ENFOQUE MULTICRITERIO EN LA SELECCIÓN DE MÁQUINAS PARA EL CORTE MECANIZADO DE MADERA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31413/nat.v13i4.19442


Palabras clave:

análisis AHP, cosechadora, mecanización, telemetría, tecnología embebida

Resumen

La selección de máquinas para el corte mecanizado de madera puede convertirse en una decisión altamente compleja debido al necesario equilibrio entre criterios de comparación tradicionales e innovadores. El objetivo de este estudio fue aplicar un enfoque multicriterio en la selección de máquinas para el corte mecanizado de madera. Se propusieron tres alternativas de cosechadoras (PH7, JDW, VM6), evaluadas de acuerdo con seis criterios basados ​​en la telemetría de la máquina, a saber: Productividad, Eficiencia Operacional, Disponibilidad Mecánica, Relación de Puntos Productivos, Improductivos y Mecánicos (PR, EO, DM, RAP, RAI, RAM). Mediante una comparación por pares, la máquina VM6 tenía un 72% de posibilidades de ser elegida, seguida de JDW con un 70% y PH7 con un 60%. Los resultados fueron validados mediante análisis estadístico, que indicó que la máquina PH7 fue significativamente inferior a la VM6 y JDW en todos los criterios evaluados. El análisis multicriterio presentó resultados significativos en cuanto a la ponderación de las variables consideradas en el estudio con base en la opinión de expertos. Sin embargo, se recomienda que futuros estudios consideren un mayor número de variables, como costo de adquisición, durabilidad a largo plazo, costos de mantenimiento y compatibilidad con las condiciones del terreno forestal, para una decisión más asertiva en el proceso de selección.

Referencias

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.

Publicado

2025-11-19

Número

Sección

Engenharia Florestal / Forest Engineering

Cómo citar

ENFOQUE MULTICRITERIO EN LA SELECCIÓN DE MÁQUINAS PARA EL CORTE MECANIZADO DE MADERA. (2025). Nativa, 13(4), 549-556. https://doi.org/10.31413/nat.v13i4.19442

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