Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Paixão, Carla Segatto Strini [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/154346
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Resumo: |
A colheita mecanizada de soja é uma operação fundamental para a finalização de seu ciclo produtivo, porém a ausência de metodologias eficientes para quantificação das perdas, não tem contribuído para melhoria continua deste processo agrícola. Associado a isto, ainda existem inúmeros fatores que podem influenciar a qualidade da operação da colheita de soja, sendo difíceis de serem analisados e interpretados, pois as relações entre as variáveis são complexas. Para tentar suavizar essa complexidade, abordagens multivariadas, como Análise de Componentes Principais (ACP) e Análise Fatorial (AF), podem ser uma alternativa para extrair informações da base de dados gerados durante a colheita. E por fim, para monitorar a operação com base no nível de qualidade que a mesma está sendo realizada, o controle estatístico de processo, com uso de gráficos multivariados torna-se essencial, para as variáveis que possuem correlação. Diante disto, objetivou-se neste trabalho determinar as variáveis que mais afetam a qualidade operacional da colheita mecanizada de soja, por meio de análises uni e multivariada. O trabalho foi realizado em março de 2016, em área agrícola no município de Ribeirão Preto-SP, sendo utilizada uma colhedora da marca John Deere, modelo 1470, com sistema de trilha do tipo tangencial e separação por saca-palhas. O processo foi considerado incapaz de manter as perdas da colheita mecanizada de soja em níveis aceitáveis durante toda a operação para as duas armações. A análise fatorial permitiu a seleção de quatro indicadores da colheita mecanizada de soja, explicando 76,4% da variância total. As cartas de controle multivariadas foram mais eficazes para determinar a não aleatoriedade no monitoramento de processo com variáveis correlacionadas. |