ABORDAGEM MULTICRITÉRIO NA SELEÇÃO DE MÁQUINAS PARA O CORTE MECANIZADO DE MADEIRA
DOI:
https://doi.org/10.31413/nat.v13i4.19442Palavras-chave:
análise AHP, harvester, mecanização , telemetria , tecnologia embarcadaResumo
A seleção de máquinas para o corte mecanizado de madeira pode tornar-se uma decisão altamente complexa devido ao equilíbrio necessário entre critérios tradicionais e inovadores de comparação. O objetivo deste estudo foi aplicar uma abordagem multicritério na seleção de máquinas para o corte mecanizado de madeira. Foram propostas três alternativas de harvesters (PH7, JDW, VM6), avaliadas com base em seis critérios relativos à telemetria das máquinas, sendo: produtividade, eficiência operacional, disponibilidade mecânica e razão de apontamentos produtivos, improdutivos e mecânicos (PR, EO, DM, RAP, RAI, RAM). Por meio da comparação por pares, a máquina VM6 obteve 72% de chances de ser escolhida, seguida da JDW, com 70%, e da PH7, com 60%. Os resultados foram validados por meio de análise estatística, que indicou que a máquina PH7 foi significativamente inferior à VM6 e à JDW em relação a PR, RAI e RAM. A análise multicritério apresentou resultados significativos quanto à ponderação das variáveis consideradas no estudo, com base nas opiniões de especialistas. No entanto, recomenda-se que estudos futuros considerem um maior número de variáveis, como custo de aquisição, durabilidade a longo prazo, custos de manutenção e compatibilidade com as condições do terreno florestal, para uma decisão mais assertiva no processo de escolha.
Palavras-chave: análise AHP; harvester; mecanização florestal; telemetria; tecnologia embarcada.
Multi-criterion approach in selecting machines for mechanized wood cutting
ABSTRACT: The selection of machines for mechanized wood cutting can become a highly complex decision due to the necessary balance between traditional and innovative comparison criteria. The objective of this study was to apply a multicriteria approach in the choice of machines for mechanized wood cutting. Three harvester alternatives (PH7, JDW, VM6) were proposed, evaluated on six criteria based on machine telemetry, being Productivity, Operational Efficiency, Mechanical Availability, Ratio of Productive, Unproductive and Mechanical Notes (PR, EO, DM, RAP, RAI, RAM). Through peer comparison, the VM6 machine had a 72% chance of being chosen, followed by JDW with 70% and PH7 with 60%. The results were validated by means of statistical analysis, which indicated that the PH7 machine was significantly inferior to the VM6 and the JDW in relation to PR, RAI and RAM. The multicriteria analysis showed significant results regarding the weighting of the variables considered in the study based on the opinion of experts. However, it is recommended that future studies consider a greater number of variables, such as acquisition cost, long-term durability, maintenance costs, and compatibility with the conditions of the forest terrain, for a more assertive decision in the selection process.
Keywords: AHP analysis; harvester; forestry mechanization; telemetry; embedded technology.
Referências
CHETVERIKOVA, I.; ZIMARIN, S.; CHERENKOV, D. Multidimensional analysis of hydraulic manipulators of forest machines. In: INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE ON MODERN FORESTRY AND FOREST COMPLEX, 7, 2024. Anais... p. 190-196. Disponível em: https://doi.org/10.58168/mfcc2024_190-196. Acessado em: 31 mar. 2025.
