Programa computacional para calcular a potência requerida de máquinas e implementos agrícolas

O uso de programas computacionais no setor agrícola permite atingir objetivos específicos na área. Dentre esses, um dos mais complexos é a seleção adequada de máquinas e implementos agrícolas visando à otimização de operações agrícolas, devido, principalmente, à grande variedade de equipamentos existentes no mercado e a gama de tarefas e situações de trabalho que estas são submetidas no campo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um programa computacional para calcular a potência requerida de máquinas e implementos agrícolas normalmente utilizados na condução de operações de campo, desde o preparo do solo até as operações de implantação de culturas. Desenvolvido em linguagem PHP, o programa computacional baseia-se na norma ASAE D497.4 - Agricultural Machinery Management Data como referência para desenvolvimento de cálculos. A partir do programa desenvolvido, tornou-se possível a execução de tarefas para cálculos de avaliação da demanda de potência de máquinas e implementos agrícolas de forma simplificada pela internet.

Metodologia para estimar o número de dias trabalháveis com máquinas agrícolas

No atual modelo de agricultura, é indispensável que o produtor conheça a real disponibilidade de tempo para a execução das operações agrícolas ao longo do ciclo das culturas. Este é o primeiro passo para se planejar e se obter maior eficiência na execução dessas operações, que estão sujeitas às variações do clima. As variáveis meteorológicas de uma determinada região influenciam diretamente no número de dias disponíveis para trabalhar com máquinas agrícolas. O objetivo deste trabalho foi estimar as probabilidades de ocorrência de dias favoráveis para o trabalho mecanizado, utilizando-se informações meteorológicas do município de Santa Maria, RS, Brasil. As condições para se considerar o dia como favorável para o trabalho com máquinas foram a precipitação < 5 mm e o armazenamento de água no solo (ARM) entre 40 e 90% da capacidade de água disponível (CAD). O método da cadeia de Markov de primeira ordem foi utilizado para estimar as probabilidades condicionais de dias favoráveis ao trabalho com máquinas. Os resultados indicam que a metodologia aplicada para estimar as probabilidades de dias favoráveis ao uso de máquinas agrícolas foi viável, evidenciando as épocas mais apropriadas à execução de operações agrícolas mecanizadas no campo, para o município de Santa Maria, RS.

Sistema para formação e avaliação dos operadores das máquinas de inspeção ótica automática

A montagem de circuitos eletrónicos é um processo extremamente complexo, e como tal muito difícil de controlar. Ao longo do processo produtivo, é colocada solda no PCB (printed circuit board), seguidamente são colocados os componentes eletrónicos que serão depois soldados através de um sistema de convecção, sendo por fim inspecionados todos os componentes, com o intuito de detetar eventuais falhas no circuito. Esta inspeção é efetuada por uma máquina designada por AOI (automatic optical inspection), que através da captura de várias imagens do PCB, analisa cada uma, utilizando algoritmos de processamento de imagem como forma de verificar a presença, colocação e soldadura de todos os componentes. Um dos grandes problemas na classificação dos defeitos relaciona-se com a quantidade de defeitos mal classificados que passam para os processos seguintes, por análise errada por parte dos operadores. Assim, apenas com uma formação adequada, realizada continuamente, é possível garantir uma menor taxa de falhas por parte dos operadores e consequentemente um aumento na qualidade dos produtos. Através da implementação da metodologia Gage R&R para atributos, que é parte integrante da estratégia “six sigma” foi possível analisar a aptidão dos operadores, com base na repetição aleatória de várias imagens. Foi desenvolvido um software que implementa esta metodologia na formação dos operadores das máquinas AOI, de forma a verificar a sua aptidão, tendo como objetivo a melhoria do seu desempenho futuro, através da medição e quantificação das dificuldades de cada pessoa. Com esta nova sistemática foi mais fácil entender a necessidade de formação de cada operador, pois com a constante evolução dos componentes eletrónicos e com o surgimento de novos componentes, estão implícitas novas dificuldades para os operadores neste tipo de tarefa. Foi também possível reduzir o número de defeitos mal classificados de forma significativa, através da aposta na formação com o auxílio do software desenvolvido.