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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31536| Título: | Modelo sistêmico para tratamento de dados no contexto da manutenção de equipamentos agrícolas em uma usina de cana-de-açúcar como apoio à implantação de sistemas de agricultura 4.0 |
| Título(s) alternativo(s): | Systemic model for data processing in the context of maintenance of agricultural equipment in a sugarcane plant as a support to the implementation of agriculture systems 4.0 |
| Autor(es): | Iaksch, Jaqueline Sebastiany |
| Orientador(es): | Borsato, Milton |
| Palavras-chave: | Agricultura Inovações agrícolas Indústria 4.0 Processo decisório Linguagem de Modelagem de Sistemas (Ciência da Computação) Inteligência competitiva (Administração) Equipamento agrícola - Manutenção e reparos Internet das coisas Sistemas agrícolas Agriculture Agricultural innovations Industry 4.0 Decision making Systems Modeling Language (Computer science) Business intelligence Farm equipment - Maintenance and repair Internet of things Agricultural systems |
| Data do documento: | 24-Fev-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | IAKSCH, Jaqueline Sebastiany. Modelo sistêmico para tratamento de dados no contexto da manutenção de equipamentos agrícolas em uma usina de cana-de-açúcar como apoio à implantação de sistemas de agricultura 4.0. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica e de Materiais) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023. |
| Resumo: | A agricultura vem enfrentando desafios cada vez maiores devido a diversos fatores como o crescimento populacional e mudanças climáticas. Tem-se buscado maneiras de melhorar a rentabilidade e eficiência agrícola através de tomadas de decisões e de um melhor controle gerencial baseado em informações e conhecimentos gerados na fazenda em seu contexto específico. Com a chegada da chamada quarta revolução industrial, tecnologias e soluções inovadores vêm sendo aplicadas como alternativa para a coleta e processamento dessas informações, as quais são geradas por sistemas, equipamentos, mercados e agentes envolvidos na produção agrícola. Transformar esses dados coletados em campo em dados de valor que apoiem uma melhor tomada de decisão é essencial. Para apoiar as tomadas de decisão em nível estratégico, tático e operacional, o presente trabalho desenvolveu inicialmente um modelo a fim de proporcionar uma visão estratégica da Agricultura 4.0. Após foi construído um modelo sistêmico que representa todas as informações ao longo de um cenário agrícola genérico, possibilitando o apoio das decisões táticas relacionadas às Fazendas 4.0. Por fim, desenvolveu-se um modelo de informação com o objetivo de selecionar e interpretar dados originados de sensores presentes em implementos agrícolas, possibilitando auxiliando tomadas de decisão operacionais relativas à necessidade de manutenção de equipamentos, de maneira preditiva. Seguindo a metodologia Design Science Research (DSR), a qual objetiva desenvolver conhecimento através da resolução de problemas do mundo real, o presente trabalho é dividido em seis etapas: (i) Identificação do problema e motivação; (ii) Definição dos objetivos da Solução; (iii) Projeto e desenvolvimento da Solução; (iv) Demonstração da Solução; (v) Avaliação da Solução; e, (vi) Comunicação dos resultados. A solução proposta nesta pesquisa foi aplicada e avaliada no contexto de uma empresa de máquinas agrícolas parceira, no cenário de plantações de cana-de-açúcar, e possibilitou auxiliar tomadas de decisão relativas à manutenção de filtros de combustível de colheitadeiras de cana. |
| Abstract: | Agriculture is facing increasing challenges due to several factors, such as population growth and climate change. Ways have been sought to improve profitability and agricultural efficiency through decision-making and better management control based on information and knowledge generated on the farm in its specific context. Technologies and innovative solutions have been applied as an alternative for collecting and processing this information with the arrival of the só-called fourth industrial revolution, which is generated by systems, equipment, markets, and agents involved in agricultural production. Transforming this data collected in the field into valuable data that supports better decision-making is essential. This work initially developed a model to provide a strategic vision of Agriculture 4.0 To support decision-making at a strategic, tactical, and operational level. Afterward, a systemic model was built that represents all the information along a generic agricultural scenario, allowing the support of tactical decisions related to Farms 4.0. Finally, an information model was developed with the objective of selecting and interpreting data originating from sensors present in agricultural implements, allowing them to assist in operational decision-making about the need for equipment maintenance in a predictive way. This work follows the Design Science Research (DSR) methodology, which aims to develop knowledge through solving real-world problems. This work is divided into six stages: (i) Identification of the problem and motivation; (ii) Definition of the objectives of the Solution; (iii) Solution design and development; (iv) Demonstration of the Solution; (v) Solution Evaluation; and, (vi) Communication of results. The Solution proposed in this research was applied and evaluated in the context of a partner agricultural machinery company in the scenario of sugar cane plantations. It enabled auxiliary decision-making regarding the maintenance of fuel filters for sugarcane harvesters. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31536 |
| Aparece nas coleções: | CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais |
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