BROWN, M.; GHAFFARIYAN, M. R.; BERRY, M.; ACUNA, M.; STRANDGARD, M.; MITCHELL, R. The progression of forest operations technology and innovation. Australian Forestry, v. 83, n. 1, 0. 1-3, 2020. https://doi.org/10.1080/00049158.2020.1723044
DE SOUSA, B. M.; LONGHINI, T. M. Implantação de sistema de IOT para rastreamento de máquinas de terraplenagem a serviço de uma indústria de celulose. Exacta, v. 20, n. 3, p. 666-687, 2022. https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.16859
EBERHARD, B.; TRAILOVIĆ, Z.; MAGAGNOTTI, N.; SPINELLI, R. A Gis-Based Decision Support Model (DSM) for harvesting system selection on steep terrain: integrating operational and silvicultural criteria. Forests, v. 16, n. 5, e854, 2025. https://doi.org/10.3390/f16050854
FASSNACHT, F. E.; WHITE, J. C.; WULDER, M. A.; NÆSSET, E. Remote sensing in forestry: current challenges, considerations and directions. Forestry, v. 97, n. 1, p. 11-37, 2024. https://doi.org/10.1093/forestry/cpad024
FRASER, B. T.; CONGALTON, R. G. Issues in Unmanned Aerial Systems (UAS) data collection of complex forest environments. Remote Sensing, v. 10, n. 6, e908, 2018. https://doi.org/10.3390/RS10060908
GHAFFARIYAN, M. R.; BROWN, M. Selecting the efficient harvesting method using multiple-criteria analysis: A case study in south-west Western Australia. Journal of Forest Science, v. 59, n. 12, p. 479-486, 2018. https://doi.org/10.17221/45/2013-JFS
GROŠELJ, P., ZANDEBASIRI, M., & PEZDEVŠEK MALOVRH, Š. Evaluation of the European experts on the application of the AHP method in sustainable forest management. Environment, Development and Sustainability, v. 26, n. 11, p. 29189-29215, 2024. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03859-w
HARGROVE, W. W.; SPRUCE, J. P.; GASSER, G.; HOFFMAN, F. M. Toward a national early warning system for forest disturbances using remotely sensed canopy phenology. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, v. 75, n. 10, p. 1150-1156, 2009. Disponível em: http://www.srs.fs.usda.gov/pubs/ja/ja_hargrove002.pdf. Acessado em: 31 mar. 2025.
HIESL, P.; BENJAMIN, J. G. Harvester productivity and cost in small diameter timber stands in Central Maine, USA. In: COUNCIL ON FOREST ENGINEERING ANNUAL MEETING, 37th, 2014. Proceedings… Moline, IL. 2014, 8p.
JOHN DEERE. Máquina Florestal 2144G. Disponível em: https://www.deere.com.br/pt/m%C3%A1quinas-florestais/2144g/. Acessado em: 31 mar. 2025.
KNIERIM, L. F. Emprego do método multicritério de análise hierárquica (AHP) como apoio à tomada de decisão na seleção de colhedoras de arroz irrigado. 67f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/handle/1/23333. Acessado em: 31 mar. 2025.
LATTERINI, F.; STEFANONI, W.; VENANZI, R.; TOCCI, D.; PICCHIO, R. GIS-AHP Approach in forest logging planning to apply sustainable forest operations. Forests, v. 13, n. 3, e484, 2022. https://doi.org/10.3390/f13030484
MALINEN, J.; TASKINEN, J.; TOLPPA, T. Productivity of cut-to-length harvesting by operators’ age and experience. Croatian Journal of Forest Engineering, v. 39, n. 1, p. 14-22, 2018.
ÖZCEYLAN, E.; KABAK, M.; DAĞDEVIREN, M. A fuzzy-based decision-making procedure for machine selection problems. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, v. 30, n. 3, p. 1841-1856, 2016. https://doi.org/10.3233/IFS-151895
ÖZGEN, A.; TUZKAYA, G.; TUZKAYA, U. R.; ÖZGEN, D. A multi-criteria decision making approach for machine tool selection problem in a fuzzy environment. International Journal of Computational Intelligence Systems, v. 4, n. 4, p. 431-445, 2011. https://doi.org/10.2991/ijcis.2011.4.4.3
PICCHI, G.; SANDAK, J.; GRIGOLATO, S.; PANZACCHI, P.; TOGNETTI, R. Smart HARVEST OPERATIONS AND TIMBER PROCESSING FOR IMPROVED FOREST MANAGEMENT. In: TOGNETTI, R.; SMITH, M.; PANZACCHI, P. (Eds). Climate-Smart Forestry in Mountain Regions - Managing Forest Ecosystems, v. 40, Springer, Cham. 2022. p. 317-359. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80767-2_9
PINHEIRO, J. G. M.; PINHEIRO, C. M. Análise da arborização urbana do bairro Pequi, Eunápolis-Bahia. Revista do Laboratório de Aprendizagem em História e Geografia, v. 3, n. 3, p. 18-30, 2023.
