Com o objetivo de analisar o processo de colheita de cana-de-açúcar em uma usina, foi desenvolvido um modelo representativo das operações de carregamento mecânico, reboque de carretas e transporte da cana até a indústria. Para estimar a velocidade média dos veículos nas estradas e a capacidade operacional de carregamento foram desenvolvidas equações empíricas com dados coletados em uma usina da região de Jaú (SP). Foram realizadas medições de tempo de diversas operações determinando-se faixas de tempo para cada uma delas, de acordo com o ritmo: lento, médio e rápido. Os custos operacionais foram estimados através de metodologias encontradas na literatura e dados reais de desempenho da usina. O modelo foi validado comparando-se os dados estimados pelo modelo e dados reais da usina onde foram feitas as medições e de outras seis empresas. As equações desenvolvidas apresentaram boa correlação entre dados observados e estimados, no entanto os intervalos de confiança são muito restritos. Os custos estimados pelo modelo foram muito próximos dos custos medidos pelas empresas. Desenvolveu-se análise de sensibilidade do custo operacional à variação de diversos parâmetros para cada operação individualmente e do custo total de carregamento, reboque e transporte. Os fatores que mais influência tiveram sobre o aumento do custo total foram o custo da mão-de-obra e os tempos perdidos. A redução desse custo por outro lado, foi mais sensível ao aumento da carga útil transportada pelos caminhões e da eficiência operacional dos equipamentos. (Anexo disponível somente na versão impressa)

ln order to analyse the sugar cane harvesting system of a sugar mill, a model representing load, field trailer tow and transport operations were developed. To estimate lorry velocity and loading operational capacity, empirical equations were developed with data measured in a sugar mill near Jaú (SP, Brazil). Timekeeping some operations time bands were determinated according to the rhythm: slowly, medium or quickly. Costs were estimated with methodologies found in the literature and real data from the sugar mill. To validate the model, estimated data were compared to real data from the sugar mil and others enterprises. Good correlations were found between real data and data estimated with the empirical equations, but the safe ranges were too short. Estimated costs obtained with the developed model were very similar to real ones. Sensibility analysis were developed for the operational cost of each operation and the total cost. The parameters that most contribute to costs increase were labour cost and loose time. On the other side, lorry capacity and operational efficiency were the parameters that most contribute to costs decrease. (Attachments only available in print verson)