A produção de cereais constitui uma das atividades de maior importância para o Brasil. O país ocupa posições de liderança na produção mundial, e é um dos principais exportadores. Para que tal desempenho seja cada vez mais superado, o mercado requer custos de produção competitivos e esse se constitui em um dos grandes desafios atuais da agricultura brasileira. Quanto à participação no custo final de produção da tonelada, a operação de colheita é destaque dentre as etapas que compõem o processo produtivo das principais culturas de cereais. Nas culturas do milho e da soja, o custo de suas atividades oscila entre 30 a 40% do total das operações. Mediante tal significância, estratégias de otimização que visem a redução de seu custo operacional, e que ofereçam subsídios para o seu adequado planejamento tornam-se cada vez mais necessárias. Tendo em vista a aplicação de conceitos logísticos no planejamento e coordenação da operação de colheita como um recurso potencial para a redução de seu custo e para a melhoria da qualidade de sua realização, o presente trabalho teve por objetivo analisar estratégias logísticas em sistemas de colheita de cereais. Em função da complexidade das inter-relações que os caracterizam, e do número envolvido de variáveis, optou-se por realizar as análises com base em um modelo computacional de simulação. SisColhe foi o nome escolhido ao programa de logística e simulação de colheita de cereais desenvolvido. As simulações características do estudo ocorreram a partir de três cenários hipotéticos. A partir do desenvolvimento dos cenários, norteou-se a avaliação das estratégias de colheita por seis distintas análises, compreendendo a definição do problema inicial e o desenvolvimento do algoritmo de simulação, a validação dos resultados do programa, a identificação dos parâmetros de maior contribuição para a formação do custo final da tonelada colhida e o entendimento das estruturas de custo e do desempenho operacional da maquinaria. Os resultados demonstraram que a parcela fixa dos custos possui maior participação na formação do custo final da tonelada colhida do que os variáveis, e que o fator de maior contribuição ao aporte de capital é o valor com o qual as colhedoras são adquiridas no mercado. A capacidade de colheita da frota de colhedoras é o parâmetro no qual residem os maiores potenciais de redução de custo. Essa regeu, inclusive, o desempenho dos demais equipamentos, carretas de transbordo e veículos de transporte, demonstrando um comportamento sistêmico entre os componentes da maquinaria. Em se tratando do custo de movimentação de produção, as atividades de carga e descarga dos veículos foram as responsáveis pela maior parcela na formação dos custos de transporte. No planejamento da colheita, o correto dimensionamento da frota, em conjunto com adoção de estratégias alternativas de incremento de desempenho operacional, mostraram-se estratégias viáveis em sistemas caracterizados pela retirada de grandes produções em curtos intervalos de tempo. Os resultados das simulações demonstraram que o SisColhe está apto a auxiliar a análise e a avaliação da colheita mecanizada de cereais. A lógica de comportamento da maquinaria e de suas inter-relações pôde ser reproduzida. As diferenças de validação mostraram-se aceitáveis face às simplificações impostas ao algoritmo e à variabilidade intrínseca ao ambiente agrícola.

Cereals production constitutes one of the most important agricultural activities to Brazil. The country occupies leadership positions in the world production, and it is one of the main exporters. So that such performance be each time more overcame, the market requests competitive production costs, and this is one of the brazilian agriculture great current challenges. Focusing the ton final production cost percentages distribution, the harvest operation is prominence among the main cereals cultures productive process stages. For corn and soybeans cultures, the cost of their activities oscillates among 30 to 40% of the total operations costs. By such significance, optimization strategies that seek for the reduction of its operational cost, and that create conditions for an better harvest planning become more and more necessary. Considering the application of logistical concepts in the harvest operation planning and coordination as a potential resource to the reduction of its cost and improvement of its accomplishment, the present work had for objective to analyze logistical strategies in cereals harvest systems. Due to the complexity of their interrelations, and to the involved variables number, it was decided to base the analyses on a computational simulation model. SisColhe was the chosen name to the logistics and cereals harvest simulation developed software. The simulations that compose the study happened taking in granted three hypothetical sceneries. The evaluation of the harvest strategies was oriented by six different analyses, comprising the initial problem definition and the development of the simulation algorithm, the program results validation, the most cost composition parameters identification and the cost structures and machinery operational performance behavior understanding. The results demonstrated that the fixed components have more participation in the harvest final cost composition than the varied ones, and the larger contribution factor to the capital a port is the value with which the harvesters are acquired. The fleet harvesters operational capacity is the parameter of largest cost reduction potential, since its influenced, besides, the performance of the others fleet equipments, demonstrating a systemic behavior among them. Taking in granted the cost of the production movement, the vehicles charge and discharge activities were the responsible for the largest transport costs portion. In the harvest planning, the correct fleet dimensioning, together with the adoption of performance increment alternative strategies were viable strategies in high productions and small time intervals characterized systems. The simulations results demonstrated that the SisColhe software is capable to aid the analysis and the evaluation of the cereals mechanized harvest. The machinery behavior logic and its interrelations could be reproduced. The validation differences were acceptable due to the algorithm simplifications imposed and to the intrinsic agricultural environmental variability.