Desenvolver e manter processos bem definidos de controle de qualidade na agricultura são ações fundamentais para garantir a competitividade do produtor no mercado. Essa estratégia combate a desvalorização comercial dos produtos, garante maior qualidade de trabalho para os colaboradores, menor custo operacional e maior satisfação do consumidor final.
Na matéria da edição passada, começamos a conversar sobre ferramentas de qualidade, mas antes de continuarmos nesta linha de pensamento, lembrem-se que mencionei como é difícil criarmos uma receita de bolo e generalizar toda colheita como sendo igual, e não admitir que podemos a cada ano ser influenciados mais fortemente pela chuva, por exemplo, caso esse que pode não ter acontecido no ano anterior.
Assim, percebemos que existem inúmeros fatores que podem mexer a qualidade da operação da colheita mecanizada de soja, dentre eles a altura do corte da plataforma da colhedora, a velocidade do molinete, a rotação do cilindro trilhador, a abertura entre cilindro e côncavo, e a velocidade de deslocamento. Entretanto, ainda existem os fatores ligados às perdas de grãos não oriundos do processo de colheita mecanizada, no qual podem-se citar a deiscência das vagens, a semeadura inadequada, a umidade dos grãos, a altura da inserção da primeira vagem, a escolha errada da cultivar, a ocorrência de plantas daninhas e o mau desenvolvimento da cultura.
Você deve estar pensando: entendi, mas o que isso tem a ver com a qualidade de operação?
Tudo!
Veja: você, produtor, está tentando controlar todos esses fatores para, no final, ter uma colheita com qualidade, ou seja, com poucas perdas e grãos inteiros e com umidade adequada. Praticamente impossível monitorar todos, não é?
Mas, e se descobríssemos qual desses fatores atua mais fortemente na sua operação, o que tem um peso maior quando o assunto é manter a qualidade? Aí fica interessante!
Sendo assim, apresento o que estamos usando para esta investigação:
Estatística Multivariada
Normalmente, o monitoramento da colheita mecanizada de soja gera grandes quantidades de dados que são difíceis de interpretar, pois você não sabe se realmente suas perdas foram afetadas pela umidade pela abertura do concâvo ou pela velocidade de deslocamento porque todas elas possuem uma relação. A análise estatística multivariada permite utilizar simultaneamente todas as variáveis na interpretação teórica do conjunto de dados obtidos.
Observem a tabela a seguir. Sei que estatística é difícil de interpretar, mas confiem em mim, pois é muito eficaz nas respostas.
Na tabela avaliamos todos os fatores mencionados e analisamos através da multivariada.
PROPORÇÃO %: significa que dos 13 fatores avaliados, cinco são responsáveis por afetar a operação de colheita mecanizada de soja
Como eu acho esses fatores?
O mais legal desse resultado é que repetimos essa avaliação durante três anos com os mesmos 13 fatores avaliados e todas as vezes chegou-se a esse resultado.
Certo, mas o que é possível entender com esses cinco fatores?
Que o produtor em questão precisa monitorá-los mais fortemente, pois são eles que estão "prejudicando" 75% da operação de alguma forma.
Conseguiram entender como a pesquisa pode auxiliá-los a manter a qualidade na operação? Obviamente essa ferramenta não é tão simples de ser executada, mas nós, professores, sempre estamos dispostos a ajudar. É interessante conhecer sua área e descobrir onde possivelmente está errando e precisando melhorar!
