colhida praticamente

proibitivo. Por exemplo, para uma eficiência de 20% o custo por tonelada corresponde a 72,18

R$ t-1

, enquanto que para a eficiência considerada no Cenário Básico (CB) 80% foi 7,09 R$ t-1

,

uma diferença de 65,09 R$ t-1

. Porém, acima de 80% os ganhos na redução de custo são pequenos

e é importante analisar se os investimentos necessários para se obter esses ganhos são viáveis.

Aumentar a eficiência de campo de 80% para 90% representa um ganho de 0,12 R$ t-1

e

uma redução de R$ 1.183.490,55 na safra.

4.2.3 Velocidade e perdas

O custo de produção da colhedora é apresentado na Figura 12 para duas situações: operação

de colheita realizada sem perdas de cana; operação realizada com perdas de cana devido à

velocidade de trabalho, normais na atividade. As perdas foram estimadas de acordo com a

proposta de Ripoli (1996). Por meio da revisão bibliográfica, constatou-se que não existem

muitos trabalhos de perdas em função da velocidade de operação de colhedoras. Uma das

possíveis causas que se apresenta para esse fato pode estar relacionada à dificuldade de se obter

as equações de perdas devido à variabilidade da produtividade de cana existente dentro do talhão.

64

Porém, na prática a matéria-prima não é perdida, pois as empresas realizam o recolhimento da

cana deixada pela máquina.

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10,0

Per

da

(%

)

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Velocidade de Operação (Km h-1)

Perda Custo de Produção (Sem Perdas) Custo de Produção (Com Perdas)

Figura 12 - Custos de produção da colhedora e a perda total de cana em função da velocidade de

operação

Na Figura 12 observa-se que para baixas velocidades de operação, 1 km h-1

, o custo atinge

a 34,80 R$ t-1

e 34,51 R$ t-1

para a colhedora operando com e sem perdas respectivamente. Os

dois valores são praticamente iguais e as perdas nessa velocidade equivalem a 0,81%. Com o

aumento da velocidade, as perdas aumentam linearmente, mas o custo decresce, devido à maior

capacidade operacional obtida. Para uma velocidade de 7 km h-1

, as perdas previstas representam

5,87% e a diferença do custo operacional, com e sem perdas, é de 0,31 R$ t-1

. Para o Cenário

Básico (CB), a previsão de colheita na safra é de 1.760.000 t, o valor das perdas representaria R$

4.135.257,28 na safra.

4.2.4 Produtividade da cultura

Uma produtividade maior ou menor de cana no talhão interfere nos custos da colheita.

Considerando-se todas as outras variáveis envolvidas constantes, o custo de produção da

65

colhedora em função da área e para três diferentes produtividades do talhão são apresentadas na

Figura 13. A produtividade média de 80 t ha-1

foi considerada para o Cenário Básico (CB).

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

50,00

55,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 1.700 1.800 1.900 2.000 2.100 2.200

Cu

sto d

e P

rod

uçã

o (

R$

t-1

)

Área (ha)

Colhedora (Prod. Méd. 80 t ha) Colhedora (Prod. Méd. 100 t ha) Colhedora (Prod. Méd. 120 t ha)

2.149

2.149

2.149

Figura 13 - Custo de produção da colhedora em função da área e da produtividade média

Para pequenas áreas a influência do custo fixo no custo de produção é muito alto o que

diminui a influência da produtividade. Para uma área de 100 ha o custo de produção para as

produtividades de 80, 100 e 120 t ha-1

é de 27,50, 22,00 e 18,33 R$ t-1

respectivamente. Já para

uma área de 2.000 ha, área esta quase próxima do limite de entrada de uma segunda máquina, o

custo para as produtividades de 80, 100 e 120 t ha-1

é de 4,73, 3,79 e 3,16 R$ t-1

respectivamente,

uma diferença de 20,00 e 33,33% em relação ao Cenário Básico (CB), com 80 t ha-1

.

