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Definición de modelos de referencia para potencia, peso, ancho de trabajo y precio para máquinas sembradoras

Autores: Yezekyan, Tatevik; Marinello, Francesco; Armentano, Giannantonio; Trestini, Samuele; Sartori, Luigi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Definición de modelos de referencia para potencia, peso, ancho de trabajo y precio para máquinas sembradoras


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Máquina
Parámetros
Funcional
Composición de flota
Gestión
Económico
Ambiental
Métodos de programación
Sistemas de apoyo a decisiones
Herramientas aplicativas
Técnico
Opciones de precio de maquinaria
Investigación
Máquinas de siembra
Regresión lineal
Regresión lineal múltiple
Potencia
Peso
Ancho de trabajo
Número de filas
Precio de lista
Sembradoras
Precisión
Plantadoras combinadas
Plantadoras de siembra directa
Análisis estadístico
Evaluación
Predicción
Rendimiento
Costo
Optimización del proceso de selección
Implementar

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 21

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los parámetros funcionales de la máquina definen la composición y gestión de la flota y, por lo tanto, desempeñan un papel importante en el rendimiento económico y ambiental. Aunque hay una gran disponibilidad de métodos de programación y sistemas de apoyo a la toma de decisiones en el mercado, todavía existe una falta de herramientas aplicativas para prever los parámetros técnicos percibidos y necesarios, así como las opciones de precios de maquinaria para completar tareas. En la investigación actual, se determinaron los parámetros funcionales más correlacionados para cuatro grupos de máquinas sembradoras con la aplicación de análisis de regresión lineal y múltiple. Se estudiaron la potencia, el peso, el ancho de trabajo, el número de filas y el precio de lista, y se desarrollaron ecuaciones de referencia para sembradoras de semillas, plantadoras de precisión, combinadas y de siembra directa. Por lo tanto, se desarrollaron dos modelos de análisis estadístico para cada uno de los grupos con el fin de permitir la evaluación y predicción del rendimiento y el costo, contribuyendo así a la optimización del proceso de selección y elección percibida del implemento necesario.

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