Qualidade da colheita mecanizada de feijão (Phaseolus vulgaris) em dois sistemas de preparo do solo

Dentre as etapas de produção do feijoeiro a colheita é uma das mais importantes, porque pode interferir de maneira decisiva na qualidade e no custo de produção. Assim, objetivou-se avaliar a qualidade da operação da colheita mecanizada de feijão (Phaseolus vulgaris), cultivado sob preparo convencional e plantio direto. As variáveis analisadas foram: o nível de ruído emitido, calculado através de um medidor de pressão sonora; o desempenho operacional, sendo monitorado o consumo de combustível, a patinagem dos rodados e a velocidade de deslocamento do conjunto coletados em uma central digital (datalogger); e a operação de colheita quanto à matéria seca e densidade de palhada, e as perdas na colheita. A velocidade e os consumos horário e operacional apresentaram distribuição normal dos dados, enquanto que o nível de ruído apresentou distribuição assimétrica. As perdas na colheita mecanizada de feijão e a densidade de palhada apresentaram baixa variabilidade e distribuição normal. Assim, apenas o consumo horário e a produção de matéria seca de palhada apresentaram comportamento instável em relação ao controle estatístico de processo, enquanto os demais indicadores mostraram condições de manter a qualidade da operação de colheita tanto no preparo convencional de solo quanto no plantio direto.

Controle estatístico aplicado ao processo de colheita mecanizada de cana-de-açúcar

O avanço da mecanização na colheita da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) proporcionou o uso de novas tecnologias e ganho em produtividade para a cultura. O controle da qualidade do processo de colheita da cana-de-açúcar é fundamental para reduzir as perdas. Este trabalho teve o objetivo de avaliar as perdas na colheita mecanizada de cana-de-açúcar, utilizando-as como indicadores de qualidade do processo de colheita. Os dados foram coletados em duas propriedades próximas a Jaboticabal - SP, com a variedade SP80-3280, em 3º e 4º cortes. Caracterizou-se o porte do canavial e, após a colheita, demarcou-se área de 1,5 ha, sendo demarcados 25 pontos, espaçados de 12 x 50 m, quantificando-se as perdas visíveis. Posteriormente, foi aplicado o controle estatístico do processo pela média, que consta de três vezes o desvio-padrão para mais ou para menos, sendo esses os limites superior e inferior de controle, respectivamente. A média das perdas de pedaço solto foi estatisticamente maior do que as médias de perdas em pedaço fixo, cana inteira, cana-ponta e toco. A ocorrência de perdas em rebolo estilhaçado foi menor para o 4º corte em relação ao 3º corte, enquanto as perdas em pedaço fixo e toco foram menores no 3º corte, comparadas às perdas no 4º corte. em cada corte, as médias para as perdas totais estiveram próximas dos valores encontrados na bibliografia. Pedaço solto foi a variável de perdas visíveis com maior percentagem de ocorrência. As perdas demonstraram que a colheita mecanizada não se encontra sob controle estatístico de processo.

Caracterização das perdas e distribuição de cobertura vegetal em colheita mecanizada de soja

O conceito de controle de qualidade nas operações inserido na agricultura é viabilizado por incidir diretamente nos principais objetivos do processo produtivo: retorno econômico e aumento da produtividade. A colheita mecanizada normalmente é realizada sem que haja controle efetivo para que a variabilidade das perdas fique dentro de padrões aceitáveis. Esta pesquisa teve o objetivo de determinar e caracterizar as perdas e a distribuição da cobertura vegetal após a colheita mecanizada da soja, por meio de ferramenta de controle estatístico de processo (cartas de controle). A média da perda de grãos total foi próxima do limite superior aceitável para a cultura da soja, apresentando alta variabilidade entre os pontos, tornando o processo fora de controle. A distribuição de cobertura vegetal manteve-se em processo controlado, com maior variabilidade onde o relevo foi mais inclinado. A utilização das cartas de controle foi eficiente na identificação dos pontos fora de controle e na avaliação da qualidade do processo de colheita.

