Escolha de cultivares de soja com base na composição química dos grãos como perspectiva para maximização dos lucros nas indústrias processadoras / The selection of soybean varieties based on the chemical composition of the grains as a mean of maximizing soybean processing industry's profits

RESUMO

Apresenta-se um modelo matemático baseado em programação linear para dar suporte às decisões referentes à escolha de cultivares de soja para processamento (extração de óleo e produção de farelo), de forma que esta escolha possa maximizar os lucros da indústria processadora. Este estudo utilizou amostras de nove cultivares de soja produzidas no município de Dois Vizinhos, região sudoeste do Estado do Paraná. Análises laboratoriais forneceram as respectivas composições dos grãos, os subprodutos, os resíduos e as perdas. O modelo permitiu estimar os retornos econômicos proporcionados à indústria processadora por meio do cultivo individual e pela média destas. A partir da análise dos resultados, conclui-se que a composição química dos grãos processados tem influência direta nos resultados econômicos da indústria e que o esmagamento das cultivares "BRS133", "CD215", "EMBRAPA48", "BRS184", "SPRING8350" e "M-SOY5826" pode maximizar os lucros da indústria processadora, enquanto que o esmagamento das cultivares "CD 205", "CD 206" e "BRS 214" pode reduzir os lucros, em relação à média obtida pelas cultivares avaliadas.

ABSTRACT

This article presents a mathematical model based on linear programming to support decision-making when selecting the soybean variety to be processed for oil extraction and bran production, since the appropriate choice can maximize industry's profits. Samples of nine soybean varieties produced in the town of Dois Vizinhos, in the southwest region of the state of Paraná, Brazil, were used in this study. Laboratory analyses revealed the chemical composition of the grains, the byproducts, residues and losses. The model made it possible to estimate the profits from the processing of each variety and of the nine varieties' average. Our results show that the chemical composition of the grains directly influences the industry's profits and that the processing of the varieties 'BRS133', 'CD215', 'EMBRAPA48', 'BRS184', 'SPRING8350' and 'M-SOY5826' can maximize the profits, while the processing of the varieties 'CD 205', 'CD 206' and 'BRS 214' can reduce them, compared to the average obtained from the investigated varieties.