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O reconhecimento das propriedades terapêuticas é tão antigo quanto a ocorrência dos humanos na Terra. Independentemente da finalidade do uso de plantas medicinais, não há dúvida de que tem havido um aumento na demanda por métodos naturais, representando um grande desafio para produtores e pesquisadores, no que diz respeito à padronização e controle de qualidade da matéria-prima, para garantir a qualidade das espécies oferecidas aos consumidores e à indústria farmacêutica. Apesar do aumento do consumo e consequente expansão do mercado de plantas medicinais, poucos são os estudos específicos envolvendo a utilização de técnicas de embalagem e armazenamento para esse tipo de produto. Diante do exposto, este estudo levantou conceitos envolvendo embalagens, bem como características de alguns polímeros comumente utilizados no armazenamento de produtos de origem vegetal, técnicas e equipamentos utilizados na embalagem de produtos alimentícios e trabalhos envolvendo o uso de atmosfera modificada na área de armazenamento de plantas medicinais.

The objective of this work was to evaluate the chemical stability and quality of Lippia origanoides Kunt. Essential Oil (EO) samples compounds. and Ocimum gratissimum L. during storage. Two separate experiments with EO samples storage were performed, one involving the species L. origanoides Kunt. and the other with O. gratissimum L. For both species, a completely randomized design was used, in a split-plot in the time, with three replications. The primary factor was designated by the plots, consisting of two types of EO samples (extracted from fresh leaves and dried leaves) and the secondary factor consisted of four storage period (0, 3, 6 and 12 months). The EO samples was extracted by hydrodistillation and then stored in a freezer at −20 °C. At times 0, 3, 6 and 12 months of storage, chromatographic analysis of the samples was performed. It was observed that the EO samples extracted from fresh leaves of L. origanoides Kunt. and O. gratissimum L. showed greater stability in relation to chemical changes during storage. Regarding quality, the EO samples extracted from fresh leaves of L. origanoides Kunt. and the EO samples extracted from fresh and dried leaves of O. gratissimum L. showed an increase in the concentration of thymol and eugenol at twelve months of storage, representing an increase in the quality index of essential oils of these species.

The aim of this study was to evaluate the physical properties of cultivars of common beans and castor bean hybrids, grow under intercropping and monocropping. The experimental outline applied was casual blocks in factorial scheme 4 x 2 + 6, with three replications. The treatments were constituted by grains coming from four cultivars of common beans (BRS Perola, BRS Pitanga, BRS Esteio e BRSMG Realce), produced under intercropping system with two hybrid small sized castor cultivars (Tamar and Ag Ima 110204), added up by additional treatments constituted by genetic material of common beans and castor under monocropping. To evaluate the different treatments regarding the physical properties of the grains it has been considered the specific apparent mass, size (octagonal axles a, b and c), sphericity and circularity of grains. The cultivars intercropping for common beans with castor bean hybrids influenced the specific apparent mass of beans. None of the physical properties from castor grains were influenced by the cultivar intercropping of common beans. The monocropping of common beans and castor bean hybrids influenced the studied physical properties. Finally, the common beans grains held the greatest length under monocropping and greater sphericity and circularity when under intercropping with castor bean hybrids.

Uma das soluções para diminuir os gargalos na recepção das unidades armazenadoras de grãos é a adoção da operação de seca-aeração. Esta operação consiste em retirar dos secadores grãos de 1 a 3 pontos percentuais de teor de água acima do recomendável para armazenagem e transferir para um silo, onde permanece por um período de 4 a 12 horas de descanso. Em seguida, são acionados os ventiladores para insuflar o ar ambiente, sob condições psicrométricas ideais, por um período que varia de 10 a 20 horas, com a finalidade de resfriar e retirar o excesso de água da massa de grãos até que o teor de água atinja 13%, ideal para o armazenamento. Foram levantados dados meteorológicos dos principais municípios produtores de soja da região Centro-Oeste do Brasil. Com esses dados foi possível determinar o número médio de horas ideias por dia para essa operação por ocasião do período da colheita. Diante dos dados essa operação é viável para região.

O arroz é um dos produtos base da alimentação da população brasileira e mundial. Como parte do processamento pós-colheita, a secagem é uma etapa fundamental, pois pode influenciar nas propriedades químicas, físicas e nutricionais do produto final. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho consistiu em realizar uma revisão bibliométrica sobre a utilização da modelagem e simulação no processo de secagem do arroz com casca, trazendo um panorama geral dos avanços alcançados, aspectos a serem desenvolvidos e oportunidades. Foi realizada primeiramente uma análise quantitativa das publicações relacionados ao tema encontradas na base de dados Web of Science, seguida de uma análise qualitativa dos artigos mais relevantes. Os resultados demonstraram a evolução da área e um grande potencial a ser explorado, principalmente na aplicação destes modelos no controle, automatização dos sistemas e no suporte à tomada de decisão em processos reais e em grande escala.

