Computational tool for selection and ranking of pull-type forage harvesters
DOI:
https://doi.org/10.13083/reveng.v29i1.10573Palavras-chave:
Agricultural machinery , Algorithm , Forage harvest , Comparison , Ranking , SelectionResumo
The variety of forage harvester models available in the Brazilian market demands practical tools for selecting and ranking this equipment. The present study aimed to develop an algorithm capable of providing simple and objective criteria that assist in decision-making for purchase. The communication channel of the companies was used to obtain technical specifications and the price of the equipment, which were tabulated in spreadsheets. The instructions for the manipulation of the obtained data were elaborated in the software R, with calculated ranks for the following requirements based on simulated information about a farm: price (PR), productivity and price relation (PROD.PR), fuel consumption (FC), operational comfort (OC), versatility (VERS), and overall (ALL). We obtained information from 45 models belonging to eight companies. The best machine in the overall rank (Cremasco Custom 950 C-III) was similar in the PR, PROD.PR, and FC ranks and the worst rank for OC. The algorithm established allowed the selection and ranking of the analyzed forage harvesters, providing simple, objective, and easily interpreted criteria for farmers’ use and the technicians who assist them.
Downloads
Referências
ASAE - American Society of Agricultural Engineers. ASAE D497.4: agricultural machinery management data. 47th ed. St. Joseph: ASAE, 2000.
ANDERSON, N.L.M.; MACHADO, A.L.T.; FERREIRA, M.F.; REIS, A.V. Índices de Depreciação, Ergonomia, Segurança, Nível de ruído e Manutenção como Parâmetros de Avaliação em Tratores Agrícolas de quatro rodas. Revista de la Facultad de Agronomía (La Plata), v. 114, p. 95-100, 2015a.
ANDERSON, N.L.M.; MACHADO, A.L.T.; REIS, A.V.; GOMES, M.C.; FERREIRA, M.F. Desenvolvimento da metodologia multicritério como modelo na seleção de tratores de quatro rodas. Revista de la Facultad de Agronomía (La Plata), v. 114, p. 265-270, 2015b.
BECKER, G.S. Livestock Feed Costs: Concerns and Options. In: CRC Report for Congress. 2008.
BERNARDES, T.F.; RÊGO, A.C. Study on the practices of silage production and utilization on Brazilian dairy farms. Journal of Dairy Science, v.97, p.1852-1861, 2014.
BOLLER, W. Máquinas para a colheita e conservação de forragens. In: FONTANELI, R.S.; SANTOS, H.P.; FONTANELI, R.S. Forrageiras para integração lavoura-pecuária-floresta na região Sul-Brasileira. Brasília: Embrapa, 2012.
CASSALHO, M.; BERNARDY, R.; MASSOCO, D.; BALLESTRA, M.R.G.; FERREIRA, M.F. Seleção de pulverizadores de barra montados através de coeficiente tecnológico. In: X Congresso da Sociedade Brasileira de Sistemas de Produção (SBSP). Foz do Iguaçu, PR. Anais do X Congresso da Sociedade Brasileira de Sistemas e Produção 2014, 2014.
EL SHAL, A.M.; DIDAMONY, M.I. Performance of a maize chopping machine with an attached sharpener unit. Journal of Soil Science and Agriculture Engineering, v.9, n.12, p.793-798, 2018.
FERRARETTO, L.F.; SHAVER, R.D.; LUCK, B.D. Silage review: Recent advances and future technologies for whole-plant and fractionated corn silage harvesting. Journal of Dairy Science, v.101, p.3937-3951, 2018.
FRANCETTO, T.R.; Dagios, R.F.; FERREIRA, M.F.; ALONÇO, A.S. Utilização do índice de adequação de semeadoras-adubadoras de precisão como ferramenta de comparação entre modelos. In: XLII Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola. Fortaleza, CE. Os desafios para o desenvolvimento rural sustentável, 2013
KABIR, S.N.; RYU, M-J.; CHUNG, S-O; KIM, Y-J.; CHOI, C-H.; HONG, S-J.; SUNG, J-H. Research trends for performance, safety, and comfort evaluation of agricultural tractors: a review. Journal of Biosystems Engineering, v.39, n.1, p.21-33, 2014.
MUCK, R.E. Factors influencing silage quality and their implications for management. Journal of Dairy Science, v.71, p.2992-3002, 1988.
NIETIEDT, G.H.; RIBAS, R.L.; SCHLOSSER, J.F.; FRANTZ, U.G.; CASALI, A.L.; UHRY, D. Distribuição dos comandos de operação em tratores agrícolas nacionais com até 55 kW de potência. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.16, n.6, p.690-695, 2012.
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2019. Available at: https://www.R-project.org/. Access in: 3 dec. 2019.
SIMÕES, D.; SANTIN, L.G.; FENNER, P.T. Ergonomic characterization of three sugar cane harvester machinery models. African Journal of Agricultural Research, v.11, n.8, p.724-729, 2016.
WEIRICH NETO, P.H.; GARBUIO, P.W.; SOUZA, N.M.; DELALIBERA, H.C.; LEITÃO, K. Fragment size of corn silage according to the dry matter and forage harvester adjustments. Engenharia Agrícola, v.33, n.4, p.764-771, 2013.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Revista Engenharia na Agricultura - Reveng
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
O(s) autor(es) autoriza(m) a publicação do texto na da revista;
O(s) autor(es) garantem que a contribuição é original e inédita e que não está em processo de avaliação em outra(s) revista(s);
A revista não se responsabiliza pelas opiniões, ideias e conceitos emitidos nos textos, por serem de inteira responsabilidade de seu(s) autor(es);
É reservado aos editores o direito de proceder a ajustes textuais e de adequação às normas da publicação.
A partir da submissão, o autor estará cedendo integralmente seus direitos patrimoniais da obra à publicação, permanecendo detentor de seus direitos morais (autoria e identificação na obra) e de acordo com a Licença Creative Commons, CC BY-NC.
Esta obra está licenciada com uma Licença 