O presente trabalho objetivou a obtenção de um modelo preditivo e didático capaz de representar a influência dos indicadores de desempenho da produção leiteira nos aspectos econômicos da atividade.SBIAGRO

CAVALHEIRO, H.

LAMPERT, V. do N.

MACIEL, T.

SILVA, G. M. da

WEILLER, O.

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Previsão de Indicadores Econômicos Individuais na Pecuária LeiteiraHelison Cavalheiro1, Thales Maciel1, Oldemar Weiller2, Gustavo da Silva3, Vinicius Lampert31 Instituto Federal Sul-rio-grandense, campus Bagé, Brasil, thalesmaciel@ifsul.edu.br 2 Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural, Bagé, Brasil, ohweiller@emater.tche.br3 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Bagé, Brasil, vinicius.lampert@embrapa.brO agronegócio é uma das principais atividades de fonte de renda no Brasil, especialmente noEstado do Rio Grande do Sul, onde se destacam a prática de alimentação de rebanhos baseadaem pastagens e as certificações dos processos de produção (VARELLA; CARDOSO, 2014).A bovinocultura leiteira, ramo mais específico da pecuária brasileira, caracteriza umadas maiores  produções do país,  que figura como o 5º  maior  produtor  de leite  do mundo(MAPA, 2018).  Este  relatório  ainda afirma que a produção leiteira  tem passado por  doisprocessos evolutivos, que são a incorporação da tecnologia para o melhor gerenciamento daprodução e a eliminação, do mercado, dos produtores que não estejam dispostos a incorporarestas tecnologias em seus métodos de produção.Um  exemplo  disto  é  o  trabalho  de  Lopes  et  al.  (2011),  onde  objetivou-se  aidentificação de características  que exercem influência sobre os custos finais  da produçãoleiteira. Utilizando um software estatístico próprio para o processamento de dados, os autoresapresentaram  os  custos  de  alimentação  como  de  maior  influência  no  custo  operacional,embora tenham deixado clara a necessidade de ampliação do conjunto de dados analisado eexploração de métodos diferenciados de análise. Com um propósito similar, o presente trabalho objetivou a obtenção de um modelopreditivo  e  didático  capaz  de  representar  a  influência  dos  indicadores  de  desempenho daprodução leiteira nos aspectos econômicos da atividade.Para tal,  procedeu-se à descoberta de conhecimento em banco de dados através detarefas de mineração de dados, especificamente a regressão (RENCHER; CHRISTENSEN,2012). Os dados foram obtidos de unidades de produção na região Noroeste do estado do RioGrande do Sul entre os anos de 2015 e 2016 e fazem de um estudo sobre o desempenhoprodutivo e econômico da atividade leiteira nessa região.O  conjunto  de  dados  analisado  foi  composto  por  42  instâncias  e  13  atributosXII Congresso Brasileiro de Agroinformática  2019, Indaiatuba/SP, Brasil.599numéricos, nominalmente a produção anual de leite em litros por hectare, contagem de célulassomáticas, custo do leite por litro (R$), preço do litro do leite (R$), margem de lucro anual doleite (R$/ha), margem de lucro anual de grãos (R$/ha), saldo de caixa mensal (R$), percentualde  parcelamento,  percentual  de  alimento  oferecido  em cocho,  custo  da  silagem (R$/kg eR$/ha) .Em pré-processamento,  foi  realizada  a  normalização  dos  atributos  do  conjunto  dedados,  visto  que compreendiam escalas  numéricas  diferentes  entre  eles.  Desta  forma,  foipossível formatar os dados de forma que, no modelo a ser descoberto no processamento, ospesos  apresentados  para  cada atributo  sejam proporcionais  entre  si.  Em processamento,  aparametrização  da implementação  do algoritmo de  regressão  linear  utilizada  ocorreu paraprevisão da margem de lucro anual do leite, sendo preditores os demais atributos.          Quadro 1 – Modelo descoberto para predição da margem de lucro anual do leite.O  modelo  descoberto,  conforme  apresentado  no  Quadro  1,  apresenta  o  custo  dasilagem como de maior influência na margem de lucro anual, o aspecto econômico escolhidocomo alvo da previsão no experimento. Também apresentaram alta relevância, no modelo, ocusto do leite por litro, o preço do leite por litro e a porcentagem de alimento oferecido nococho,  este  com  proporcionalmente  menor  influência,  em  comparação  aos  demais.  Ocoeficiente de correlação obtido para o modelo nos testes de predição foi 0,98.Tendo  cumprido  o  objetivo  proposto,  vislumbra-se  a  experimentação  com  outrosalgoritmos  de previsão de valores  numéricos  e  a  aplicação dos modelos  descobertos  pelaincorporação dos métodos utilizados em softwares especializados em gestão pecuária.REFERÊNCIASVARELLA,  A.;  CARDOSO,  F.  Rumos  da  pecuária  de  corte  do  RS  e  desafios  para  a  pesquisacientífica na visão da Embrapa Pecuária Sul. Jornada do Núcleo de Estudos em Sistemas de Produçãode Bovinos de Corte e Cadeia Produtiva. UFRGS, 2014.Ministério  da  Agricultura,  Pecuária  e  Abastecimento  (MAPA).  Projeções  do  Agronegócio:  Brasil2017/18 à 2027/28 - Projeções de Longo Prazo. Brasília, 2018.LOPES,  M.;,  DOS SANTOS,  G.;  RESENDE,  M.;  CARVALHO,  F.;  CARDOSO,  M.  Estudo  darentabilidade  de  sistemas  de  produção  de  leite  no  município  de  Nazareno,  MG.  Ciência  AnimalBrasileira, p. 58-69. 2011.RENCHER,  A.;  CHRISTENSEN,  W.  Multivariate  Regression.  Methods of  Multivariate  Analysis,capítulo 10. Wiley, 2012.margem de lucro anual do leite =     0.57 * produção anual de leite +-9785.20 * custo do leite por litro + 9069.86 * preço do leite por litro +    0.19 * saldo de caixa mensal +-1291.26 * porcentagem de alimento oferecido no cocho +15412.97 * custo da silagem +-5771.92XII Congresso Brasileiro de Agroinformática  2019, Indaiatuba/SP, Brasil.600

Previsão de indicadores econômicos individuais na pecuária leiteira.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1118029/1/Cavalheiro-et-al-2019.pdf

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