Gerenciamento do canavial para otimização da produção de sacarose em usina sucroalcooleira

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

A proposta deste trabalho é de desenvolver um programa para selecionar, dentro da realidade existente nos setores agrícola e industrial, os talhões de cana-de-açúcar que devem ser colhidos semanalmente, para se obter a máxima produção de açúcar por hectare, na safra. Especificamente, este trabalho visa desenvolver uma ferramenta versátil, que envolva a maximização da colheita em termos de açúcar por área cultivada, gerar relatórios dos departamentos agrícola e industrial, permitir a discussão em grupo, e dar respostas para as questões: a)Quais talhões de cana o Departamento Agrícola deve cortar semanalmente em cada frente de corte? b)Quantas toneladas de açúcar serão entregues ao setor industrial, na semana e na safra? e c)Qual a programação de corte de cana, para as propriedades que a usina administra, durante o período de safra? O programa foi desenvolvido em três etapas distintas: a)Formulação de um fluxograma com as diversas situações possíveis de serem encontradas em uma unidade produtora de álcool e açúcar; b)Criação de formulários próprios através do Access para armazenar dados do Departamento Agrícola, e de planilhas do Excel para coletar e processar dados industriais, filtrar dados agrícolas do Access, gerar relatórios com a utilização de tabelas dinâmicas e preparar uma matriz para ser processada em um pacote de resolução de problemas de programação linear; e c)Utilização da programação matemática para maximização do açúcar por hectare, com o aplicativo Xa Sunset, obedecendo a restrições impostas. Para verificação da operacionalidade e eficiência do programa, e avaliação da resposta, utilizou-se dados reais da safra 98/99 obtidos junto a uma usina de açúcar, que contempla as diversas variáveis e situações encontradas na colheita da cana-de-açúcar. Embora a validação tenha sido feita somente com uma usina, o programa também contempla situações que podem ser encontradas em outras unidades produtoras de álcool e açúcar. A utilização de dados reais e a posterior comparação dos resultados, permitiu ao desenvolvimento da programação seguir uma lógica em todos os sistemas envolvidos no manejo do canavial, e ao mesmo tempo, fornecer um parâmetro comparativo entre o planejamento empírico (aplicado na usina tomada como modelo neste trabalho) e o programado matematicamente. A programação desenvolvida contempla variáveis agrícolas e industriais, conjugadas no interesse e planejamento da colheita. O enfoque adotado foi de considerar a produção de açúcar ao longo da safra, diferentemente de outros programas que consideram somente a variação do teor de açúcar (Pol % Cana) e fixam a produção de cana (t/ha), ou consideram apenas a produção de cana (t/ha), e em alguns casos agrupam áreas considerando-as blocos homogêneos e comparando-os. Outro aspecto importante é que o programa contempla o detalhamento individual das inúmeras variáveis envolvidas nas áreas agrícola e industrial: tempo de aproveitamento na moagem, cana de fornecedores, frentes de trabalho, aplicação de maturadores, evolução da produtividade de cana e do teor de açúcar no decorrer da safra, etc. Portanto, a adoção da variável "açúcar por área" contempla a consideração de duas outras variáveis: a variação da produtividade de cana (tIha) e a variação do teor de açúcar (Pol % Cana). Assim, a alimentação de dados permite abranger a dinâmica da evolução da produtividade de cana ao longo da safra contemplando sua elevação, e a variação sazonal do teor de açúcar. Essa multiplicação permite a otimização com a visão do rendimento dos talhões na safra, e não apenas o talhão com maior teor de açúcar em determinada semana. O resultado da programação linear mostra, no caso dos dados utilizados da safra 98/99, que a sua aplicação teria possibilitado um ganho de até 6,5% do açúcar total entregue na usina. Além da aplicação direta do programa de otimização, para maximização dentro da safra, o mesmo também pode ser utilizado pela equipe agronômica para manipular as decisões, com vistas a estabelecer situações diferenciadas para a safra seguinte. Ou seja, é possível promover a otimização com vistas a melhor planejamento do canavial para os próximos anos, e não apenas à otimização da colheita em andamento, e desta forma utilizando o programa em simulações. Abstracts: The proposal of this work is the development of a computer program able to optimize sugarcane harvesting in order to maximize sugar harvesting per hectare in a definite season. It also yield reports for the agronomic and industry departments of the sugar mill. There were three steps for the development of the program: a)preparation of a flowchart with ali the alternative operational situations that occur in sugarcane crop and harvesting; b)preparation of a Microsoft Access data sheet with useful information concerning sugarcane fields, and Microsoft Excel spreadsheet to receive and process agronomic and industrial data and constraints, prepare reports and a matrix to be solved by linear programming; c)application of mathematics solver Sunset XA for maximization of sugar per hectare yield of the total sugarcane crop area. For development the program it was taken a sugar mill (Usina COFERCATU, Parana State, Brazil) as model, and both results were compared, the official figures of the 98/99 season obtained and those theoretically obtained by simulation with the computer programo The harvesting of the 98/99 season at Usina COFERCATU, was planned by the agronomic staff with no assistance of computer programs. The adoption of the criteria of maximization of sugar per area, instead of only sugarcane yields (t/ha) or sugar content of the cane (pol % cane), makes the difference of this program in relation to others that already exist. Other important features of this program are: each sugarcane field is individualized, and not grouped together in blocks or areas; sugarcane yields, evaluated at the beginning of harvesting season, are not fixed as a constant, but are taken considering growth curves during the harvesting season, as well the variety maturation curve of the specific field; severa I constraints were considered ant others can be easily included: application of cane ripeners, ratoon destruction and planting areas, vinasse application areas, harvesting fronts, manual and mechanical harvesting, cane seed areas and others. The mathematics optimization can led to a yield increase of near to 6,5% of the total field sugar obtainable by non-optimized harvesting

ASSUNTO(S)

colheita cana-de-açúcar programação linear

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