Na Figura 14 é apresentado o custo de produção do transbordo nas produtividades de 80,

100 e 120 t ha-1

.

66

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

20,00

22,00

24,00

26,00

28,00

30,00

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000 1.100 1.200 1.300 1.400 1.500 1.600 1.700 1.800 1.900 2.000 2.100 2.200

Cu

stod

e P

rod

uçã

o (

R$

t-1

)

Área (ha)

Transbordo (Prod. Méd. 80 t ha) Transbordo (Prod. Méd. 100 t ha) Transbordo (Prod. Méd. 120 t ha)

2.149

2.149

2.149

Figura 14 - Custo de produção do transbordo em função da área e da produtividade média

O custo de produção do transbordo na área de 100 ha nas produtividades de 80, 100 e 120 t

ha-1

é de 15,32, 12,32 e 10,32 R$ t-1

respectivamente, o que corresponde a uma diferença

percentual em relação ao Cenário Básico (CB) de 19,59 e 32,66% para as produtividades de 100

e 120 t ha-1

, respectivamente. Já para uma área de 2.000 ha, área esta quase próxima do limite de

entrada de mais dois transbordos, o custo para as produtividades de 80, 100 e 120 t ha-1

é de 2,36,

1,95 e 1,67 R$ t-1

respectivamente, uma diferença de 17,36 e 28,94% em relação ao Cenário

Básico (CB), com 80 t ha-1

.

4.2.5 Alternativa de espaçamento

Uma das alternativas tecnológicas que o setor sucroalcooleiro vem adotando é a alteração

no espaçamento de plantio, de 1,5 m entre fileiras simples, para o espaçamento duplo alternado,

com espaçamento de plantio de 2,5 m entre fileiras. A proposta é obter a mesma produção por

unidade de área, mas aumentando a capacidade de trabalho da colhedora, pois esta passa a colher

duas fileiras ao invés de uma. Na figura 15 é apresentado o resultado para uma operação de

colheita em espaçamento duplo na mesma velocidade de operação do Cenário Básico (CB) e a 4

km h-1

. A máquina possui duas linhas e o seu valor inicial foi considerado 30% maior do que a da

colhedora de uma linha, com todas as outras condições constantes para as duas situações.

67

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

50,00

55,00

60,00

65,00

70,00

75,00

0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 2.200 2.400 2.600 2.800 3.000 3.200 3.400 3.600

Cu

sto d

e P

rod

uçã

o (

R$ t

-1)

Área (ha)

Fileira Simples (1,5 m) (Colhedora de 1 Linha)

Fileira Dupla Alaternada (2,5 m) (Colhedora de 2 Linhas)

Fileira Dupla Alaternada (2,5 m) (Colhedora de 2 Linhas)

2.1493.581

2.865

(5 km h-1)

(5 km h-1)

(4 km h-1)

Figura 15 - Custo de produção em função da área em diferentes espaçamentos de cultivo

Conforme se observa na figura 15, a colhedora de duas linhas na mesma velocidade de

operação do Cenário Básico (CB) passa a ser mais econômica a partir de uma área de 1.150 ha,

enquanto que na velocidade de 4 km h-1

o custo é superior até 2.148 ha, área essa que uma

segunda colhedora de uma linha se faz necessário. A exata necessidade de uma nova colhedora

de uma linha ocorre aos 2.149 ha e, para a colhedora de duas linhas na velocidade de 4 km h-1

ocorre aos 2.865 ha, enquanto que para a de duas linhas na velocidade do Cenário Básico (CB)

será necessário a aquisição de uma nova máquina a partir de 3.581 ha. Essa diferença faz com

que a frota original de onze colhedoras para atender ao Cenário Básico (CB) seja diminuída para

oito colhedoras de duas linhas na mesma velocidade de operação do Cenário Básico (CB). Para

2.149 ha o custo por tonelada é de 5,77 R$ t-1

para a colhedora de uma linha, enquanto que nos

2.865 ha com a colhedora de duas linhas na velocidade de 4 km h-1

o custo por tonelada é de 5,71

R$ t-1

e de 4,56 R$ t-1

aos 3.581 ha para a colhedora de duas linhas na velocidade do Cenário

Básico (CB). Nessa situação para colher os 3.600 ha devem ser percorridos 24.000 km pelas

máquinas de uma linha e 14.400 km pela máquina de duas linhas. Ao final da safra a diferença da

distância percorrida pelas máquinas é de 9.600 km.

