Revista de Economia e Sociologia Rural
https://app.periodikos.com.br/journal/resr/article/doi/10.1590/1806-9479.2023.279254
Revista de Economia e Sociologia Rural
ORIGINAL ARTICLE

Agribusiness 4.0: methodology for choosing robotic milking systems

Agronegócio 4.0: metodologia para escolha de sistemas de ordenha robotizada

Antonio Zanin; Silvana Dalmutt Kruger; Jenifer Ferreira Gonzaga; Rosamaria Cox Moura Leite Padgett; Mauro Lizot

http://dx.doi.org/10.1590/1806-9479.2023.279254 resr, vol.62, n4, e279254, 2024
PDF
Downloads: 0
Views: 130

Abstract

The objective of the article was to select a robotic system for milking and identify its benefits within the Agribusiness 4.0 concept. The study took place on a rural property that implemented robotization in dairy milking in 2021. The selection took place with the help of the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, considering three basic criteria and three milking systems. The analysis considers the mechanized milking process (70 animals) with the implementation of robotization (increase in the herd to 107 heads). The results show, among the benefits of robotization, the reduction in demand for manual activities, contributing to the reduction of direct labor and cost reduction, considering that the robot controls consumption and productivity per matrix. In general, the results shows benefits in aspects related to the feeding of dairy cows, control of animal health and welfare, productivity and labor. It is noteworthy that investments made in technology, as recommended by Agribusiness 4.0, contribute to operational improvements (labor demand) and productivity, which can benefit rural producers' satisfaction with dairy farming.

Keywords

milk production, multicriteria methods, robotization, dairy milking, Agribusiness 4.0

Resumo

Resumo: O objetivo do artigo foi selecionar um sistema robótico na ordenha e identificar seus benefícios dentro do conceito do Agronegócio 4.0. O estudo ocorreu em uma propriedade rural que implementou a robotização na ordenha leiteira em 2021. A seleção ocorreu com auxílio do método Analytic Hierarchy Process (AHP), considerando três critérios básicos e três sistemas de ordenha. A análise considera o processo de ordenha mecanizada (70 animais) com a implantação da robotização (aumento do rebanho para 107 cabeças). Os resultados mostram, entre os benefícios da robotização, a redução da demanda por atividades manuais, contribuindo para a redução da mão de obra direta e redução de custos, considerando que o robô controla o consumo e a produtividade por matriz. De uma forma geral, os resultados mostram benefícios em aspectos relacionados com a alimentação das vacas leiteiras, no controlo da saúde e bem-estar animal, na produtividade e com a mão-de-obra. Ressalta-se que os investimentos realizados em tecnologia, conforme preconiza o Agronegócio 4.0, contribuem para melhorias operacionais (demanda de mão de obra) e de produtividade, o que pode beneficiar a satisfação dos produtores rurais com a atividade leiteira.

Palavras-chave

produção de leite, métodos multicritério, robotização, ordenha leiteira, Agronegócio 4.0

Referências

Ajalli, M., Azimi, H., Balani, A. M., & Rezaei, M. (2017). Application of fuzzy AHP and COPRAS to solve the supplier selection problems. International Journal of Supply Chain Management, 6(3), 112-119.

Almeida, M., Freitas, C. A., Pauli, R. I. P., & Montoy, M. A. (2022). Padrões tecnológicos na atividade leiteira na região Corede produção do Rio Grande do Sul. Sinergia, 26(1), 63-77. http://doi.org/10.17648/2236-7608-v26n1-12716

Bassotto, L. C., Lopes, M. A., Brito, M. J. D., & Benedicto, G. C. D. (2022). Eficiência produtiva e riscos para propriedades leiteiras: uma revisão integrativa. Revista de Economia e Sociologia Rural, 60(4), e245277. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.245277

Bassotto, L. C., Benedicto, G. C. D., Lima, A. L. R., Lopes, M. A., & Merlo, F. A. (2023). Eficiência técnica em propriedades leiteiras familiares no Estado de Minas Gerais em 2021. Revista de Economia e Sociologia Rural, 62(1), e261483. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2022.261483

