Análises do sistema produtivo suinícola da região central do Rio Grande do Sul

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Sangoi, Luiz Fernando
• Orientador(a): Kessler, Alexandre de Mello
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Suinocultura; Suíno; Produção animal; Modelagem matemática; Inteligência artificial; Rio Grande do Sul
• Palavras-chave em Inglês: Productive efficiency; Mathematical modelling; Prediction and Neural networks; Neural networks
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/104041

O presente trabalho teve como objetivo principal utilizar a metodologia das análises multivariadas, modelagem matemática e redes neurais artificiais, na avaliação da eficiência produtiva de propriedades produtoras de suínos no Rio Grande do Sul. Os dados utilizados foram coletados em 47 municípios da região do Vale do Taquari, estado do Rio Grande do Sul, entre fevereiro e março de 2012, compreendendo o universo de 120 produtores. Utilizou-se um diagnóstico com perguntas estruturadas fechadas, em conjunto com os resultados produtivos de 494 abates realizados nos anos de 2010 e 2011. Analisou-se as variáveis produtivas na terminação de suínos criados em dois momentos climáticos anuais distintos, primavera/verão e outono/inverno, comparando as diferenças ocorridas nas variáveis de produtividade, o que resultou no capítulo 2, “Análise das variáveis produtivas de suínos na fase de terminação em duas estações climáticas”, no qual se identificou o perfil ideal para produtores terminadores de suínos através de um modelo matemático capaz de predizer quais as chances de o produtor obter um melhor desempenho na suinocultura, que resultou no capítulo 3, “Uso da otimização de desempenho interativo na identificação do perfil ideal de produtores terminadores de suínos”. Com o auxílio da Inteligência Artificial, uma tecnologia cada vez mais usada, na tentativa de avaliar com maior precisão quais os fatores que na criação de suínos podem contribuir significativamente para um aumento da produtividade, resultou no capítulo 4, “A utilização da Inteligência Artificial para a predição dos parâmetros produtivos da suinocultura”. Com esses resultados, pode-se dizer que: identificou-se quais as condições ambientais e climáticas impactaram sobre a eficiência produtiva dos suínos, observando-se maior peso médio vivo, ganho médio diário e taxa de mortalidade nos animais criados na estação outono/inverno. Já a Conversão Alimentar não apresentou efeito significativo da estação do ano. Ainda, identificou-se o perfil ideal para produtores terminadores de suínos através de um modelo matemático capaz de predizer quais as chances de o produtor obter um melhor desempenho na suinocultura e, por meio de predições geradas, a partir do auxílio das Redes Neurais Artificiais, obteve-se como principal resultado a condição de se afirmar que o uso da metodologia das Redes Neurais Artificiais pode predizer com reduzidas margens de erro, as variáveis produtivas, conversão alimentar, mortalidade e ganho médio diário.