Gráficos adaptativos de controle por atributos e seu projeto na prática

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Planejamento do controle estatístico de processos com baixa fração não conforme restrito a amostras pequenas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Gráficos de controle de EWMA e de X-barra para monitoramento de processos autocorrelacionados

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Quality of mechanized coffee harvesting in circular planting system

A colheita mecanizada de café se destaca como um dos principais avanços tecnológicos em benefício dos produtores, porém, problemas com planejamento no plantio e desenvolvimento da cultura, bem como falhas na regulagem da colhedora, podem acarretar em redução na eficiência da operação, tornando-a mais estressante para a cultura que a colheita manual. Diante disso, o presente trabalho foi realizado no município de Patos de Minas, MG, com o objetivo de avaliar os danos na parte vegetativa e a qualidade da colheita mecanizada do café cultivado em plantio circular sob pivô central, com duas frequências de vibração das hastes, sob o controle estatístico do processo. Observou-se que a bienalidade negativa sobre a cultura reduziram a carga inicial de café, eliminando o efeito das condições de insolação. Os índices de qualidade da colheita apresentaram distribuição assimétrica, com grande variabilidade nas amostras, sendo apenas a eficiência de derriça influenciada pelos eixos avaliados, e se mostrando estável pelo controle estatístico. Os danos causados às plantas pela colheita apresentaram valores desejáveis, não variando em função dos fatores analisados, mas sendo considerado sob controle estatístico.

Gráficos de controle X para processos robustos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

O uso da estatística de qui-quadrado no controle de processos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

O efeito da autocorrelação no planejamento das cartas de controle de x̄ e EWMA

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Joint (X)over-bar and R charts with two-stage samplings

When joint (X) over bar and R charts are in use, samples of fixed size are regularly taken from the process, and their means and ranges are plotted on the (X) over bar and R charts, respectively. In this article, joint (X) over bar and R charts have been used for monitoring continuous production processes. The sampling is performed, in two stages. During the first stage, one item of the sample is inspected and, depending on the result, the sampling is interrupted if the process is found to be in control; otherwise, it goes on to the second stage, where the remaining sample items are inspected. The two-stage sampling procedure speeds up the detection of process disturbances. The proposed joint (X) over bar and R charts are easier to administer and are more efficient than the joint (X) over bar and R charts with variable sample size where the quality characteristic of interest can be evaluated either by attribute or variable. Copyright (C) 2004 John Wiley Sons, Ltd.

VSSI (X)over-bar charts with sampling at fixed times

A standard (X) over bar chart for controlling the process mean takes samples of size no at specified, equally-spaced, fixed-time points. This article proposes a modification of the standard (X) over bar chart that allows one to take additional samples, bigger than no, between these fixed times. The additional samples are taken from the process when there is evidence that the process mean moved from target. Following the notation proposed by Reynolds (1996a) and Costs (1997) we shortly call the proposed (X) over bar chart as VSSIFT (X) over bar chart: where VSSIFT means variable sample size and sampling intervals with fixed times. The (X) over bar chart with the VSSIFT feature is easier to be administered than a standard VSSI (X) over bar chart that is not constrained to sample at the specified fixed times. The performances of the charts in detecting process mean shifts are comparable.

X̄ charts with variable sample size

The usual practice in using a control chart to monitor a process is to take samples of size n from the process every h hours. This article considers the properties of the X̄ chart when the size of each sample depends on what is observed in the preceding sample. The idea is that the sample should be large if the sample point of the preceding sample is close to but not actually outside the control limits and small if the sample point is close to the target. The properties of the variable sample size (VSS) X̄ chart are obtained using Markov chains. The VSS X̄ chart is substantially quicker than the traditional X̄ chart in detecting moderate shifts in the process.

X̄ chart with variable sample size and sampling intervals

Recent theoretical studies have shown that the X̄ chart with variable sampling intervals (VSI) and the X̄ chart with variable sample size (VSS) are quicker than the traditional X̄ chart in detecting shifts in the process. This article considers the X̄ chart with variable sample size and sampling intervals (VSSI). It is assumed that the amount of time the process remains in control has exponential distribution. The properties of the VSSI X̄ chart are obtained using Markov chains. The VSSI X̄ chart is even quicker than the VSI or VSS X̄ charts in detecting moderate shifts in the process.

VSSI X̄ charts with sampling at fixed times

A standard X̄ chart for controlling the process mean takes samples of size n0 at specified, equally-spaced, fixed-time points. This article proposes a modification of the standard X chart that allows one to take additional samples, bigger than n0, between these fixed times. The additional samples are taken from the process when there is evidence that the process mean moved from target. Following the notation proposed by Reynolds (1996a) and Costa (1997) we shortly call the proposed X chart as VSSIFT X chart where VSSIFT means variable sample size and sampling intervals with fixed times. The X chart with the VSSIFT feature is easier to be administered than a standard VSSI X chart that is not constrained to sample at the specified fixed times. The performances of the charts in detecting process mean shifts are comparable. Copyright © 1998 by Marcel Dekker, Inc.