A ocorrência de contaminações de alimentos nas últimas décadas resultaram em maiores demandas por rastreabilidade por parte dos consumidores das cadeias de suprimentos de produtos agroindustriais. Algumas destas demandas se tornaram regulamentações para a comercialização de produtos no mercado internacional. A rastreabilidade diz respeito ao acompanhamento do produto ao longo da cadeia, permitindo a identificação de pontos críticos para o controle da qualidade do produto. Atualmente, as cadeias de granéis sólidos agrícolas voltados à exportação possuem sérios problemas de rastreabilidade: mistura de lotes; roubo; aumento das exigências por informações de qualidade, origem e processos; dificuldade na determinação de lotes no caso de recalls; e ausência de sistemas automáticos e em tempo real. Visando reduzir estes problemas, o objetivo do trabalho foi elaborar um modelo de rastreabilidade para estas cadeias, que permita a coleta e o acesso de informações em tempo real por seus elos. A metodologia utilizada compreendeu quatro etapas: revisão sistemática da literatura, levantamento de informações, elaboração de um modelo de rastreabilidade e elaboração do modelo conceitual de simulação. Analisaram-se aspectos relacionados a custo, impacto de fatores reguladores, gargalos na implementação e critérios de adaptação a outras cadeias. O açúcar foi utilizado como estudo de caso devido à sua importância para o país. Após um estudo das tecnologias disponíveis, optou-se pelo uso da tecnologia de identificação por radiofrequência, pois ela facilita o acompanhamento da movimentação do produto, em conjunto com a tecnologia de redes de sensores sem fio, que visa monitorar as variáveis ambientais às quais o produto é submetido. Caso anomalias com relação a limites pré-estabelecidos sejam detectadas, um sinal de alerta será enviado ao agente responsável, que pode então tomar a decisão necessária. As principais contribuições do trabalho são: o modelo de rastreabilidade proposto, em conjunto com os fatores que devem ser considerados em sua implementação, e o modelo conceitual de simulação desenvolvido para estimar seus impactos em termos de custos, tempos e frequência de erros em comparação à situação atual.

Food contamination events in the past decades have resulted in an increase of the agroindustrial supply chain consumers' traceability demands. Some of these demands became product import regulations. Traceability is related to product monitoring throughout the supply chain, allowing for the identification of critical quality control points. Currently, the supply chains of bulk agricultural products exported by Brazil have serious traceability problems: lot mixing; product theft; increase in the demand for information related to quality, origin, and processes; difficulty in identifying specific lots in the case of recalls; and lack of automatic and real time systems. The main objective of this research was to develop a traceability model for these chains which allowed for real-time data gathering and information access by its links. The methodology used was divided into four stages: systematic literature review, information gathering, traceability model development, and theoretical simulation model development. The aspects analyzed were related to cost, impact of regulating bodies, implementation bottlenecks, and criteria to be used to adapt the model to other chains. Due to its importance, the sugar supply chain was used as a case study. An analysis of the technologies available led to the choice of radiofrequency identification, because it facilitates monitoring product movement, besides wireless sensor networks, which will monitor the environmental variables in the product surroundings. If anomalies in relation to pre-established limits are detected, an alert signal will be sent to the agents in charge, allowing them to make decisions. The main contributions of this research are: the traceability model developed and the factors that have to be considered during its implementation, and the conceptual simulation model developed to estimate its impacts in terms of cost, time, and error frequency, in comparison to the current situation.