Modelagem de um gêmeo digital da extração florestal com forwarder

Abstract

O forwarder é uma máquina autocarregável responsável pela extração da madeira recém-colhida que faz parte, junto ao harvester, do sistema cut-to-lenght da colheita florestal. Devido à sua importância e representatividade, o setor florestal apresenta crescente demanda por inovações. Os gêmeos digitais são potenciais ferramentas de gestão e otimização de processos e, através das simulações, assumem papel de extrema importância nesse contexto. O objetivo deste trabalho foi modelar um gêmeo digital da extração florestal com o forwarder através da simulação de eventos discretos. Também buscou-se definir e estratificar as variáveis relevantes para a construção do modelo, além de testá-lo e validá-lo. Os dados utilizados correspondem à extração florestal em uma empresa florestal localizada em Minas Gerais e foram coletados entre janeiro de 2022 e abril de 2023. O modelo foi desenvolvido através do software de simulação de eventos discretos Simul8 e envolveu a alocação de building blocks que representaram a atividade de extração no ambiente virtual. A estrutura do modelo de simulação é iniciada por três start points, cada um deles representando a madeira a ser extraída pelas máquinas estudadas. Foram adicionados três building blocks das paradas de abastecimento, manutenção e remoção. O modelo também conta com blocos de atividades de decisão, que foram incluídas para direcionar de maneira fiel as extrações para as atividades de manutenção e remoção. Ainda, foram adicionados e configurados três building blocks representantes das atividades de extração florestal e dez filas nas quais os insumos ficam aguardando algum tipo de processamento ou atividade. Após a estruturação de todos os blocos e do ajuste de todas as suas configurações, foi realizada simulação de 1 dia de duração. Foi realizada a validação do modelo de gêmeo digital através das técnicas de análise visual e comparação entre os resultados obtidos pela simulação e os dados reais obtidos da operação de extração. Do critério visual, entendeu-se que o modelo conseguiu representar de modo satisfatório a atividade de extração, associando as condições de campo às ferramentas disponíveis no software de simulação.Comparando-se os resultados obtidos pela simulação com os dados reais da atividade, o modelo também atendeu de maneira satisfatória as expectativas quanto à representação fiel da realidade, com índices de similaridade de 97,53% nos dados de entrada e 91,12% nos dados de saída. O modelo de simulação desenvolvido representa uma grande inovação quanto ao emprego das tecnologias 4.0 no setor florestal e pode ser considerado uma ferramenta eficaz de representação da realidade. Palavras-chave: Inteligência artificial. Colheita florestal. Simulação.

The forwarder is a self-loading machine responsible for extracting the newly harvested wood that belongs, with the harvester, of the cut-to-length system of forest harvesting. Due to its importance and representativeness, the forest sector presents a scenario of growing demand for innovations. Digital twins are potential tools for managing and optimizing processes and, through simulations, assume an extremely important role in this context. The objective of this work was to model a digital twin of forest extraction with the forwarder through discrete event simulation. We also intended to define and stratify the relevant variables for building the model, in addition to testing and validating it. The data used correspond to forest extraction in a forestry company located in Minas Gerais and were collected between January 2022 and April 2023. The model was developed using the Simul8 software and involved the allocation of building blocks that represented the extraction activity in the virtual environment. The structure of the simulation model starts with three start points, each one of them representing the wood to be extracted by the studied machines. Three building blocks for vehicle fuelin, maintenance and removal stops were added. The model also has blocks of decision activities, which were included to faithfully direct extractions to maintenance and removal activities. Also, three building blocks representing forest extraction activities and ten queues were added and configured in which inputs are waiting for some type of processing or activity. After structuring all the blocks and adjusting all their settings, a 1-day simulation was performed. Validation of the digital twin model was carried out through visual analysis techniques and comparison between the results obtained by the simulation and the real data from the extraction operation. From the visual criterion, it was understood that the model was able to satisfactorily represent the extraction activity, associating the field conditions with the tools available in the simulation software. Comparing the results obtained by the simulation with the actual activity data, the model also satisfactorily met the expectations regarding the faithful representation of reality, with similarity rates of 97.53% in the input data and 91.12% in the output data. The developed simulation model represents a great innovation regarding the useof 4.0 technologies in the forestry sector and can be considered an effective tool for representing reality. Keywords: Artificial intelligence. Forest harvesting. Simulation.