Banca de DEFESA: GUSTAVO ALVES DE MELO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUSTAVO ALVES DE MELO
DATA: 21/08/2024
HORA: 08:30
LOCAL: meet
TÍTULO:

ANÁLISE COMPARATIVA DE EFICIÊNCIA NA PECUÁRIA LEITEIRA: IDENTIFICANDO OS SEGREDOS DO SUCESSO

PALAVRAS-CHAVES:

Gestão de Desempenho, Pecuária, Leite, Benchmarks, Previsão.

 

PÁGINAS: 139
GRANDE ÁREA: Ciências Sociais Aplicadas
ÁREA: Administração
SUBÁREA: Administração de Setores Específicos
RESUMO:

O leite corresponde a um dos produtos de maior consumo no mundo. Além de ser essencial nas primeiras etapas de vida do ser humano, o leite também tem forte representatividade no contexto econômico. Logo, são diversas as famílias de pequenos e médios produtores que dependem da sua produção para geração de renda. No Brasil, um dos maiores produtores mundiais, a produção se concentra nos estados de Minas Gerais e Paraná. Fatores como o manejo adequado, boas práticas de gestão da produção e inserção de tecnologias tem sido responsáveis por elevar a qualidade e a produtividade do leite, marcando uma nova fase da pecuária leiteira no país. Todavia, o clima tem sido um fator agravante para o setor, a partir da alteração da temperatura global e extensão dos períodos de seca. Isso porque os animais dependem de uma temperatura adequada para a produção, e sua alimentação é dependente da produção de grãos comprometida pela falta de chuvas. Desta forma, altos custos de produção e uma queda na quantidade produzida são observados. Neste sentido, o objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho das regiões produtoras de leite no Brasil em 2022 a partir da utilização das técnicas de Análise de Componentes Principais (PCA), Análise Envoltória de Dados (DEA), Simulação de Monte Carlo (SMC) e Redes Neurais Artificiais (RNA). Para tanto, o estudo seguiu os moldes de uma pesquisa descritiva, com abordagem quantitativa e lógica indutiva. O prazo de realização do estudo foi de 24 meses e foi utilizado os softwares R-Project 3.2.2 e RStudio 2023.12.0+369 para apoio na aplicação das técnicas. Os resultados destes estudos apontaram que apenas 35% dos produtores obtiveram eficiência técnica pura máxima, sendo que cerca de 91% do total de produtores apresenta áreas de produção inferior a 100 hectares. A etapa probabilística forneceu insights valiosos, a partir dos melhores ajustes das variáveis do modelo com base nas funções Log-Logística, Pearson e Log-Normal. Já os resultados da aplicação da técnica de RNA indicaram um bom desempenho da rede neural para a classificação mensal da dinâmica de preços do leite com uma acurácia de 87,7%, precisão de 86,57% e erro quadrático médio (MSE) de 0,1229. Espera-se que este estudo forneça uma base de conhecimento sólida do setor para as partes interessadas, bem como ampare a tomada de decisão de produtores e/ou gestores em suas propriedades.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - ANTONIO CARLOS DOS SANTOS - DGA/ESAL (Suplente)
Externo ao Programa - JAQUELINE SEVERINO DA COSTA - DGA/ESAL (Membro)
Presidente - LUIZ GONZAGA DE CASTRO JUNIOR (Membro)
Externo à Instituição - MAGNO ALVES DE OLIVEIRA - UFV (Membro)
Externo à Instituição - THIAGO HENRIQUE NOGUEIRA - UFV (Membro)
Externo à Instituição - SAMUEL BORGES BARBOSA - UFV (Membro)
Externo à Instituição - MARIA GABRIELA MENDONÇA PEIXOTO - UnB (Membro)
Externo ao Programa - MARIA CRISTINA ANGELICO DE MENDONCA - DAE/FCSA (Membro)
Externo à Instituição - MARCELO CARNEIRO GONÇALVES - UnB (Suplente)