Estudo da Esalq propõe ferramenta de gestão da colheita de cana

Modelo realiza dimensionamento operacional e econômico e ajuda o produtor a tomar decisões assertivas sobre o processo

Share on Facebook0Share on Google+0Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn3Print this pageEmail
Colheitadeiras em um campo de cana-de-açúcar em Piracicaba (SP) – Foto: Mario Roberto Duran Ortiz via Wikimedia Commons / CC BY 3.0

.
Na última década, as lavouras de cana-de-açúcar passaram por uma transição com a mecanização da colheita e do plantio. No Centro Sul brasileiro, região que abriga praticamente 90% da nossa produção de açúcar e álcool, o índice de mecanização da colheita beira a totalidade. “É necessário um planejamento de colheita que contemple o sistema como um todo e não de forma isolada as etapas de corte, transporte e transbordo”, aponta o agrônomo João Henrique Mantellatto Rosa.

Rosa é autor de um estudo desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Agrícolas da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da USP, em Piracicaba, que pode ajudar boa parte dos agentes da cadeia sucroenergética a realizar de maneira mais segura o dimensionamento técnico e econômico do processo de colheita mecanizada.

Em síntese, o produtor hoje precisa saber com mais precisão o tamanho do investimento, técnico e financeiro, na hora de estimar custos de uma etapa que absorve praticamente 25% dos aportes do setor.  “De tudo que hoje é gasto para se produzir um litro de etanol ou um quilo de açúcar, 25% ficam na colheita. Esse é um ponto que temos que dar atenção. Precisamos dimensionar a gestão técnica e a esfera econômica. De forma bastante simples, tentamos ajudar os agentes a saber quantas máquinas e quanto de verba eles precisarão para atender a determinada demanda.”

Transporte de cana-de-açúcar em Jaboticabal (SP) – Foto: Wikimedia Commons

Assim nasceu o Gescol, um modelo, desenvolvido em planilha, que integra uma serie de variáveis, produtividade agrícola, perdas, velocidade da operação, demanda da usina, questões climáticas. O trabalho teve orientação do professor Marcos Milan, do Departamento de Engenharia de Biossistemas, e tem como diferencial contemplar toda a dinâmica da colheita, incluindo sistemas de apoio. “Uma colhedora está na faixa de R$ 1 milhão e, em média, somente uma produção de 1.000 hectares justifica a aquisição de uma máquina como essa. Grande parte dos produtores do País está na faixa de 100 a 150 ha, ou seja, gente que não tem condições de manter essa estrutura e se vê obrigado a terceirizar. Assim, essa ferramenta ajudaria nesse planejamento e na negociação com os prestadores desse tipo de serviço.”

Gescol

Segundo o autor da ferramenta, o modelo recebeu o nome de Gescol e o algoritmo foi desenvolvido no software Excel®. “Embora a planilha tenha limitações de recursos, em especial quanto à capacidade do processamento de dados e certa fragilidade no que diz respeito à segurança operacional, trata-se de uma plataforma de baixo custo, ampla utilização e fácil manipulação.” Rosa lembra que um software dedicado exige altos investimentos e equipe especializada para desenvolvimento e manutenção, além de que eventuais modificações na rotina são complexas de serem realizadas. “Portanto, a estruturação do modelo em planilha eletrônica pode ser vista como uma etapa preliminar de desenvolvimento de um software dedicado, tendo por objetivo consolidar os conceitos e relações que representam o sistema em questão.”

Na prática, o usuário do Gescol na estrutura do modelo, uma rotina de cálculo que tem início com a entrada de dados referentes ao planejamento de moagem e capacidade industrial, buscando-se estabelecer a quantidade de matéria-prima a ser processada em um determinado horizonte de tempo.
.

Clique na imagem para ver em tamanho original

.
Aferidas as premissas de planejamento, a etapa seguinte é a determinação do ritmo operacional, que expressa, no caso do sistema de colheita, a quantidade de área a ser colhida em função do tempo disponível para realização da operação. “A área a ser colhida depende da relação entre o planejamento de moagem e a produtividade agrícola, levando-se em conta as perdas na operação”, pondera Rosa. “Neste sentido, vale destacar que área a ser colhida é uma variável de saída do modelo, fato este que difere de modelagens realizadas por outros autores, que utilizam a área como premissa de entrada. A lógica de se estimar a área em vez de definir a mesma como premissa está no fato de que os projetos de instalação de unidades sucroenergéticas partem da capacidade de moagem e não da área de produção.”

Na sequência são inseridos os dados técnicos/operacionais dos equipamentos envolvidos nos subsistemas de corte, transbordo, transporte e apoio. Com base nesses dados são realizados os cálculos das capacidades operacionais, de campo ou de produção e de indicadores de desempenho, tais como a quantidade de cana colhida por máquina; relação transbordo por colhedora; distância percorrida por caminhão na safra, entre outros. “A razão entre o ritmo operacional e a capacidade operacional resulta, no caso do corte, no número necessário de colhedoras para atender à demanda industrial, desencadeando, por sua vez, a quantificação dos demais equipamentos envolvidos, número de conjuntos, encerrando-se a etapa do dimensionamento operacional.”

Dimensão econômica

Colheita da cana de açúcar – Foto: Mayke Toscano/Gcom-MT

A inserção dos dados econômicos também é realizada a partir dos subsistemas e serve de base para determinar os custos totais, soma de custos fixos e variáveis, que são expressos em função das horas de utilização ou distância percorrida, no caso do transporte. Relacionando os custos totais com as respectivas capacidades operacionais, determina-se o custo operacional, expresso em reais por tonelada (R$ t-1).

“Se tanto o dimensionamento operacional como o econômico atenderem às necessidades das premissas propostas, a rotina de cálculo é encerrada. Caso contrário, as condições iniciais devem ser revistas, iniciando-se uma nova rotina. Mais importante é que, com base nos resultados, podemos afirmar que o modelo pode ser utilizado como uma ferramenta amigável, de simples manipulação, de apoio em tomadas de decisão relacionadas ao sistema mecanizado de colheita”, sintetiza Rosa.

Da Assessoria de Imprensa da Esalq

Share on Facebook0Share on Google+0Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn3Print this pageEmail

Textos relacionados