Desenvolvimento de programa de computador para seleção de trator e implemento

Abstract

A agricultura no Brasil, do ponto de vista estratégico, desempenha um papel de destaque na economia e no cenário global. O mundo tem passado por constantes mudanças, e o ambiente agrícola tem demandado soluções que permitam o produtor tomar as melhores decisões. A correta escolha de um trator ou implemento permite um ganho de desempenho da atividade além de evitar sobrecargas, o que tende a prolongar a vida útil dos equipamentos. Objetivou-se com este trabalho desenvolver um programa computacional para apoiar agricultores na escolha eficiente de tratores e implementos para o preparo do solo. A plataforma foi desenvolvida utilizando a linguagem Python, por meio do Spyder, um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) e utilizando duas bibliotecas, a Pandas para o gerenciamento e manipulação dos bancos de dados, e a Tkinter para a arquitetura gráfica da interface. Os bancos de dados foram criados a partir do catálogo dos fabricantes de implementos e tratores disponibilizados pelas fabricantes. Para os cálculos foram utilizados a equação, tabela e diagramas propostos na norma ASABE D497.7 MAR2011 (R2020). Como estudo de caso, foi considerado uma frota de tratores e implementos de uma fazenda, buscando-se analisar a compatibilidade entre os tratores e implementos que essa frota possui, realizando uma comparação com os valores recomendados pelo fabricante. O programa desenvolvido se mostrou eficiente em suas telas de visualização, apresentando fácil operação, permitindo a seleção e o dimensionamento apropriado para as relações de tratores e implementos ao usuário. Os resultados demostraram uma correlação entre as potências sugeridas pelas fabricantes para a operação com seus implementos e os valores calculados seguindo as recomendações apresentadas pela ASAE. O uso desta ferramenta permitiu de forma rápida e visual, uma gestão dos dados de tratores e implementos que possam ser utilizados no preparado do solo, possibilitando também que novos dados possam ser cadastrados ou mesmo excluídos. Palavras chaves: Ferramenta computacional. Gestão de frota de máquinas. Mecanização agrícola.

Agriculture in Brazil, from a strategic point of view, plays a prominent role in the economy and on the global stage. The world has been going through constant changes, and the agricultural environment has demanded solutions that allow producers to make the best decisions. The correct choice of a tractor or implement allows for a gain in activity performance in addition to avoiding overloads, which tends to extend the useful life of the equipment. The objective of this work was to develop a computer program to support farmers in the efficient choice of tractors and implements for soil preparation. The platform was developed using the Python language, through Spyder, an IDE (Integrated Development Environment) and using two libraries, Pandas for managing and manipulating databases, and Tkinter for the graphical interface architecture. The databases were created from the catalog of implement and tractor manufacturers made available by the manufacturers. For the calculations, the equation, table and diagrams proposed in the ASABE D497.7 MAR2011 (R2020) were used. As a case study, a fleet of tractors and implements from a small farm was considered, seeking to analyze the compatibility between the tractors and implements that this fleet has, making a comparison with the values recommended by the manufacturer. The program developed proved to be efficient on its viewing screens, presenting easy operation, allowing the user to select and appropriately size the relationships between tractors and implements. The results demonstrated a correlation between the powers suggested by manufacturers for operating their implements and the values calculated following the recommendations presented by ASAE. The use of this tool allowed for quick and visual management of data from tractors and implements that can be used in soil preparation, also enabling new data to be registered or even excluded. Keywords: Computational tool. Machine fleet management. Agricultural mechanization.