Maio 2020 vol. 3 num. 1 - XIX Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha
Artigo Completo - Open Access.
AUXILIANDO O PROCESSO DECISÓRIO NA AGRICULTURA 4.0: REVISANDO OS MÉTODOS ORDINAIS NA SELEÇÃO DE DRONES
AUXILIANDO O PROCESSO DECISÓRIO NA AGRICULTURA 4.0: REVISANDO OS MÉTODOS ORDINAIS NA SELEÇÃO DE DRONES
Barros, Heider Silva ; Reis, Marcone Freitas dos ; Santos, Marcos dos ; Silva, Kaique de Oliveira Dutton da ; Brito, Valéria da Silva ;
Artigo Completo:
A agricultura 4.0, derivada da Indústria 4.0, é um fenômeno além da mecanização do campo. Adotando-se recursos computacionais de alto nível tecnológico, sensores, comunicação entre máquinas (M2M), técnicas de análise e conectividade entre dispositivos móveis as operações no campo passaram a ser orientadas e a processar um enorme volume de dados que servirão de base para a tomada de decisões. A gama de tecnologias tornaram a agricultura 4.0 um divisor de águas no setor. O benefício mais básico dessas novas ferramentas é o aumento da produtividade. Aliando-se a utilização de drones a agricultura 4.0 é possível se atingir altos níveis de redução de custos, economia do tempo, mão de obra e estoques, maior precisão e eficiência. Dentro desse contexto, o objetivo do presente estudo é ranquear modelos de drones disponíveis no mercado aplicando os métodos ordinais de Borda, Condorcet e Copeland, e pretende-se a partir do ranqueamento proporcionar ao decisor um norte em suas alternativas.
Artigo Completo:
A agricultura 4.0, derivada da Indústria 4.0, é um fenômeno além da mecanização do campo. Adotando-se recursos computacionais de alto nível tecnológico, sensores, comunicação entre máquinas (M2M), técnicas de análise e conectividade entre dispositivos móveis as operações no campo passaram a ser orientadas e a processar um enorme volume de dados que servirão de base para a tomada de decisões. A gama de tecnologias tornaram a agricultura 4.0 um divisor de águas no setor. O benefício mais básico dessas novas ferramentas é o aumento da produtividade. Aliando-se a utilização de drones a agricultura 4.0 é possível se atingir altos níveis de redução de custos, economia do tempo, mão de obra e estoques, maior precisão e eficiência. Dentro desse contexto, o objetivo do presente estudo é ranquear modelos de drones disponíveis no mercado aplicando os métodos ordinais de Borda, Condorcet e Copeland, e pretende-se a partir do ranqueamento proporcionar ao decisor um norte em suas alternativas.
Palavras-chave: Agricultura 4.0; Método Borda; Método Condorcert; Método Copeland; Drones.,
Palavras-chave: Agricultura 4.0; Método Borda; Método Condorcert; Método Copeland; Drones.,
DOI: 10.5151/spolm2019-061
Referências bibliográficas
- [1] AGRISHOW. Produção agrícola conectada com o universo digital: entenda a tendência da Agricultura 4.0. 2016. Disponível em: https://digital.agrishow.com.br/. Acesso em: 18 jan. 2019. ALMEIDA, A. T. de (2011). O conhecimento e o uso de métodos multicritério de apoio a decisão. Recife: Editora Universitária da UFPE. ANDRADE, R. de O. Drones sobre o campo - Avanços tecnológicos ampliam as possibilidades do uso de aeronaves não tripuladas na agricultura. Ed. 239. Janeiro, 2016. Disponível em: https://bdpi.usp.br/single.php?_id=002784282. Acesso em 23 de mar de 2019. ARENALES, M.; ARMENTANO, V.; MORABITO, R.; YANASSE, H. Pesquisa operacional. Rio de Janeiro: Elsevier, p.524, 2007. BANA E COSTA, C.A.; ANGULO MEZA, L. & OLIVEIRA, M.D. O Método MACBETH e Aplicação no Brasil. Engevista, no prelo 2013. BITTENCOURT, M. e ANGULO-MEZA, L. WEBPROA, software livre para os métodos multicritérios à decisão borda, Condorcet e Copeland – in XLV SBPO, Natal – RJ, 2013 BOAVENTURA NETTO. P.O. Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. Edgard Blücher, São Paulo, Editora Edgard Blücher, 2003. EID, B. M.; CHEBIL, J.; ALBATSH, F.; FARIS, W. F. Challenges of Integrating Unmanned Aerial Vehicles. In Civil Application. 5th International Conference on Mechatronics (ICOM’13) IOP Publishing. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 53 (2013). EMBRAPA. Agricultura, Sustentabilidade e Tecnologia. Brasília, DF, 2012. 