Este trabalho foi conduzido com o objetivo de implementar um modelo computacional empregando a linguagem de simulação EXTEND TM para: a) simular a dinâmica de atividades de um matadouro-frigorífico de aves; e b) conduzir experimentos de análise de sensibilidade. Para tanto, foi implementado um modelo dinâmico, estocástico e discreto. O sistema real modelado está localizado na região sudoeste do Paraná, onde são abatidas cerca de 500000 aves por dia, empregando três linhas de processamento operando em três turnos diários. Na validação do modelo foram coletados dados relativos a três turnos e comparadas as variáveis de saída obtidas a partir do sistema real e as geradas pelo modelo, as quais foram: i) tempo de processamento; ii) peso vivo total; iii) peso vivo aproveitado; iv) peso de subproduto; v) peso da produção total; vi) peso do frango inteiro; e vii) peso total dos cortes. O modelo implementado demonstrou ser aplicável, uma vez que os erros médios percentuais foram inferiores a 1,13%. O experimento de análise de sensibilidade conduzido, mediante as alterações das velocidades de processamento das linhas em 7000, 8000 e 9000 frangos h-1, apresentou os seguintes valores médios para a variável tempo de processamento: 8,69; 7,86 e 7,86 horas, respectivamente. Além disso, o experimento demonstrou que a velocidade de processamento de 9000 frangos h-1 não implica na direta redução do tempo de processamento, pois a cadência de chegada das cargas pode ter ocasionado períodos de ociosidade do matadouro-frigorífico.This work was carried out with the objective of developing a computational model using the simulation language EXTEND TM to simulate the dynamic of poultry slaughter industry and conduct sensitivity analysis experiments. Hence, a dynamic, stochastic, discrete model was developed. The modeled real system is located in the southwestern region of the Paraná State, Brazil, which has a daily slaughter capacity of 500000 poultries using three processing lines and operating in three daily schedules. To validate the model data from three schedules were collected and compared to the output variables from the real system generated by the model; those variables were: (i) processing time; (ii) gross weight; (iii) live weight; (iv) sub-product weight; (v) total production weight; (vi) whole slaughtered weight; and (vii) net weight. The model implemented proved to be efficient since the percentage of average errors was less than 1.13%. The sensitivity analysis carried out, with processing rates changed to 7000; 8000 and 9000 poultries per hour per line, showed the following processing time averages 8.69, 7.86 and 7.86 hours, respectively. In addition, the experiment demonstrated that the processing rate of 9000 poultries h-1 does not imply directly a reduction of the processing time since the rate of poultry arriving at the slaughterhouse can be related to idle periods at poultry slaughter facility.

Este trabalho foi conduzido com o objetivo de implementar um modelo computacional empregando a linguagem de simulação EXTEND TM para: a) simular a dinâmica de atividades de um matadouro-frigorífico de aves; e b) conduzir experimentos de análise de sensibilidade. Para tanto, foi implementado um modelo dinâmico, estocástico e discreto. O sistema real modelado está localizado na região sudoeste do Paraná, onde são abatidas cerca de 500000 aves por dia, empregando três linhas de processamento operando em três turnos diários. Na validação do modelo foram coletados dados relativos a três turnos e comparadas as variáveis de saída obtidas a partir do sistema real e as geradas pelo modelo, as quais foram: i) tempo de processamento; ii) peso vivo total; iii) peso vivo aproveitado; iv) peso de subproduto; v) peso da produção total; vi) peso do frango inteiro; e vii) peso total dos cortes. O modelo implementado demonstrou ser aplicável, uma vez que os erros médios percentuais foram inferiores a 1,13%. O experimento de análise de sensibilidade conduzido, mediante as alterações das velocidades de processamento das linhas em 7000, 8000 e 9000 frangos h-1, apresentou os seguintes valores médios para a variável tempo de processamento: 8,69; 7,86 e 7,86 horas, respectivamente. Além disso, o experimento demonstrou que a velocidade de processamento de 9000 frangos h-1 não implica na direta redução do tempo de processamento, pois a cadência de chegada das cargas pode ter ocasionado períodos de ociosidade do matadouro-frigorífico. This work was carried out with the objective of developing a computational model using the simulation language EXTEND TM to simulate the dynamic of poultry slaughter industry and conduct sensitivity analysis experiments. Hence, a dynamic, stochastic, discrete model was developed. The modeled real system is located in the southwestern region of the Paraná State, Brazil, which has a daily slaughter capacity of 500000 poultries using three processing lines and operating in three daily schedules. To validate the model data from three schedules were collected and compared to the output variables from the real system generated by the model; those variables were: (i) processing time; (ii) gross weight; (iii) live weight; (iv) sub-product weight; (v) total production weight; (vi) whole slaughtered weight; and (vii) net weight. The model implemented proved to be efficient since the percentage of average errors was less than 1.13%. The sensitivity analysis carried out, with processing rates changed to 7000; 8000 and 9000 poultries per hour per line, showed the following processing time averages 8.69, 7.86 and 7.86 hours, respectively. In addition, the experiment demonstrated that the processing rate of 9000 poultries h-1 does not imply directly a reduction of the processing time since the rate of poultry arriving at the slaughterhouse can be related to idle periods at poultry slaughter facility.

