TECNOLOGIAS HABILITADORAS PARA A AGRICULTURA 4.0 NA CADEIA DE SUPRIMENTOS VISANDO A REDUÇÃO DE DESPERDÍCIOS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.21415

Palavras-chave:

Agricultura 4.0, Gerenciamento Enxuto, Desperdícios, Cadeia de Suprimentos, Indústria 4.0.

Resumo

Nesta Revisão Sistemática da Literatura, inspirados pelos 7 desperdícios Lean, os autores levantaram os desperdícios encontrados na literatura bem como as tecnologias da Indústria 4.0 que pudessem resolver esses problemas. Utilizando-se da base de dados Scopus (Elsevier) para o recolhimento de artigos e os softwares Mendeley e SciMAT e o protocolo PRISMA adaptado para a melhor triagem de trabalhos possível, chegou-se ao número final de 12 estudos para a análise. Os desperdícios lean mais citados nos artigos entre os anos de 2011 e 2021 foram perdas de processamento, mau gerenciamento de recursos e energia, produtos defeituosos, transporte, estoque, desinformação dos stakeholders e falta de transparência e rastreabilidade dos produtos nas cadeias de abastecimento. Ainda, as tecnologias apontadas para a mitigação desses contratempos foram simulação, sensores, ferramentas de auxílio à tomada de decisão e análise de risco e blockchain.

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Biografia do Autor

Ana Clara Hackenhaar Kellermann

Cursando Engenharia de Controle e Automação na Universidade de Santa cruz do Sul. Participa do Grupo de pesquisa de Sistemas e Processos Industriais.

Liane Mählmann Kipper, UNISC

Profa. Liane Mählmann Kipper, Dra.Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Processos Industriais – PPGSPIPrograma de Pós-Graduação em Tecnologia Ambiental - PPGTA
Programa de Pós-Graduação em Psicologia – PPGPSI
Departamento de Ciências, Humanidades e Educação
Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC
Fone 0xx51 37177390 ou 7391
e-mail: liane@unisc.brORCID: http://orcid.org/0000-0002-4147-892X ResearcherID: F-8937-2013 Scopus Author ID: 12143252800

Referências

Albiero, D., Paulo, R. L. D., Junior, J. C. F., Santos, J. D. S. G., & Melo, R. P. (2020). Agriculture 4.0: a terminological introduction. Revista Ciencia Agronomica, 51(5), 1-8. doi:10.5935/1806-6690.20200083

Almadani, B., & Mostafa, S. M. (2021). IIoT based multimodal communication model for Agriculture and Agro-Industries. IEEE Access. doi:10.1109/ACCESS.2021.3050391

Amjad, M. S., Rafique, M. Z., & Khan, M. A. (2021). Leveraging Optimized and Cleaner Production through Industry 4.0. Sustainable Production and Consumption, 26, 859-871. doi:10.1016/j.spc.2021.01.001

Barbosa, M. W. (2021). Uncovering research streams on agri-food supply chain management: A bibliometric study. Global Food Security, 28. doi:10.1016/j.gfs.2021.100517

Berruto, R., Busato, P., Bochtis, D. D., & Sørensen, C. G. (2013). Comparison of distribution systems for biogas plant residual. Biomass and Bioenergy, 52, 139-150. doi:10.1016/j.biombioe.2013.02.030

Biolchini, J., Mian, P. G., Natali, A. C. C., & Travassos, G. H. (2005). Systematic review in software engineering. System Engineering and Computer Science Department COPPE/UFRJ, Technical Report ES, 679(05), 45.

Bolfe, É. L., Jorge, L. A. C., Sanches, I. D., Júnior, A. L., Costa, C. C. D., Victoria, D. C., . . . Ramirez, A. R. (2020). Precision and digital agriculture: Adoption of technologies and perception of Brazilian farmers. Agriculture (Switzerland), 10(12), 1-16. doi:10.3390/agriculture10120653

Brum, M. R., & Rieder, R. (2015). Virtual Reality Applications for Smart Cities in Health: A Systematic Review. Paper presented at the 17th Symposium on Virtual and Augmented Reality, SVR 2015.

