Uma alternativa para aquisição de máquinas e implementos agrícolas para atenuar a subutilização ou falta de maquinário é a terceirização das operações mecanizadas, seja esta de forma parcial ou integral. Além de fatores econômicos, a sustentabilidade dos sistemas de produção depende do uso racional dos recursos energéticos. Pelo exposto, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo determinístico para avaliar a terceirização do ponto de vista do custo operacional e a demanda de energia do sistema mecanizado para as culturas de soja e milho. O algoritmo desenvolvido é composto por três módulos, sendo um para o dimensionamento do sistema mecanizado em função da área, tempo disponível e capacidade de campo operacional do maquinário, outro para a predição do custo operacional e um último para a predição da demanda de energia. Utilizando o modelo desenvolvido, verificou-se a viabilidade da terceirização para uma propriedade agrícola e simulou-se o custo operacional e demanda de energia das operações de semeadura, pulverização e colheita, para um cenário composto por diferentes portes de máquinas e tamanhos de área. O modelo desenvolvido apresentou-se consistente para predição de demanda de potência, consumo de combustível e custos para as operações de semeadura, pulverização e colheita. Na simulação de cenários não houve relação entre o custo operacional e demanda de energia para determinação dos conjuntos mais econômicos, demonstrando a importância de determinar ambos quando se busca a eficiência energética.

The partial or full outsourcing is an alternative to acquire new agricultural machinery in order to reduce the sub utilization or insufficient fleet. Besides the economics factors, sustainability of the production system depends on the rational use of energy resources. Therefore, this work aimed to develop a deterministic model to predict the operational cost and energy demand of mechanized operations in soy bean and maize crops. The algorithm is compound by three modules, one for sizing the fleet, one to predict the operational cost and one to predict energy demand. By using the developed model, outsourcing viability for sowing, spraying and harvest in a farm and a scenario with three classes of machinery power of different sizes were determined. The developed model was consistent in predicting fuel consumption, operational costs and energy demand of sowing, spraying and harvest operations. The scenario simulation showed that there is not relation between operational costs and energy demand in order to choose the more economic machine, evidencing the importance of determining both of them when one is seeking for energy efficiency.