Bhutta, K. S., & Huq, F. (2002). Supplier selection problem: a comparison of the total cost of ownership and analytic hierarchy process approaches. Supply Chain Management, 7(3), 126-135. http://doi.org/10.1108/13598540210436586

Botega, J. V. L., Braga Júnior, R. A., Lopes, M. A., & Rabelo, G. F. (2008). Diagnóstico da automação na produção leiteira. Ciência e Agrotecnologia, 32(2), 635-639. http://doi.org/10.1590/S1413-70542008000200045

Braun, A. T., Colangelo, E., & Steckel, T. (2018). Farming in the era of Industrie 4.0. Procedia CIRP, 72, 979-984. http://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.176

Bruno, G., Esposito, E., Genovese, A., & Passaro, R. (2012). AHP-based approaches for supplier evaluation: problems and perspectives. Journal of Purchasing and Supply Management, 18(3), 159-172. http://doi.org/10.1016/j.pursup.2012.05.001

Chen, T. (2021). A diversified AHP-tree approach for multiple-criteria supplier selection. Computer Management, 18(4), 431-453. http://doi.org/10.1007/s10287-021-00397-6

Córdova, H. D. A., Alessio, D. R. M., Cardozo, L. L., & Thaler Neto, A. (2018). Impact of the factors of animal production and welfare on robotic milking frequency. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 53(2), 238-246. http://doi.org/10.1590/s0100-204x2018000200013

Crews, C. (2019). What machine learning can learn from foresight: a human-centered approach. Research Technology Management, 62(1), 30-33. http://doi.org/10.1080/08956308.2019.1541725

Daneluz, M., Canever, M. D., Lima, H. G. D., Bermudes, R. F., & Menezes, G. R. (2022). Linking entrepreneurial orientation and managerial capacity to performance in dairy farms. Revista de Economia e Sociologia Rural, 60(3), e229910. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.229910

Dogan, I., & Aydin, N. (2011). Combining Bayesian Networks and Total Cost of Ownership method for supplier selection analysis. Computers & Industrial Engineering, 61(4), 1072-1085. http://doi.org/10.1016/j.cie.2011.06.021

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa. (2020). Anuário do leite 2021. Retrieved in 2022, May 15, from https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/1132875/anuario-leite-2021-saude-unica-e-total

Esperidião, T. L., Santos, T. C., & Amarante, M. S. (2019). Agricultura 4.0: software de gerenciamento de produção. Pesquisa e Ação, 5(4), 1-15.

Fernandes, A. D. N. M., Barros, M. A. D. C., & Hamatsu, N. K. (2021). Trend of Technologies 4.0 in Brazil: what does the demand about the Public Selection MCTI/FINEP/FNDCT Grant to Innovation 04/2020 tell us? Revista Ciência Agronômica, 51, 1-12.

Fernandes, T. L. X., Trovão, C. J. B. M., Alves, J. S., Fornazier, A., & Cruz, A. A. (2024). Determinantes da manutenção do emprego em tempos de Indústria 4.0: o caso da agropecuária no Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, 62(4), e274589. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2023.274589

Ferreira, D., Kruger, S. D., Lizot, M., & Trojan, F. (2020). Analysis of economic and financial performance indicators of milk production in family. Custos e @gronegócio online, 16, 2-27.

Feuz, R., & Larsen, R. (2020). Even robots need a house: the robotic milking system facility investment decision case study. Applied Economics Teaching Resources, 2(1), 1-15.

Fontana, V., Radtke, A., Fedrigotti, V. B., Tappeiner, U., Tasser, E., Zerbe, S., & Buchholz, T. (2013). Comparing land-use alternatives: using the ecosystem services concept to define a multi-criteria decision analysis. Ecological Economics, 93, 128-136. http://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2013.05.007

Franco Neto, A., & Lopes, M. A. (2014). Uso da robótica na ordenha de vacas leiteiras: uma revisão. Archivos Latinoamericanos de Producción Animal, 22(3), 101-107.

