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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.96.2021.tde-21072021-151012
Document
Author
Full name
Stella Vannucci Lemos
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2021
Supervisor
Committee
Salgado Junior, Alexandre Pereira (President)
Crusciol, Carlos Alexandre Costa
Júnior, Antônio Carlos Pacagnella
Mendes, Luciano
Neves, Marcos Fava
Rebehy, Perla Calil Pongeluppe Wadhy
Title in Portuguese
Proposta de boas práticas agroindustriais que contribuam para a eficiência da produção de açúcar e etanol em usinas sucroenergéticas
Keywords in Portuguese
DEA dois estágios
Eficiência
Energia renovável
Melhores práticas agroindustriais
Usinas sucroenergéticas brasileiras
Abstract in Portuguese
A transição para uma economia de baixo carbono, estabelecida pela Convenção das Nações Unidas sobre Mudanças Climáticas, se possibilitou por meio de algumas estratégias: melhorar a eficiência energética, usar combustíveis de baixo carbono, usar abordagens de engenharia de produção, capturar e armazenar CO2 e usar fontes de energia renováveis. Dito isso, esta tese tem como objetivo propor boas práticas no setor sucroenergético, que contribuam para a eficiência sistêmica agrícola e industrial da produção de açúcar e etanol. A abordagem é qualitativa-quantitativa, utilizando um banco de dados associado ao processo de produção de 29 usinas brasileiras de bioenergia, nas safras de 2006 a 2015. Na fase quantitativa, utilizou-se a técnica Análise Envoltória de Dados (DEA) dois estágios, sendo que o primeiro estágio consistiu na elaboração de dois modelos de eficiência, utilizando como variáveis de input a moagem total da safra (ton) e a quantia total de ATR (ton), e como output as produções de açúcar (ton) e etanol (m3), possibilitando escolher as usinas com melhor eficiência; o segundo estágio foi composto da análise de regressão linear múltipla, identificando variáveis do processo produtivo que influenciam a eficiência sistêmica das usinas. Na fase qualitativa foram realizadas entrevistas com especialistas e estudos de caso nas usinas selecionadas, relacionando as variáveis encontradas na fase quantitativa com a performance agrícola e industrial das usinas escolhidas. Com os resultados advindos do DEA dois estágios, obteve-se 10 indicadores e, na entrevista com especialistas do setor, adicionaram-se outros 5 indicadores que aumentam o desempenho dos processos agroindustriais na produção sucroenergética. Os resultados advindos dos estudos de múltiplos casos apontaram quinze boas práticas (BPs), como as BPs 1, 2 e 5 relacionadas com colheita e chuva; BPs 3, 6, 7, 10 e 11, acordando com a qualidade da matéria-prima; BPs 14 e 15 direcionadas para a indústria e geração de energia renovável; e BPs 4, 8, 9, 12 e 13, ressaltando a importância do treinamento dos colaboradores. Ainda, as BPs possuem as seguintes características: (i) três dimensões que afetam o desempenho agrícola, industrial e gerencial (Figura 17), com algumas intersecções entre elas, dependendo do desempenho de cada uma das três áreas, e ainda, com as dimensões gerenciais representando uma nova contribuição para os estudos existentes; (ii) cada BP recomendada afeta um conjunto de indicadores (Quadro 24); (iii) correlacionando as variáveis e a cadeia produtiva (Figura 16), tem-se que o desempenho das usinas depende consideravelmente das ações agrícolas.
Title in English
Proposal of agro-industrial best practices that contribute to efficiency of production in sugar and ethanol mills
Keywords in English
2 stage DEA
Agroindustrial best practices
Efficiency
Renewable energy
Sugar and ethanol mills
Abstract in English
Transitioning to a low-carbon economy, established by the United Nations Framework Convention on Climate Change, is possible through various strategies: improving energy efficiency, using low-carbon fuels, using geoengineering approaches, capturing and storing CO2, and using renewable energy sources. Established that, this thesis aims to propose best practices in the sugar-energy sector, which contribute to the agricultural and industrial systemic efficiency of sugar and ethanol production. The approach is qualitative-quantitative, using a database associated with the production process of 29 brazilian bioenergy mills, in the 2006- 2015 seasons. In the quantitative phase, the technique Data Envelopment Analysis (DEA) two stages, and the first stage consisted on the elaboration of two efficiency models, using as input the total milling of the crop (ton) and the total amount of ATR (ton), and output the production of sugar (ton) and ethanol (m3), making it possible to choose the mills with better efficiency; the second stage was composed of multiple linear regression analysis, identifying variables of production process that influence the systemic efficiency of the mills. In the qualitative phase, interviews were conducted with specialists and case studies in the selected mills, relating the variables found in the quantitative phase with agricultural and industrial performance of the chosen mills. With the results coming from two-stage DEA, 10 indicators were obtained and, in the interview with industry experts, 5 other indicators were added that increase the performance of agro-industrial processes in sugar-energy production. The results from multiple case studies indicated fifteen best practices (BPs), such as BPs 1, 2 and 5 related to harvest and rain; BPs 3, 6, 7, 10 and 11, agreeing with the quality of feedstock; BPs 14 and 15 targeted at the renewable energy industry and generation; and BPs 4, 8, 9, 12 and 13, emphasizing the importance of employee training. Furthermore, BPs have the following characteristics: (i) three dimensions that affect agricultural, industrial and managerial performance (Figure 17), with some intersections between them, depending on the performance of each of the three areas, and also with the managerial dimension representing a new contribution on existing studies; (ii) each BP affects a set of indicators (Frame 24); (iii) correlationing the variables to production chain (Figure 16) indicates the performance of the mills depends considerably on field actions.
 
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Publishing Date
2021-07-26
 
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