Momento ótimo de substituição do Harvester sob a influência de aspectos econômicos, declividade do terreno e volume da floresta

Abstract

O Brasil destaca-se internacionalmente nas cadeias produtivas de florestas plantadas, assumindo a posição de maior produtor e exportador mundial de celulose. O setor, crucial para a economia brasileira, registrou um crescimento de 20,5% em termos reais na última década. A colheita florestal mecanizada, impulsionada pela eficiência e segurança proporcionadas pelo Harvester, tornou-se amplamente popular. No entanto, a operação dessas máquinas é influenciada por uma série de fatores, demandando conhecimentos especializados. Este trabalho, organizado em dois capítulos, teve como primeiro objetivo caracterizar o custo operacional do Harvester, e identificar os itens de custos mais impactantes no custo operacional da máquina por meio de uma análise de sensibilidade, utilizando a técnica de simulação de Monte Carlo. Os dados utilizados foram coletados a partir da operação de um Harvester em duas áreas na região do Rio Doce, destinadas ao cultivo de eucalipto, no estado de Minas Gerais, Brasil. No segundo capítulo realizou-se uma análise do momento ótimo de substituição do Harvester, empregando indicadores econômicos. A abordagem integrada desses dois capítulos forneceu uma visão estratégica, unindo eficiência operacional e sustentabilidade financeira. O primeiro capítulo destacou a importância da depreciação e combustível nos custos operacionais, revelando, em 95% dos casos, a vantagem da aquisição sobre o aluguel do equipamento. O segundo capítulo concentrou-se em indicadores financeiros para determinar a idade ótima de substituição do Harvester, convergindo para seis anos, enfatizando a sensibilidade do projeto a condições específicas. A flexibilidade na gestão do Harvester emerge como crucial para assegurar sua eficácia diante das variabilidades operacionais. Essa abordagem integrada proporciona uma base sólida para decisões estratégicas, otimizando custos e retorno financeiro ao longo da vida útil do equipamento. Palavras-chave: Análise econômica, Indicadores econômicos, Produção Florestal, Declividade, Volume de MadeiraBrazil stands out internationally in the productive chains of planted forests, assuming the position of the world's largest producer and exporter of pulp. The sector, crucial for the Brazilian economy, recorded a real growth of 20.5% in the last decade. Mechanized forest harvesting, driven by the efficiency and safety provided by the Harvester, has become widely popular. However, the operation of these machines is influenced by a series of factors, requiring specialized knowledge. This work, organized in two chapters, had the primary goal of characterizing the operational cost of the Harvester and identifying the most impactful cost items in the machine's operational cost through a sensitivity analysis, using the Monte Carlo simulation technique. The data used were collected from the operation of a Harvester in two areas in the Rio Doce region, dedicated to eucalyptus cultivation, in the state of Minas Gerais, Brazil. In the second chapter, an analysis of the optimal replacement timing of the Harvester was carried out using economic indicators. The integrated approach of these two chapters provided a strategic view, combining operational efficiency and financial sustainability. The first chapter highlighted the importance of depreciation and fuel in operational costs, revealing, in 95% of cases, the advantage of equipment acquisition over renting. The second chapter focused on financial indicators to determine the optimal age of Harvester replacement, converging to six years, emphasizing the project's sensitivity to specific conditions. Flexibility in Harvester management emerges as crucial to ensuring its effectiveness in the face of operational variability. This integrated approach provides a solid foundation for strategic decisions, optimizing costs and financial return over the equipment's lifespan. Keywords: Economic analysis, Economic indicators, Forest Production, Slope, Wood Volume.