Fries, M., Kruttschnitt, M., & Lienkamp, M. (2018). Operational strategy of hybrid heavy-duty trucks by utilizing a genetic algorithm to optimize the fuel economy multiobjective criteria. IEEE Transactions on Industry Applications, 54(4), 3668-3675. http://doi.org/10.1109/TIA.2018.2823693

Garfamy, R. M. (2006). A data envelopment analysis approach based on total cost of ownership for supplier selection. Journal of Enterprise Information Management, 19(6), 662-678. http://doi.org/10.1108/17410390610708526

Ghosh, T., Chakraborty, T., & Dan, P. K. (2012). An effective AHP-based metaheuristic approach to solve supplier selection problem. International Journal of Procurement Management, 5(2), 140-159. http://doi.org/10.1504/IJPM.2012.045647

Gomes, A. P., Ervilha, G. T., Freitas, L. F. D., & Nascif, C. (2018). Assistência técnica, eficiência e rentabilidade na produção de leite. Revista de Política Agrícola, 27(2), 79.

Hayashi, K. (2000). Multicriteria analysis for agricultural resource management: a critical survey and future perspectives. European Journal of Operational Research, 122(2), 486-500. http://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00249-0

Kagermann, H. (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative industrie 4.0: final report of the industrie 4.0 working group. Munich: Acatech.

Kaim, A., Cord, A. F., & Volk, M. (2018). A review of multi-criteria optimization techniques for agricultural land use allocation. Environmental Modelling & Software, 105, 79-93. http://doi.org/10.1016/j.envsoft.2018.03.031

Knorr, S., Weisener, C. G., & Phillips, L. A. (2023). Agricultural land management alters the biogeochemical cycling capacity of aquatic and sediment environments. Agriculture, Ecosystems & Environment, 357, 108661. http://doi.org/10.1016/j.agee.2023.108661

Komeleh, S. H. P., Keyhani, A., Rafiee, S., & Sefeedpary, P. (2011). Energy use and economic analysis of corn silage production under three cultivated area levels in Tehran province of Iran. Energy, 36(5), 3335-3341. http://doi.org/10.1016/j.energy.2011.03.029

Kruger, S. D., Cecchin, R., & Moraes, G. V. (2020). The importance of accounting in the management and continuity of rural production properties. Custos e @gronegócio on line, 16(1), 276-296.

Kruger, S. D., Pesente, R., Zanin, A., & Petri, S. M. (2019). Análise comparativa do retorno econômico-financeiro das atividades leiteira e avícola. Custos e @gronegócio on line, 15(3), 22-49.

Kruger, S. D., Zanin, A., Durán, O., & Afonso, P. (2022). Performance measurement model for sustainability assessment of the swine supply chain. Sustainability (Basel), 14(16), 9926. http://doi.org/10.3390/su14169926

Lizot, M., Afonso, P. S. L. P., Trojan, F., Mattei, T. F., & Thesari, S. S. (2024). Reflexos da pandemia do covid-19 nos custos de aquisição de insumos agrícolas: uma investigação empírica com o uso da metodologia Total Cost of Ownership. Revista de Economia e Sociologia Rural, 62(1), e261334. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2022.261334

Lizot, M., Trojan, F., & Afonso, P. (2021). Combining total cost of ownership and multi-criteria decision analysis to improve cost management in family farming. Agriculture, 11(2), 139. http://doi.org/10.3390/agriculture11020139

Lombardi Netto, A., Salomon, V. A. P., Ortiz‐Barrios, M. A., Florek‐Paszkowska, A. K., Petrillo, A., & De Oliveira, O. J. (2021). Multiple criteria assessment of sustainability programs in the textile industry. International Transactions in Operational Research, 28(3), 1550-1572. http://doi.org/10.1111/itor.12871

