978 resultados para Agricultural machinery industry.


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Item 231-B-1.

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"October 1986."

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At head of title: Exposition universelle de Paris en 1878.

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Title from caption.

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This paper presents a pose estimation approach that is resilient to typical sensor failure and suitable for low cost agricultural robots. Guiding large agricultural machinery with highly accurate GPS/INS systems has become standard practice, however these systems are inappropriate for smaller, lower-cost robots. Our positioning system estimates pose by fusing data from a low-cost global positioning sensor, low-cost inertial sensors and a new technique for vision-based row tracking. The results first demonstrate that our positioning system will accurately guide a robot to perform a coverage task across a 6 hectare field. The results then demonstrate that our vision-based row tracking algorithm improves the performance of the positioning system despite long periods of precision correction signal dropout and intermittent dropouts of the entire GPS sensor.

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O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

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Os projetos colaborativos de novos produtos são fundamentais para que empresas aumentem o grau de inovação em seus produtos. Bons resultados dependem da identificação de fatores críticos de sucesso (FCS) e não há tais estudos na Indústria de Máquinas Agrícolas (IMA). O artigo verifica se os FCS identificados na literatura poderiam ser utilizados em levantamentos do setor e se há outros a considerar. Apresenta revisão bibliográfica e levantamento em empresa com elevado nível de maturidade em PDP frente às empresas da IMA. Empregou-se o método de estudo de caso único, do tipo incorporado. A unidade de análise são projetos do tipo colaborativo e de sucesso: dois deles no total. Identificam-se fatores que podem não ser críticos, apesar de apontados pela literatura; indica-se a existência de novos FCS e reforça-se a importância dos fatores ligados à garantia de igualdade e fatores universais de sucesso.