68

4.2.6 Custo com o combustível

Na Figura 16 é apresentado o custo de produção em função da carga imposta ao motor,

utilizando-se a segunda alternativa de cálculo de consumo para a colhedora, de acordo com

Tachibana e Milan (2002).

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

50 60 70 80 90 100

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Razão de Potência (%)

Figura 16 - Custo de produção da colhedora em função da razão de potência

O modelo desenvolvido apresenta a possibilidade de calcular o consumo de combustível,

obtido em função da razão de potência utilizada pelo motor da colhedora e a potência máxima do

motor. Considerando-se o aumento ou diminuição da produtividade do talhão, afeta a carga

imposta ao motor, esse fato causa um aumento ou diminuição no consumo de combustível e

consequentemente do custo de produção da colhedora. Na Figura 16 observa-se que, para uma

mesma produtividade do canavial, operar na região entre 70 a 90% da carga do motor, reduz o

custo de produção da colhedora.

69

4.2.7 Distância de transporte interno

O transbordo tem uma participação inferior à da colhedora na composição dos custos,

representando 24,49% para o Cenário Básico (CB). Um dos aspectos que pode afetar o seu

desempenho, e consequentemente o custo, é a distância da colhedora em relação ao veículo de

transporte - caminhão, Figura 17.

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000

Ca

pa

cid

ad

e O

per

aci

on

al d

e T

ran

spo

rte

(t h

-1)

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Distância Média Entre a Colhedora e o Veículo de Transporte (m)

Custo de Produção Capacidade Operacional de Transporte

Figura 17 - Custo de produção e a capacidade operacional de transporte do transbordo em função

da distância média entre a colhedora e o veículo de transporte - caminhão

Na Figura 17 observa-se que um aumento de 400 m (100 m para 500 m) na distância média

entre a colhedora e o veículo de transporte, implica em uma diminuição na capacidade do

transbordo de 6,07 t h-1

e um aumento de custo da ordem de 0,40 R$ t-1

(17,09%).

70

4.3 Eficiência gerencial (Eg)

A Eficiência gerencial (Eg) é incluída no modelo para considerar a influência dos tempos

perdidos por fatores administrativos. Esses tempos são devidos às falhas gerenciais e/ou

administrativas e incluem os tempos perdidos por falta de ordem de serviço, falta de caminhões

de transporte, esperas para carregamento e descarga. Se não existissem essas perdas, a Eg seria de

100% e as operações eram realizadas considerando o seu potencial máximo. Já a eficiência

operacional, é mais difícil de ser alterada, pois está relacionada com a operação em si e que

depende principalmente do formato dos talhões e tipo de manobras. No gerenciamento da rotina

da empresa a busca pela eliminação dos tempos perdidos, deve ser constante.

A Figura 18 apresenta a comparação entre o Cenário Básico (CB), onde foi considerada a

Eg de 80% e o cenário ideal com as mesmas características do CB, mas onde os tempos perdidos

foram eliminados com uma Eg de 100%.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

5,50

6,00

0 2.500 5.000 7.500 10.000 12.500 15.000 17.500 20.000

Cu

sto

de

Pro

du

ção

(R

$ t

-1)

Área (ha)

Colhedora (Cenário Básico) Transbordo (Cenário Básico)Colhedora (Cenário Ideal) Transbordo (Cenário Ideal)