Maculan, R., & Lopes, A. (2016). Ordenha robotizada de vacas leiteiras: uma revisão. Boletim de Indústria Animal, 73(1), 80-87. http://doi.org/10.17523/bia.v73n1p80

Maêda, S. M. N., Costa, I. P. A., Castro Junior, M. A. P., Fávero, L. P., Costa, A. P. A., Corriça, J. V. P., Gomes, C. F. S., & Santos, M. (2021). Multi-criteria analysis applied to aircraft selection by Brazilian Navy. Production, 31, e20210011. http://doi.org/10.1590/0103-6513.20210011

Massruhá, S. (2020). Agricultura 4.0: fazendas conectadas. Revista Pesquisa Fapesp, 21(287), 1-100. Retrieved in 2022, May 15, from https://revistapesquisa.fapesp.br/wp-content/uploads/2020/01/Pesquisa-287_Completo-2.pdf

Nirmala, G., & Uthra, G. (2019). AHP based on triangular intuitionistic fuzzy number and its application to supplier selection problem. Materials Today: Proceedings, 16, 987-993. http://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.05.186

Oliveira, L. F. T., & Silva, S. P. (2012). Mudanças institucionais e produção familiar na cadeia produtiva do leite no Oeste Catarinense. Revista de Economia e Sociologia Rural, 50(4), 705-720. http://doi.org/10.1590/S0103-20032012000400007

Oliveira, R. P. (2009). Agricultura de precisão: a Tecnologia da Informação em suporte ao conhecimento agronômico clássico. Revista Tecnologia & Cultura, 15, 63-71.

Pacassa, F., Zanin, A., Villani, L., & Lima, J. D. (2022). Análise de viabilidade econômica da implantação da ordenha robotizada em uma propriedade rural familiar. Revista Custos e agronegócios (online), 18(1), 363-386.

Pacheco, T., & Reis, J. (2020). A logística 4.0 no Agronegócio. South American Development Society Journal, 6(17), 392. http://doi.org/10.24325/issn.2446-5763.v6i17p392-407

Ramanathan, R. (2007). Supplier selection problem: integrating DEA with the approaches of total cost of ownership and AHP. Supply Chain Management, 12(4), 258-261. http://doi.org/10.1108/13598540710759772

Ramasamy, A., & Chowdhury, S. (2020). Big data quality dimensions: a systematic literature review. Journal of Information Systems and Technology Management, 17(1), e202017003. http://doi.org/10.4301/S1807-1775202017003

Ramos, M. O., Silva, E. M., & Lima-Júnior, F. R. (2020). A fuzzy AHP approach to select suppliers in the Brazilian food supply chain. Production, 30, e20200013. http://doi.org/10.1590/0103-6513.20200013

Rose, D. C., Sutherland, W. J., Parker, C., Lobley, M., Winter, M., Morris, C., Twining, S., Ffoulkes, C., Amano, T., & Dicks, L. V. (2016). Decision support tools for agriculture: towards effective design and delivery. Agricultural Systems, 149, 165-174. http://doi.org/10.1016/j.agsy.2016.09.009

Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98. http://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590

Salfer, J. A., Minegishi, K. L. W., Lazarus, W., Berning, E., & Endres, M. I. (2017). Finances and returns for robotic dairies. Journal of Dairy Science, 100(9), 7739-7749. http://doi.org/10.3168/jds.2016-11976

Sanches, A. L. R., Alves, L. R. A., Barros, G. S. A. D. C., & Osaki, M. (2024). Os impactos dos preços do milho ao longo das cadeias consumidoras. Revista de Economia e Sociologia Rural, 62(3), e274483. http://doi.org/10.1590/1806-9479.2023.274483

Santos, M., Costa, I. P. A., & Gomes, C. F. S. (2021). Multicriteria decision-making in the selection of warships: a new approach to the AHP method. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 13(1), 147-169. http://doi.org/10.13033/ijahp.v13i1.833

Schwab, K. (2016). A quarta revolução industrial. São Paulo: Edipro.