Este trabalho teve como objetivo implementar um modelo computacional para simular a dinâmica operacional de uma linha industrial de abate de suínos. O sistema real modelado pertence à empresa Frigorífico Frimesa, sediada no município de Medianeira (PR). O modelo implementado é tipo dinâmico, discreto e estocástico. Este simula 34 operações unitárias e foi estruturado com o uso da linguagem de simulação EXTEND TM. Para validação do modelo foram coletados dados relativos a cinco dias de operação, em que foram abatidos 1.346, 1.630, 1.360, 1.585 e 1.550 suínos, respectivamente. Como parâmetros de comparação entre os dados obtidos a partir do sistema e gerados pelo modelo foram selecionadas as seguintes variáveis: (i) tempo de duração da operação; (ii) tempo de deslocamento da insensibilização até a depiladeira; (iii) tempo deslocamento da insensibilização até a câmara fria; (iv) número de carcaças re-inspecionadas; e (v) número final de carcaças. Na validação do modelo, foi constatado que, para a variável tempo de duração da operação por meio do teste Tukey a 1% de significância, não foram detectadas diferenças estatísticas entre os valores obtidos do sistema real e os gerados pelo modelo. Considerando-se esta e outras análises, foi concluído que o modelo aplica-se à finalidade para a qual foi implementado. Sendo assim, foram realizadas duas análises de sensibilidade. Na primeira, ao alterar o número de suínos a abater de 1 mil para 2 mil, foi determinado que os tempos de duração da operação variariam de 6,20 a 10,10 h, respectivamente. Para a segunda, ao abater 1.340 suínos e alterar a velocidade das nórias de 300 para 600 animais por hora, o tempo de duração da operação passou de 8,10 para 7,40 h, respectivamente.This work was carried out with the objective to implement a computational model for simulating the dynamics of an industrial slaughtering for swine. Modeled real system belongs the Frimesa enterprise, located in Medianeira city, Paraná State, Brazil. Implemented model was classified as: dynamic, discrete and stochastic, and simulates thirty-four unity operations. For model implementation it was employed the simulation language EXTEND TM. Model validation was carried out comparing data related to five operational shifts, when it was slaughtered 1,346, 1,630, 1,360, 1,585 and 1,550 pigs, respectively. As contrasting parameters between data gotten from real system and generated by model, it was selected the following variables: (i) spent operational time; (ii) spent time from stunning area to scrap machine, (iii) spent time from stunning area to cold storage chamber; (iv) number of re-inspected carcasses; and (v) final number of edible slaughtered swine. At model validation was evidenced that for spent operational time averages, according to Tukey's test, at the significance level of 1%, it was not detected statistical differences between real system and generated simulation model data. According to this and other analyses, lead to the conclusion that model and system outcomes were in good agreement. Furthering, two sensitivity were carried out. In the first it was modified the number of swine to be slaughtered from 1,000 to 2,000. It was observed that spent operational time increase from 6.20 to 10.20 h. At the second, it was simulated the slaughter of 1,340 pigs, and was varied processing rates from 300 to 600 pigs per hour, at this situation operational times decreased from 8.10 to 7.40 h, respectively

O desenvolvimento da tecnologia informática e de melhor hardware, proporcionou ao mercado de aplicações informáticas, um grande crescimento nas últimas décadas. Paralelamente, o aprofundamento e investigação das disciplinas de engenharia industrial, de novas filosofias e tipologias de produção, proporcionam ao mercado de sistemas de informação, uma panóplia de soluções abrangentes a todos os sectores e departamentos das organizações. Apesar da grande oferta, nem sempre existe viabilidade financeira das organizações para adquirirem e/ ou implementarem uma solução eficaz que responda às suas necessidades específicas. A presente dissertação, incide na melhoria do sistema de orçamentação do produto numa indústria de produtos únicos, através de uma plataforma de informação que permita reduzir o tempo de elaboração, melhorando a estimação do tempo de produção. As exigências do mercado em causa, influenciadas pela concorrência de países com mão-de-obra mais barata, prazos de resposta a orçamentos muito curtos e pequenas margens de negociação e lucro, implicam a necessidade de que sejam minimizadas ao máximo as atividades sem valor acrescentado, como o caso da orçamentação. Foi elaborada uma análise à empresa, ao produto - cablagem, às operações e seus recursos em estudo de caso. Após o levantamento das operações de produção executadas na empresa, reuniram-se os tempos referentes aos tempos de elaboração de cada operação, tendo sido estes utilizados para melhorar a estimativa do tempo de produção. A plataforma de informação foi desenvolvida seguindo o processo produtivo de cablagens, princípios de orçamentação e algumas funcionalidades referentes a ferramentas de apoio à produção, tais como, Product Data Management, Computer Aided Design, Bill-of-Material e Visual Aid’s. Estruturada consoante as necessidades da empresa e respeitando a vasta gama de Matérias- Primas intervenientes na produção, a ferramenta desenvolvida proporcionou a redução do tempo de orçamentação e melhoria na estimativa dos tempos de produção. Esta ferramenta é no entanto transversal e com pequenas alterações, poderá ser implementada em qualquer outra indústria de produtos únicos.