Caicedo Solano, N. E., García Llinás, G. A., Montoya-Torres, J. R., & Ramirez Polo, L. E. (2020). A planning model of crop maintenance operations inspired in lean manufacturing. Computers and Electronics in Agriculture, 179. doi:10.1016/j.compag.2020.105852

Carrera, J., Fernández del Carmen, A., Fernández-Muñoz, R., Rambla, J. L., Pons, C., Jaramillo, A., . . . Granell, A. (2012). Fine-tuning tomato agronomic properties by computational genome redesign. PLoS Computational Biology, 8(6). doi:10.1371/journal.pcbi.1002528

Chapman, J., Power, A., Netzel, M. E., Sultanbawa, Y., Smyth, H. E., Truong, V. K., & Cozzolino, D. (2020). Challenges and opportunities of the fourth revolution: a brief insight into the future of food. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. doi:10.1080/10408398.2020.1863328

Cobo, M. J., Lõpez-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2012). SciMAT: A new science mapping analysis software tool. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(8), 1609-1630. doi:10.1002/asi.22688

Dalmarco, G., Ramalho, F. R., Barros, A. C., & Soares, A. L. (2019). Providing industry 4.0 technologies: The case of a production technology cluster. Journal of High Technology Management Research, 30(2). doi:10.1016/j.hitech.2019.100355

Dizyee, K., Baker, D., & Rich, K. M. (2017). A quantitative value chain analysis of policy options for the beef sector in Botswana. Agricultural Systems, 156, 13-24. doi:10.1016/j.agsy.2017.05.007

dos Reis, Â. V., Medeiros, F. A., Ferreira, M. F., Machado, R. L. T., Romano, L. N., Marini, V. K., . . . Machado, A. L. T. (2020). Technological trends in digital agriculture and their impact on agricultural machinery development practices. Revista Ciencia Agronomica, 51(5), 2-12. doi:10.5935/1806-6690.20200093

Filev Maia, R., Ballester Lurbe, C., Agrahari Baniya, A., & Hornbuckle, J. (2020). IRRISENS: An IoT Platform Based on Microservices Applied in Commercial-Scale Crops Working in a Multi-Cloud Environment. Sensors (Basel, Switzerland), 20(24). doi:10.3390/s20247163.

Galvão, T. F., Pansani, T. d. S. A., & Harrad, D. (2015). Principais itens para relatar Revisões sistemáticas e Meta-análises: A recomendação PRISMA. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 24, 335-342.

Ikeziri, L. M., Melo, J. C., Campos, R. T., Okimura, L. I., & Junior, J. A. G. (2020). A perspectiva da indústria 4.0 sobre a filosofia de gestão Lean Manufacturing. Brazilian Journal of Development, 6(1), 1274-1289.

Jalali, M. S., Razak, S., Gordon, W., Perakslis, E., & Madnick, S. (2019). Health care and cybersecurity: Bibliometric analysis of the literature. Journal of Medical Internet Research, 21(2). doi:10.2196/12644

Leng, K., Bi, Y., Jing, L., Fu, H. C., & Van Nieuwenhuyse, I. (2018). Research on agricultural supply chain system with double chain architecture based on blockchain technology. Future Generation Computer Systems, 86, 641-649. doi:10.1016/j.future.2018.04.061

Maheshwari, P., Singla, S., & Shastri, Y. (2017). Resiliency optimization of biomass to biofuel supply chain incorporating regional biomass pre-processing depots. Biomass and Bioenergy, 97, 116-131. doi:10.1016/j.biombioe.2016.12.015

Makkar, H. P. S., & Costa, C. (2020). Potential blockchain applications in animal production and health sector. CAB Reviews: Perspectives in Agriculture, Veterinary Science, Nutrition and Natural Resources, 15(35). doi:10.1079/PAVSNNR202015035

Manikas, I., Sundarakani, B., & John, J. V. (2017). Analysis of operational efficiency of a meat processing supply chain: A case study from the UAE. Agricultural Economics Review, 18(2), 60-76.

McInnes, M. D. F., Moher, D., Thombs, B. D., McGrath, T. A., Bossuyt, P. M., Clifford, T., . . . Hooft, L. (2018). Preferred reporting items for a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies: the PRISMA-DTA statement. Jama, 319(4), 388-396.

Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., & Prisma, G. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement. PLoS medicine, 6(7), e1000097.

Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., . . . Stewart, L. A. (2015). Preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) 2015 statement. Systematic reviews, 4(1), 1-9.

