Desenvolvimento de metodologia para cálculo de estoque em silos de armazenagem de grãos

Abstract

Em unidades armazenadoras de grãos, a estimativa das quantidades de grãos armazenados a granel é fundamental para quantificar os estoques e perdas. Atualmente, diferentes ferramentas para mensuração do estoque físico de grãos estão disponíveis, no entanto, são de alto custo, inviabilizando a aquisição por grande parte das unidades armazenadoras brasileiras. Dessa forma, objetivou-se com este trabalho a proposição de uma metodologia para o cálculo de estoque de arroz em casca armazenados em silos metálicos, empregando a linguagem de programação Python, métodos estatísticos, e dados da temperatura da massa de grãos medidos por meio de sensores digitais. Os dados de temperatura obtidos se referem a leituras realizadas diariamente às 06h00min no período entre 13 de abril e 16 de julho de 2021 por meio do sistema de gerenciamento Ceres ® . A partir desses dados, foram calculadas as médias das temperaturas nas direções horizontal (por nível) e vertical (por pêndulo) e a geral. Em sequência, foi elaborada a matriz de ponderação, que teve os valores contrastados a média geral das temperaturas com o objetivo de mapear as alturas grãos em cada pêndulos. De posse dessas alturas, do fator de compactação e da massa específica do arroz em casca, foram calculados, para cada dia, o volume ocupado pela massa de grãos e estoque. O volume foi calculado em função do nível médio de produto nos pêndulos e por modelagem matemática. Os procedimentos foram desenvolvidos considerando arroz em casca, mas são perfeitamente aplicáveis a outros grãos. Conclui-se que, a tecnologia proposta possui relevância por facilitar o controle de estoque, dar suporte à tomada de decisão quanto ao manejo de estoque, condução da aeração de manutenção e minimização de perdas. E outro relevante benefício é a redução de risco de acidentes associados a rotinas de mensuração de estoque que envolve os acessos a alturas e ambientes confinados. Palavras-chave: pós-colheita; estoque; tecnologia; python.At the grain storage facilities, estimating the quantities of grain stored in bulk is essential to quantify inventories and losses. Nowadays, different tools for measuring the physical stock of grains are available, however, they are expensive, making the acquisition unfeasible by most Brazilian storage facilities. Therefore, the objective of this work was to propose a methodology for calculating the stock of paddy rice stored in metallic silos, using the Python programming language, statistical methods, and the grain mass temperature measured by means of digital sensors. Temperature data refer to readings taken daily at 6:00 am, from April 13 to July 16, 2021, through the Ceres® management system. Using these data, temperature averages were calculated in the horizontal (by level) and vertical (by pendulum) directions, and considering all sensors. In sequence, the weighting matrix was elaborated, which had the values contrasted with the general average temperature in order to map the grain heights in each pendulum. With these heights, the compaction factor, and the specific mass of paddy rice, the volume occupied by the mass of grains and stock was calculated for each day. The volume was calculated as a function of the average level of product in each pendulum and by mathematical modeling. The procedures were developed considering paddy rice, but are completely applicable to other grains. It was concluded that the proposed technology has relevance for facilitating stock control, supporting decision-making regarding stock management, conducting maintenance aeration, and minimizing losses. And another relevant benefit is the reduction of the risk of accidents associated with routines of inventory measurement that involve access to heights and confined environments. Keywords: post-harvest; inventory; technology; python.