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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46252
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Silva, Rouverson Pereira da | - |
dc.creator | Santos, Adão Felipe dos | - |
dc.creator | Oliveira, Bruno Rocca de | - |
dc.creator | Souza, Jarlyson Brunno Costa | - |
dc.creator | Oliveira, Danilo Tedesco de | - |
dc.creator | Carneiro, Franciele Morlin | - |
dc.date.accessioned | 2021-05-10T18:24:16Z | - |
dc.date.available | 2021-05-10T18:24:16Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, R. P. da et al. Potential of using statistical quality control in agriculture 4.0. Revista Ciência Agronômica, Fortaleza, v. 51, e20207745, 2020. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/7745 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46252 | - |
dc.description.abstract | Agriculture 4.0 involves the incorporation of information and communication technologies into machines, equipment, and sensors for use in agricultural production systems. It aims to ease decision-making in agricultural processes. Statistical Quality Control (SQC) is a statistical method with several techniques and tools used to analyze the variability. These tools can be used to provide important information for decision making, including for mechanized agricultural operations. This paper aimed to characterize the worldwide scientific literature on Statistical Process Control use in mechanized agricultural processes, demonstrating its potential to be incorporated into Agriculture 4.0. Our research involved a bibliometric survey on Scopus and Academic Google databases. The analyzed studies allowed us to infer that SQC tools may improve understanding of mechanized operations and be used in Agriculture 4.0. Such features can also streamline and enhance decision making, converting big data into useful information. | pt_BR |
dc.language | en | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Ceará | pt_BR |
dc.rights | restrictAccess | pt_BR |
dc.source | Revista Ciência Agronômica | pt_BR |
dc.subject | Statistical process control | pt_BR |
dc.subject | Digital agriculture | pt_BR |
dc.subject | Quality tools | pt_BR |
dc.subject | Agriculture - Quality indicators | pt_BR |
dc.subject | Controle Estatístico de Processo | pt_BR |
dc.subject | Agricultura digital | pt_BR |
dc.subject | Ferramentas de qualidade | pt_BR |
dc.subject | Agricultura - Indicadores de qualidade | pt_BR |
dc.title | Potential of using statistical quality control in agriculture 4.0 | pt_BR |
dc.title.alternative | Potencial de uso do controle estatístico de qualidade na agricultura 4.0 | pt_BR |
dc.type | Artigo | pt_BR |
dc.description.resumo | A Agricultura 4.0 envolve a incorporação de tecnologias de informação e comunicação em máquinas, equipamentos e sensores para uso em sistemas de produção agrícola e tem como principal objetivo, facilitar a tomada de decisões em processos agrícolas. O Controle Estatístico de Qualidade (CEQ) é um método estatístico que utiliza várias técnicas e ferramentas para analisar a variabilidade dos dados, ferramentas estas que podem ser utilizadas para fornecer informações importantes para a tomada de decisões, inclusive para operações agrícolas mecanizadas. Este trabalho teve como objetivo buscar na literatura científica mundial o estado da arte na utilização do Controle Estatístico de Qualidade em processos agrícolas mecanizados, demonstrando também o seu potencial para ser incorporado na Agricultura 4.0. Nossa pesquisa envolveu um levantamento bibliométrico nas bases de dados Scopus e Google Acadêmico. Os estudos analisados permitiram inferir que as ferramentas CEQ podem melhorar a compreensão das operações mecanizadas e serem utilizadas na Agricultura 4.0. Esses recursos também podem agilizar e aprimorar a tomada de decisões, de modo a converter dados massivos (big data) em informações úteis e precisas (right data). | pt_BR |
Appears in Collections: | DAG - Artigos publicados em periódicos |
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