PONSSE. Cabeçote Harvester PONSSE H7 HD Euca. Disponível em: https://www.directindustry.com/pt/prod/ponsse/product-56915-1558035.html. Acessado em: 31 mar. 2025.
PONSSE. Harvester Ponsse Ergo H8. 2025. Disponível em: <https://www.ponsse.com/pt/produtos/harvesters/produto/-/p/ergo_8w#/>. Acessado em: 07 de março de 2025.
SAATY, T. L. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of Mathematical Psychology, v. 15, n. 3, p. 234-281, 1977. https://doi.org/10.1016/0022-2496(77)90033-5
SILVA, A. A.; MACHADO, C. C.; GOMES, R. R. M.; SCHETTINI, B. L. S.; MINETTE, L. J.; NUNES, Í. L.; VILANOVA, P. H. Forest extraction management with the indicator of overall efficiency of forest machines (OEFM). Revista Árvore, v. 46, e4618, 2022. htps://doi.org/10.1590/1806-908820220000018
SILVA, A. A.; MACHADO, C. C.; GOMES, R. R. M.; SCHETTINI, B. L. S.; MINETTE, L. J.; NUNES, I. L.; VILLANOVA, P. H. Indicador de eficiência global de Máquinas Florestais (EGMF) na gestão do corte florestal. Scientia Forestalis, v. 50, e3875, 2022. https://doi.org/10.18671/scifor.v50.43
SP MASKINER. Cabeça Processadora SP 661 LF. Disponível em: https://spmaskiner.com/pt-br/cabecas-processadoras/cabecas-processadoras-lf/cabecas-processadora-sp-661-lf/. Acessado em: 31 mar. 2025.
STOILOV, S.; PROTO, A. R.; ANGELOV, G.; PAPANDREA, S. F.; BORZ, S. A. Evaluation of salvage logging productivity and costs in the sensitive forests of Bulgaria. Forests, v. 12, n. 3, e309, 2021. https://doi.org/10.3390/F12030309
SHUKLA, H. M.; GUPTA, M. M. A comprehensive approach to enhance wood cutting productivity: Integration of spherical fuzzy DEMATEL and artificial neural networks. Proceedings Of The Institution Of Mechanical Engineers, Part E: Journal Of Process Mechanical Engineering, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1177/09544089241253083. Acesso em: 31 mar. 2025.
TOCCI, D.; LATTERINI, F.; VENANZI, R.; GAGLIOPPA, P.; PICCHIO, R. GIS-AHP approach to select the most suitable extraction system in Mediterranean Oak Coppices under environmental constraints. Environmental Sciences Proceedings, v. 22, n. 1, e61, 2022. https://doi.org/10.3390/IECF2022-13077
VARCH, T.; MALLE, D.; ERBER, G.; GOLLOB, C.; SPINELLI, R.; VISSER, R.; HOLZINGER, A.; STAMPFER, K. A. A prototype for automated delimitation of work cycles from machine sensor data in cable yarding operations. Croatian Journal of Forest Engineering, v. 44, n. 2, p. 233-243, 2023. https://doi.org/10.5552/crojfe.2023.2248
VOLVO CONSTRUCTION EQUIPMENT. Escavadeira Florestal EC220DL Forestry. Disponível em: https://www.volvoce.com/brasil/pt-br/about-us/news/2022/escavadeira-ec220dl-forestry/. Acessado em: 31 mar. 2025.
WARATAH. Cabeçote Processador H225E. Disponível em: https://www.waratah.com/pt/product/h225e/. Acessado em: 31 mar. 2025.
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