Desenvolvimento de Aplicação para Mapeamento de Sensores de Veículos Agrícolas e Florestais

Abstract

A produção de alimentos sempre foi e será uma demanda de toda sociedade, pois o alimento é essencial a vida do ser humano. Ao passar dos anos, o aumento da população aumentou a demanda de comida e as áreas trabalhadas e períodos de produção não cresceram ao mesmo passo. Baseado nisso, aumentar a eficiência no planejamento, preparo e cultivo é importantíssimo para suprir tal necessidade, além disso pode ser visto como uma vantagem competitiva dentro do ramo de produção no campo, produzir mais com menos. Não só produção de alimentos, mas outros subprodutos como combustíveis originários da cana de açúcar e a celulose das florestal plantadas também podem se enquadrar. Nesse contexto é que se encaixa a Hexagon Agriculture, empresa catarinense que visa entregar soluções digitais para melhorar a performance dos produtores do campo em todo planeta, aumentando produtividade e reduzindo os custos e desperdícios. Assim sendo, a empresa, através de suas soluções, baseadas principalmente em seus computadores de bordo, inteiramente desenvolvidos pela mesma, lê as informações das máquinas agrícolas, tais como tratores, colhedoras, transbordos e outros, para identificar como se dá a aplicação de insumos, áreas trabalhadas, jornadas dos operadores e outros dados que seus clientes, corporativos ou particulares, querem e necessitam através de relatórios e dados estatísticos. Nesse âmbito, viu-se necessário o desenvolvimento de um método para melhor atender a demanda de clientes e seus diversos tipos de equipamentos, pois mapear os sensores dos veículos atualmente é demorado e há muita perda de informação, resultando em retrabalhos. O objetivo deste Projeto de Fim de Curso visa justamente melhorar tal processo, pois os mapeamentos são feitos pelo time de implantação e suporte, dentro da área de Pesquisa e Desenvolvimento da empresa, buscando facilitar o mapeamento, expandindo a tarefa para qualquer membro da equipe, sem precisar desprender muito tempo e esforço nessas tarefas, sobrando mais tempo para dedicarem-se a demais demandas da área. A proposta de novo processo deve incluir métodos mais quantitativos, reduzindo a subjetividade e necessidade de expertise, automatizando os processos manuais e demorados.

The production of food always will be a need for every society, because feeding is essential for human’s life. Through the years, the growing food demand and worked areas and harvest period has not groew up at same steps. Base on it, increase efficiency at planning, preparing and harvesting is very important to supply these demand, furthermore it can be seen as a competitive advantage to produce more with less. This is not unique for food, but also for other subproduct from field, as fuel from sugarcane and celulose from forestry. In this context, Hexagon’s Agriculture company, from Santa Catarina, aims to develop digital solutions for farmers around the globe, increasing productivity, saving money and wastes. Therefore, the company, through their self solutions based on on-board computer, fully develop by itself, reads information from vehicles and agricultural machinery, as tractors, harvesters, haul outs and others, to identify when they are operating and applying agricultural inputs, worked areas, vehicle operator’s working journey, all these data that company’s clients, corporate or private, want to know through reports and statistical analysis. In this context, the development of a new method to improve these request of many clients and their many vehicle types, because today’s mapping method take so much time and there’s no retention of information, causing needs of redo work. The objectives of this Course Final Project it is to improve this procedure, because all mapping are doen by support and deployment team of company, from Reasearch and Development area, aiming to make it easier, splitting this task to other member from team, not needing use much time and energy on these tasks, resulting in much more time to supply many other requests. The proposal of this new process should include quantitative method, reducing subjectivity and expertise, automating long and manually processes.