34p. Disponível em: https://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1028545/1/AgriculturaSustentabilidadee Tecnologia.pdf. Acesso em: 25 fev. 2019. FERREIRA, R.O.; GOMES, F.P.; MELLO, J.C.C.B.S. Emprego de métodos ordinais multicritério na escolha de seleções cabeças de chave da copa do mundo de 2014. Relatórios de Pesquisa em Engenharia de Produção, v. 11, n. 11, 2011 GOMES, L. F. A. M., ARAYA, M. C. G. et CARIGNANO C. (2004), Tomada de Decisões em Cenários Complexos, Tradução de Marcela Cecilia González Araya, Pioneira Thomson Learning, São Paulo. HONKAVAARA, E.; SAARI, H.; KAIVOSOJA, J.; PÖLÖNEN, I.; HAKALA, T.; LITKEY, P.; MÄKYNEN, J.; PESONEN, L. Processing and Assessment of Spectrometric, Stereoscopic Imagery Collected Using a Lightweight UAV Spectral Câmera for Precision Agriculture. Remote Sens. 2013, 5, 5006-5039. INAMASU et al. Agricultura de Precisão, um novo olhar. Embrapa Instrumentação. Editora Cubo, 201 KANGAS, Annika; LAUKKANEN, Sanna; KANGAS, Jyrki. Social choice theory and its applications in sustainable forest management—a review. Forest Policy and Economics journal, v. 9, p. 77–92, 2006 MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; MOURA, M. F. Os novos desafios e oportunidades das tecnologias da informação e da comunicação na agricultura (AgroTIC). In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. p. 23-38. MASSRUHÁ, S. M. F. S. Tecnologias da informação e da comunicação: o papel na agricultura. AgroANALYSIS: A Revista do Agronegócio da FGV, São Paulo, v. 35, n. 9, p. 29-31, 2015. Ministério da Indústria, Comércio Exterior e Serviços. (2017). Projeto apoio aos diálogos setoriais união europeia – Brasil: MDIC. Mdic.gov.br. Disponível em: http://www.mdic.gov.br/images/publicacao_DRONES-20161130-20012017-web.pdf. Acesso em 2 fev. 2019. MONTEIRO, J. E. B. de A.; OLIVEIRA, A. F. de; NAKAI, A. M. TIC em agrometeorologia e mudanças climáticas. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; ROMANI, L. A. S. (Ed.). Tecnologias da informação e comunicação e suas relações com a agricultura. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 7. p. 121- 138. Nurmi, H. (1983), Voting Procedures: A summary analysis. British Journal of Operational Research, vol. 82, pp. 522-539. OLIVEIRA, T. P. A., PANTOJA, M. J., & BRISOLA, M. V. (2016). Plano ABC: Contribuições Teóricas para o Novo Paradigma da Agropecuária e uma Proposta de Avaliação. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, 9(3), 719. PAULO, SP. HAIMES, Y. Y. et CHANKONG, V. (1979), “Kuhn-Tucker Multipliers as Trade-Offs in Multiobjective Decision-Making Analysis”, Automática, Vol.15, pp.50-72, disponível em: http://www. scopus.com. Acesso em: 05 de jan. de 2019. PEÑA-BARRAGÁN, J. M; et al. Object-based approach for crop row characterization in uav images for site-specific weed management. Institute for Sustainable Agriculture, IAS-CSIC, Córdoba (Spain). University of Califórnia, Berkeley, CA (USA). Proceedings of the 4th GEOBIA, May 7-9, 2012 - Rio de Janeiro - Brazil. p.426 RODRIGUEZ, D. S. S, COSTA, H. G. et CARMO, L. F. R. R. S. do (2013), “Métodos de auxílio multicritério à decisão aplicados a problemas de PCP: Mapeamento da produção em periódicos publicados no Brasil”, Gest. Prod., Vol.20 No.1, pp134-146, disponível em: http://www.scielo.br/pdf/gp/v20n1/a10v20npdf (Acesso: 11 de fevereiro de 2015). SILVA NETO, M. Como utilizar imagens aéreas na agricultura de precisão? 13 de setembro de 2013. Disponível em: https://www.agrimensordofuturo.com. Acesso em: 26 jan. 2019. SOARES DE MELLO, M.H.C.; QUINTELLA, H.L.M.M., SOARES DE MELLO, J.C.C.B. Avaliação do desempenho de alunos considerando classificações obtidas e opiniões dos docentes. Investigação Operacional Vol. 24, n. 2, p.187-196, 2004. SWINTOM, S, M., LOWENBERG-DEBOER, J. Evaluating the profitability of site-specific farming, Journal of Production Agriculture, Madison, v.11, n.4, p.439-446, 1998. VDMA VERLAG. Guideline Industrie 4.0r. 2016. Disponível em: https://industrie40.vdma.org/documents/4214230/5356229/VDMA+Guideline+Industrie+40. pdf/cd1e8ef0-626e-432d-a2da-5c7a990b1a9b . Acesso em: 4 jan. 2019. WANG, W.-P. (2010). A fuzzy linguistic computing approach to supplier evaluation. Applied Mathematical Modelling, 34(10), 3130-314 doi: 10.1016/j.apm.2010.02.002
Como citar:
Barros, Heider Silva; Reis, Marcone Freitas dos; Santos, Marcos dos; Silva, Kaique de Oliveira Dutton da; Brito, Valéria da Silva; "AUXILIANDO O PROCESSO DECISÓRIO NA AGRICULTURA 4.0: REVISANDO OS MÉTODOS ORDINAIS NA SELEÇÃO DE DRONES", p. 843-855 . In: Anais do XIX Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha.
São Paulo: Blucher,
2020.
ISSN 2175-6295,
DOI 10.5151/spolm2019-061
últimos 30 dias | último ano | desde a publicação
downloads
visualizações
indexações