Submitted by Guilherme Lemeszenski (guilherme@nead.unesp.br) on 2013-08-22T18:53:05Z No. of bitstreams: 1 S0101-20612006000100027.pdf: 294838 bytes, checksum: 85a259d2fabbf80f240c49df61bbf584 (MD5) Made available in DSpace on 2013-08-22T18:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 S0101-20612006000100027.pdf: 294838 bytes, checksum: 85a259d2fabbf80f240c49df61bbf584 (MD5) Previous issue date: 2006-03-01 Made available in DSpace on 2013-09-30T19:44:36Z (GMT). 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O sistema real modelado pertence à empresa Frigorífico Frimesa, sediada no município de Medianeira (PR). O modelo implementado é tipo dinâmico, discreto e estocástico. Este simula 34 operações unitárias e foi estruturado com o uso da linguagem de simulação EXTEND TM. Para validação do modelo foram coletados dados relativos a cinco dias de operação, em que foram abatidos 1.346, 1.630, 1.360, 1.585 e 1.550 suínos, respectivamente. Como parâmetros de comparação entre os dados obtidos a partir do sistema e gerados pelo modelo foram selecionadas as seguintes variáveis: (i) tempo de duração da operação; (ii) tempo de deslocamento da insensibilização até a depiladeira; (iii) tempo deslocamento da insensibilização até a câmara fria; (iv) número de carcaças re-inspecionadas; e (v) número final de carcaças. Na validação do modelo, foi constatado que, para a variável tempo de duração da operação por meio do teste Tukey a 1% de significância, não foram detectadas diferenças estatísticas entre os valores obtidos do sistema real e os gerados pelo modelo. Considerando-se esta e outras análises, foi concluído que o modelo aplica-se à finalidade para a qual foi implementado. Sendo assim, foram realizadas duas análises de sensibilidade. Na primeira, ao alterar o número de suínos a abater de 1 mil para 2 mil, foi determinado que os tempos de duração da operação variariam de 6,20 a 10,10 h, respectivamente. Para a segunda, ao abater 1.340 suínos e alterar a velocidade das nórias de 300 para 600 animais por hora, o tempo de duração da operação passou de 8,10 para 7,40 h, respectivamente. This work was carried out with the objective to implement a computational model for simulating the dynamics of an industrial slaughtering for swine. Modeled real system belongs the Frimesa enterprise, located in Medianeira city, Paraná State, Brazil. Implemented model was classified as: dynamic, discrete and stochastic, and simulates thirty-four unity operations. For model implementation it was employed the simulation language EXTEND TM. Model validation was carried out comparing data related to five operational shifts, when it was slaughtered 1,346, 1,630, 1,360, 1,585 and 1,550 pigs, respectively. As contrasting parameters between data gotten from real system and generated by model, it was selected the following variables: (i) spent operational time; (ii) spent time from stunning area to scrap machine, (iii) spent time from stunning area to cold storage chamber; (iv) number of re-inspected carcasses; and (v) final number of edible slaughtered swine. At model validation was evidenced that for spent operational time averages, according to Tukey's test, at the significance level of 1%, it was not detected statistical differences between real system and generated simulation model data. According to this and other analyses, lead to the conclusion that model and system outcomes were in good agreement. Furthering, two sensitivity were carried out. In the first it was modified the number of swine to be slaughtered from 1,000 to 2,000. It was observed that spent operational time increase from 6.20 to 10.20 h. At the second, it was simulated the slaughter of 1,340 pigs, and was varied processing rates from 300 to 600 pigs per hour, at this situation operational times decreased from 8.10 to 7.40 h, respectively Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE) Centro Federal de Educação Tecnológica do Paraná Universidade Federal de Viçosa (UFV) Kansas State University Universidade Estadual Paulista Institut National de la Recherche Agronomique Universidade Estadual de Campinas Universidade Estadual Paulista