2.149

4.297

8.594

12.89110.743

15.040 17.188 19.337

19.337

10.7436.446

12.891 21.485

15.040 17.188 21.485

2.149

4.2976.446

8.594

3.070

6.139 9.20812.277 15.347 18.416 21.485

3.0706.139

9.208 12.277 15.347 18.416 21.485

Figura 18 - Custo de produção em função da área: Cenário Básico (CB) e Eficiência gerencial

(Eg)

71

Com uma Eg de 100%, sem perdas ocasionadas por ações administrativas, ocorre um

aumento das horas trabalhadas pelas máquinas, colhedoras e transbordos. Com esse aumento do

número de horas, a necessidade de inclusão de uma segunda colhedora ocorre para uma área de

3.070 ha, com um custo de 5,10 R$ t-1

, enquanto que com a Eg de 80% ocorre com 2.149 ha com

o custo de 5,13 R$ t-1

. A diferença em termos de custo da colheita para a área total, 22.000 ha, é

de 0,33 R$ t-1

. Para atender ao cenário ideal com 100% de eficiência serão necessários 8

colhedoras e 16 conjuntos de transbordos contra 11 colhedoras e 22 conjuntos de transbordos

para a condição inicial.

73

5 CONCLUSÕES

Com a verificação e validação efetuada pode-se afirmar que o modelo permite ser aplicado

para simular o processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar.

Durante o desenvolvimento do modelo observou-se que existem lacunas a serem

preenchidas no tocante ao desempenho dos equipamentos, como por exemplo, cálculo das perdas

de cana em função da velocidade e modelos para predição de consumo em função da

produtividade.

No processo de colheita mecanizado a colhedora é quem mais impacta nos custos, e as

variáveis de maior importância para o sistema de colheita são a eficiência de campo e o valor

inicial das máquinas.

Existe uma área máxima que um equipamento, colhedora ou transbordo, pode atender as

condições impostas no problema. Para essa área o custo de produção é mínimo.

O aumento na velocidade de operação implica positivamente no desempenho operacional,

porém eleva as perdas de cana e o custo de produção.

A maior produtividade no talhão impacta positivamente no custo de produção da colhedora,

porém é preciso considerar a influência no consumo de combustível, devido a maior carga

imposta ao motor. O combustível é uma das variáveis de maior impacto no custo do sistema.

Para as condições propostas para o Cenário Básico (CB) a alteração no espaçamento da

cultura é viável economicamente, reduz o número de máquinas e a distância percorrida na safra.

A Eficiência gerencial (Eg) mede os tempos perdidos de um sistema, desperdícios,

portanto, a melhoria na gestão vai refletir na diminuição do custo de produção e na redução dos

equipamentos necessários.

75

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81

ANEXOS

83

ANEXO A - Modelo computacional em planilha

Na tabela 7 apresentam-se os dados (variáveis) referentes ao Cenário Básico (CB) para a

Usina Padrão (UP).

Tabela 7 - Variáveis de entrada do modelo

Trator Carroceria

ND Número

NDF Número

NDUI Número

JT h

EG Decimal

AT ha

PMC t ha-1

EC m

VI R$ 160.000 50.000

VF Decimal 0,3 0,2

VUA Ano 10 10

VUH h 12.000 12.000

i Decimal 0,1175 0,1175

AST Decimal 0,02 0,02

FRM Decimal 1,00 0,80

PL R$ L-1

VEL km h-1

EFC Decimal

POT CV

NLC Número

Capacidade de Carga CC t

Quantidade de Transbordo QT Número

Tempo de Descarregamento TDES min

DMCT m

PT R$ t-1

Variável

ColhedoraSigla Unidade

SCMC

244

Número de Linhas da Colhedora

2

Cara

cte

ríst

icas

Técn

icas

Pla

neja

men

to

6

Juro ao Ano

30,9

1

1,99

342

Eficiência de Campo da Colhedora/Conjunto Transbordo

Vel. de Ope. da Colhe. e do Transb./Vel. de Viag. do Transb.

