Técnica de mineração de dados aplicada na inspeção de importações para verificação do status fitossanitário de embalagens de madeira em contêineres

Abstract

O objetivo principal desta dissertação foi corroborar no avanço da sistemática de inspeções conduzidas pelo Serviço de Vigilância Agropecuária do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento com foco principal na verificação do status fitossanitário de embalagens de madeira (EBM). Para alcançar este objetivo foram conduzidos dois estudos investigativos. O primeiro teve como objetivo fornecer subsídios conceituais e empíricos para a elaboração de um possível sistema de inspeção com checagem reduzida aplicada à inspeção de EBM. Os principais fatores que influenciavam a decisão dos inspetores na seleção de amostras de contêineres para a inspeção foram determinados, 61 fornecedores estrangeiros foram cadastrados e 23 deles foram pré-selecionados devido à constância em seus embarques e por não terem registros de ocorrências fitossanitárias (presença de insetos em geral, fungos, casca, ausência de marca de tratamento, etc) mesmo quando apresentado EBM. O percentual de acerto na tomada de decisão pela não inspeção ou redução baseada no histórico individual de cada fornecedor foi extremamente satisfatório. Os resultados mostraram ser possível elaborar um sistema de inspeção com frequência de checagem reduzida para EMB tendo como base a analise de uma serie temporal de dados de importação e levando se em consideração fatores como país de origem da carga, tipo de embalagem, presença de madeira, histórico de ocorrências fitossanitárias e em especial o fornecedor do produto importado, pré-definindo grupos de menor ou maior risco fitossanitário por meio de um método descritivo para variáveis categóricas. No segundo estudo verificou- se a aplicabilidade da técnica de mineração de dados por meio de árvores de decisão como ferramenta de apoio no processo de tomada de decisão nas inspeções de importação realizadas em contêineres para verificação do status fitossanitário de EBM. A técnica foi aplicada nos registros das inspeções fitossanitárias de contêineres desembarcados no porto Chibatão e no Porto Público de Manaus. As árvores de decisão foram geradas por meio do algoritmo Chi-square Automatic Iteration Detection e sua aplicabilidade testada num conjunto de 200 partidas importadas com resposta positiva e percentual de sucesso de 100% uma vez que não foram verificadas ocorrências fitossanitárias nas partidas inspecionadas com base na seleção orientada pelo modelo estatístico. O resultado mostrou ser possível o uso da mineração de dados e árvores de decisão como ferramenta de apoio na tomada de decisão para realização das inspeções fitossanitárias.

The main objective of this dissertation was to corroborate with advancements on systematic inspections conducted by the Agricultural International Surveillance Office of Brazilian Ministry of Agriculture, Livestock and Food Supply with a primary focus on the verification wooden packaging material (WPM) phytosanitary status. To achieve this goal two research studies were conducted. The first one aimed to provide conceptual and empirical subsidies for the elaboration of a possible inspection system with reduced checks applied to the inspection of wood packaging material (WPM) in Amazon. The Main factors influencing inspectors’ decision in the selection of samples for container inspection in WPM were determined and 61 foreign suppliers were registered. Twenty-three of them were pre-selected due the constancy in their shipments and no phytosanitary incident records even when presented WPM. Accuracy of the decision making by not inspecting or to reduce checks based on supplier's individual history database was extremely satisfactory. Results indicate the possible to develop a system of reduced spot checks in containers for WPM focused in a temporal database series analysis of imported shipments taking into account factors such as country of origin, package type, presence of wood, phitossanitary incidents and foreign supplier in particular to determinate higher or lower risk groups by means of a descriptive data analysis method. In the second study was verified the applicability of data mining techniques using decision trees as a support tool in the decision-making process to verify the phytosanitary status of WPM carried in containers. The technique was applied to the data records of phytosanitary inspections of imported containers landed in port Chibatão and Manaus Public Port. Decision trees were generated by the algorithm Chi- square Automatic Detection Iteration and its practical applicability was tested on a set of 200 imported consignments with a positive response and 100% success rate on decision-making since no phytosanitary occurrences was verified. The result proved to be possible to use data mining and decision trees as a support tool in the decision- making to implementation of phytosanitary inspections.