Monteleone, S., de Moraes, E. A., de Faria, B. T., Aquino Junior, P. T., Maia, R. F., Neto, A. T., & Toscano, A. (2020). Exploring the adoption of precision agriculture for irrigation in the context of agriculture 4.0: The key role of internet of things. Sensors (Switzerland), 20(24), 1-32. doi:10.3390/s20247091

Muflikh, Y. N., Smith, C., & Aziz, A. A. (2021). A systematic review of the contribution of system dynamics to value chain analysis in agricultural development. Agricultural Systems, 189. doi:10.1016/j.agsy.2020.103044

Persson, J. (2017). A review of the design and development processes of simulation for training in healthcare – A technology-centered versus a human-centered perspective. Applied Ergonomics, 58, 314-326. doi:10.1016/j.apergo.2016.07.007

Petig, E., Rudi, A., Angenendt, E., Schultmann, F., & Bahrs, E. (2019). Linking a farm model and a location optimization model for evaluating energetic and material straw valorization pathways—A case study in Baden-Wuerttemberg. GCB Bioenergy, 11(1), 304-325. doi:10.1111/gcbb.12580

Plaza, A. M., Díaz, J., & Pérez, J. (2018). Software architectures for health care cyber-physical systems: A systematic literature review. Journal of Software: Evolution and Process, 30(7). doi:10.1002/smr.1930

Ramola, M., Yadav, V., & Jain, R. (2019). On the adoption of additive manufacturing in healthcare: a literature review. Journal of Manufacturing Technology Management, 30(1), 48-69. doi:10.1108/JMTM-03-2018-0094

Ronaghi, M. H. (2020). A blockchain maturity model in agricultural supply chain. Information Processing in Agriculture. doi:10.1016/j.inpa.2020.10.004

Rose, D. C., Wheeler, R., Winter, M., Lobley, M., & Chivers, C. A. (2021). Agriculture 4.0: Making it work for people, production, and the planet. Land Use Policy, 100. doi:10.1016/j.landusepol.2020.104933

Serazetdinova, L., Garratt, J., Baylis, A., Stergiadis, S., Collison, M., & Davis, S. (2019). How should we turn data into decisions in AgriFood? Journal of the Science of Food and Agriculture, 99(7), 3213-3219. doi:10.1002/jsfa.9545

Sott, M. K., Furstenau, L. B., Kipper, L. M., Giraldo, F. D., Lopez-Robles, J. R., Cobo, M. J., . . . Imran, M. A. (2020). Precision Techniques and Agriculture 4.0 Technologies to Promote Sustainability in the Coffee Sector: State of the Art, Challenges and Future Trends. IEEE Access, 8, 149854-149867. doi:10.1109/ACCESS.2020.3016325

Stathers, T., Holcroft, D., Kitinoja, L., Mvumi, B. M., English, A., Omotilewa, O., . . . Torero, M. (2020). A scoping review of interventions for crop postharvest loss reduction in sub-Saharan Africa and South Asia. Nature Sustainability, 3(10), 821-835. doi:10.1038/s41893-020-00622-1

Stewart, L. A., Clarke, M., Rovers, M., Riley, R. D., Simmonds, M., Stewart, G., & Tierney, J. F. (2015). Preferred reporting items for a systematic review and meta-analysis of individual participant data: the PRISMA-IPD statement. Jama, 313(16), 1657-1665.

Welfle, A., Gilbert, P., & Thornley, P. (2014). Increasing biomass resource availability through supply chain analysis. Biomass and Bioenergy, 70, 249-266. doi:10.1016/j.biombioe.2014.08.001

Zaccardelli, M., Roscigno, G., Pane, C., Celano, G., Di Matteo, M., Mainente, M., . . . De Falco, E. (2021). Essential oils and quality composts sourced by recycling vegetable residues from the aromatic plant supply chain. Industrial Crops and Products, 162. doi:10.1016/j.indcrop.2021.113255

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Publicado

13.10.2022

Como Citar

Kellermann, A. C. H., Kipper, L. M., Moraes, E. B., & Leivas, P. (2022). TECNOLOGIAS HABILITADORAS PARA A AGRICULTURA 4.0 NA CADEIA DE SUPRIMENTOS VISANDO A REDUÇÃO DE DESPERDÍCIOS. Exacta. https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.21415

Edição

Seção

Artigos