Fator de Consumo

Fator de Reparo e Manutenção

Cli

ma

0,50

Número de Dias

Número de Dias Úteis Impróprios

Potência no Motor

24

L h-1

ou

Decimal

Preço do Combustível

Jornada de Trabalho

Eficiência Gerencial

Vida Útil em Anos

FC

Eco

nô

mic

o

0

Cu

ltu

ra

Número de Domingos e Feriados

Distância Média entre a Colhedora e o Transporte

0,3

Vida Útil em Horas

5,00

13

100

0,80 0,80

220

-

0,50

Alojamento, Seguro e Taxas

Valor Inicial

18.000

0,7

Área Trabalhada

Produtividade Média do Canavial

Espaçamento de Cultivo

0,1175

22.000

0,02

900.000

80

1,5

5,0 5,0

Preço da Tonelada de Cana 56,21

Item

Dados de Entrada-Cenário Básico

Valor Final

Inserir os Dados dos Meses da Safra

Raz. de Pot. (%) Cons. Estimado (L h)Cons. Médio Cons. Mínimo Cons. Máximo

Na tabela 7 os dados de entrada referente ao planejamento são apresentados. Os dados estão

divididos em: clima; cultura; econômico; características técnicas. A vida útil da colhedora foi

considerada como sendo 6 anos e 18.000 h, o que está de acordo com as propostas apresentadas

por Banchi et al. (2008b) e Roberto (2010).

84

O preço do combustível foi considerado como um valor médio referente aos postos de

distribuição de Piracicaba - SP no período de 03/05/2011 a 19/05/2011 e o preço da tonelada de

cana entregue no campo (e não na Usina) foi obtido junto a União dos Produtores de Bioenergia -

UDOP (2011).

Os demais valores foram obtidos da ASABE (2011), bibliografia e recomendações práticas.

Na tabela 8 apresenta-se a entrada de dados no modelo, para as variáveis referentes ao

planejamento climático/administrativo.

Tabela 8 - Variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e administrativo

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Σ %

Número de Dias ND Número 30 31 30 31 31 30 31 30 244

Número de Domingos e Feriados NDF Número 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Dias Impróprios DI Decimal 0,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,26 0,53 1,02 0,42

Número de Dias Úteis Impróprios NDUI Número 6,90 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 8,06 15,90 30,9

Jornada de Trabalho JT h 24 24 24 24 24 24 24 24 24

Eficiência Gerencial EG Decimal 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7

Tempo Disponível TD h 0,0 0,0 0,0 388,1 520,8 504,0 520,8 520,8 504,0 385,4 236,9 0,0 3.581

Marque o Mês de Safra Apertando o Botão Correspondente

SaídaMeses-SafraVariáveis Sigla Unidade

Pla

neja

men

to-C

lim

a

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Desmarcar Meses

Na tabela 8 o número de dias corresponde ao total de dias existentes em cada mês. Para o

Cenário Básico (CB) o número de domingos e feriados foi considerado como zero (0) uma vez

que as Usinas na safra trabalham normalmente nesses dias. O cálculo do número de dias

impróprios é realizado de acordo com a metodologia proposta por Mialhe (1974). No presente

caso utilizaram-se os valores para solo argiloso da região de Ribeirão Preto - SP. A jornada de

trabalho considerada foi de 24 horas, uma situação normal em época de safra, onde as empresas

costumam operar em turnos. A Eficiência gerencial (Eg) foi considerada como 70% o que

implica em 30% de tempos perdidos por fatores administrativos.

Os dados podem ser alterados de acordo com a necessidade do usuário e caso ele, usuário,

julgue necessário o modelo permite a entrada de dados mensais.

85

ANEXO B - Modelo computacional em linguagem de programação

Figura 19 - Planilha referente às variáveis de entrada do planejamento dos fatores climático e

administrativo

Figura 20 - Planilha de entrada dos dados e saída dos resultados

identificação dos fatores críticos da colheita mecanizada de cana-de

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