Silva, J. M. P., & Cavichioli, F. A. (2020). O uso da agricultura 4.0 como perspectiva do aumento da produtividade no campo. Revista Interface Tecnológica, 17(2), 616-629. http://doi.org/10.31510/infa.v17i2.1068

Singh, C., Dorward, P., & Osbahr, H. (2016). Developing a holistic approach to the analysis of farmer decision-making: implications for adaptation policy and practice in developing countries. Land Use Policy, 59, 329-343. http://doi.org/10.1016/j.landusepol.2016.06.041

Taefi, T. T., Kreutzfeldt, J., Held, T., & Fink, A. (2016). Supporting the adoption of electric vehicles in urban road freight transport: a multi-criteria analysis of policy measures in Germany. Transportation Research Part A, Policy and Practice, 91, 61-79. http://doi.org/10.1016/j.tra.2016.06.003

Thesari, S. S., Lizot, M., & Trojan, F. (2021). Municipal public budget planning with sustainable and human development goals integrated in a multi-criteria approach. Sustainability (Basel), 13(19), 10921. http://doi.org/10.3390/su131910921

United Nations. (2019). Peace, dignity and equality on a healthy planet. Retrieved in 2024, May 21, from https://www.un.org/en/global issues/population#:~:text=The%20world%20in%202100,surrounding%20these%20latest%20population%20projections

Ustundag, A., Cevikcan, E., Salkin, C., Oner, M., Ustundag, A., & Cevikcan, E. (2018). A conceptual framework for Industry 4.0. In A. Ustundag & E. Cevikcan (Eds.), Industry 4.0: managing the digital transformation (pp. 3-23). Cham: Springer. http://doi.org/10.1007/978-3-319-57870-5

Vieira Filho, J. E. R. (2010). Trajetória tecnológica e aprendizado no setor agropecuário. In J. G. Gasques, J. E. R. Vieira Filho & Z. Navarro (Eds.), A agricultura brasileira: desempenho, desafios e perspectivas. Brasília: IPEA.

Vik, J., Straete, E. P., Hansen, B. G., & Naerland, T. (2019). The political robot – The structural consequences of automated milking systems (AMS) in Norway. NJAS Wageningen Journal of Life Sciences, 90-91(1), 100305. http://doi.org/10.1016/j.njas.2019.100305

Vilela, D., Resende, J. C. D., Leite, J. B., & Alves, E. (2017). A evolução do leite no Brasil em cinco décadas. Revista de Política Agrícola, 26(1), 5-24.

Weber, C. A. (1996). A data envelopment analysis approach to measuring vendor performance. Supply Chain Management, 1(1), 28-39. http://doi.org/10.1108/13598549610155242

Weber, C. A., & Desai, A. (1996). Determination of paths to vendor market efficiency using parallel coordinates representation: a negotiation tool for buyers. European Journal of Operational Research, 90(1), 142-155. http://doi.org/10.1016/0377-2217(94)00336-X

Weber, C. A., Current, J. R., & Desai, A. (1998). Noncooperative negotiation strategies for vendor selection. European Journal of Operational Research, 108(1), 208-223. http://doi.org/10.1016/S0377-2217(97)00131-8

Weber, C. A., Current, J., & Desai, A. (2000). An optimization approach to determining the number of vendors to employ. Supply Chain Management, 5(2), 90-98. http://doi.org/10.1108/13598540010320009

Wiendahl, H. (2012). Auftragsmanagement der industriellen produktion: grundlagen, konfiguration, einführung. Berlim: Springer.
 

Submetido em:
05/10/2023

Aceito em:
06/08/2024

67292045a953955ae52219e3 resr Articles
Links & Downloads
1806-9479 (Eletrônico) 0103-2003 (Impresso)
resr ©2024 Todos os direitos reservados.

resr

Share this page
Page Sections