Desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão com acesso pela internet para determinação de custos em unidades armazenadoras | Development of an Internet decision support system for determining the grain storage facility costs

O funcionamento de unidades armazenadoras de grãos envolve operações unitárias, tais como recepção, limpeza, secagem, armazenagem e expedição. Para a execução dessas operações, utilizam-se edificações, maquinários, mão-de-obra, energia e insumos. Vários trabalhos de análise de custos em unidades armazenadoras de produtos agrícolas têm sido conduzidos, mas poucos abordam análises dos efeitos dos fatores associados a cada uma das etapas do pré-processamento e armazenagem. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de apoio à decisão com acesso pela internet para determinação de custos e tarifas em unidades armazenadoras de produtos agrícolas. Os custos foram determinados considerando as especificações de cada uma das operações unitárias no que se refere à depreciação, reparo e manutenção, seguros, impostos e alojamento, energia, insumos, mão-de-obra permanente e temporária. Os custos de recepção e expedição foram calculados por tonelada de produto recebido pela unidade armazenadora, considerando o índice de rotatividade e sua capacidade estática. Os custos para as operações de limpeza e secagem foram calculados, considerando o tipo, teor de umidade e impureza do produto. Para isso, foram utilizados coeficientes técnicos para estimativa da capacidade efetiva de processamento. Os custos na operação de armazenagem foram calculados por tonelada de produto armazenado para um período de 15 dias, considerando o índice de ocupação, capacidade estática da unidade armazenadora e massa específica do produto. As unidades da CONAB, localizadas em Uberaba-MG e Ponta Grossa-PR, foram implementadas no sistema para geração de resultados conforme suas características específicas. Ao empregar o sistema de apoio à decisão, constatou-se que os custos de recepção e expedição se reduzem exponencialmente com o aumento do índice de rotatividade da unidade armazenadora: crescendo o custo de recepção com maior intensidade que o custo de expedição. Para os custos de limpeza e secagem, os comportamentos dos custos foram aproximadamente lineares e crescentes com o aumento do teor de umidade inicial do produto. O custo de secagem para a unidade de Ponta Grossa apresentou um aumento nas intensidades de crescimento do custo com a redução do teor de umidade final de secagem. A unidade de Uberaba apresentou, aproximadamente, as mesmas intensidades de crescimento do custo de secagem com a redução do teor de umidade final. O custo de armazenagem apresentou um comportamento exponencial crescente com a redução do índice de ocupação da unidade armazenadora. Com os resultados obtidos, pode-se concluir que a consideração do tipo de produto, teor de umidade e impureza do produto, índice de ocupação e rotação da unidade armazenadora, bem como os demais detalhes operacionais de funcionamento de uma unidade armazenadora de produtos agrícolas são importantes na composição final dos custos de recepção, limpeza, secagem, armazenagem e expedição.

For grain storage facility management, different unit operations are involved such as: receiving, cleaning, drying, storage and dispatching. To perform these operations, different structures, equipments, labor, energy and inputs are needed. Several research works have being done on analyzing the grain storage facility costs, although few of them take into account the analysis of factors associated to all preprocessing and storage steps. Therefore the objective of this work was to develop an internet decision support system for determining the grain storage facility costs and charging rates in grain store facilities. The costs were determined for each unit operation including depreciation, repair, maintenance, insurance, labor housing, energy, inputs, permanent and temporary labor. For estimating the drying and cleaning systems capacities, technical coefficient values were defined as function of the physical properties of the products. The reception and dispatching costs were calculated in terms of tones of received product by the storage facility assuming the annual capacity occupancy index and its static capacity. The cleaning and drying costs were calculated assuming the type, moisture content and impurity content. In order to estimate the effective processing capacity technical coefficients were applied. The cost of storage operations were calculated in terms of tones per stored product for a period of 15 days assuming the occupational index, the facility static capacity and the bulk density of the product. The CONAB storage facilities located in Uberaba-MG and Ponta Grossa-PR were implemented in the system for generating the results according to their specific characteristics. In applying the decision support system it was observed that the reception and dispatching costs reduced exponentially as tones of received product of the storage facility increased, in another hand the reception cost increased more intensively than the dispatching costs. For the cleaning and drying costs, the costs behavior was approximately linear and increasing as the initial moisture content increased. The drying cost for Ponta Grossa facility presented an increase in the intensity of the cost rising with the drying final moisture content reduction. The Uberaba storage facility presented approximately the same intensity of drying cost rising with drying reduction of the final moisture content. The storage cost increased exponentially with the reduction of occupational index of the storage facility. According to the results it can be concluded that it is important to consider the type of the product, moisture content and product impurities content, occupational index and storage facility turning as well other operational details on storage facility management are considered important for composing the final costs of reception, cleaning, drying, storing and dispatching operations.

Universidade Federal de Viçosa