Big data technology applications in agriculture: a systematic literature review

Thiago Shoji Obi Tamachiro; Fernanda Robes de Oliveira; Jéssika Alvares Coppi Arruda Gayer; Mariana Kleina; Marcos Augusto Mendes Marques

doi:10.5585/exactaep.2021.17765

Autores

Thiago Shoji Obi Tamachiro Universidade Federal do Paraná – UFPR https://orcid.org/0000-0003-3917-5804
Fernanda Robes de Oliveira Universidade Federal do Paraná – UFPR https://orcid.org/0000-0002-0006-5344
Jéssika Alvares Coppi Arruda Gayer Universidade Federal do Paraná – UFPR https://orcid.org/0000-0003-1599-6675
Mariana Kleina Universidade Federal do Paraná – UFPR https://orcid.org/0000-0001-8108-8793
Marcos Augusto Mendes Marques Universidade Federal do Paraná – UFPR https://orcid.org/0000-0002-7012-4362

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2021.17765

Palavras-chave:

Big Data, Agricultura, Indústria 4.0.

Resumo

A indústria 4.0 é uma terminologia muito utilizada nos dias atuais. Dentre as tecnologias que compõem esta nova tendência, tem-se o Big Data, que é um amplo conjunto de dados com um grande número de variáveis, num alto volume e em alta velocidade. O objetivo deste artigo foi realizar uma revisão sistemática da literatura referente aos assuntos atuais que abordam a utilização de Big Data no contexto da Agricultura. A revisão sistemática da literatura teve por finalidade verificar como este setor analisa e processa o grande volume de dados gerados. Desta forma, houve uma busca por artigos publicados na base Web of Science e Scopus nos períodos entre 2016 a 2019 que continham as palavras Big Data e agricultura. O material encontrado foi analisado, compilado e apresentado em forma de quadro com um pequeno resumo sobre o que abordam os artigos. Como resultado, observou que grande parte dos estudos referem à utilização de técnicas de análise e aprendizado de máquina dos conjuntos de dados provenientes do Big Data, em que propõem soluções aos problemas decorrentes da agricultura. Além disso, este estudo serve como um referencial sobre as técnicas de Big Data mais utilizadas na Agricultura visando o aumento da produtividade e melhores tomadas de decisão.

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Biografia do Autor

Thiago Shoji Obi Tamachiro, Universidade Federal do Paraná – UFPR

Mestrando em Engenharia de Produção, linha de pesquisa: inovação em projetos, produtos e processos, pela Universidade Federal do Paraná. Especializando em Gestão de Operações - Six Sigma Black Belt pela FAE Business School. Graduação em Engenharia de Produção pela FAE Centro Universitário (2018).

Fernanda Robes de Oliveira, Universidade Federal do Paraná – UFPR

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Paraná (2010). Pós graduação em Marketing pela FAE (2015). Gestora da atividade de pesquisa no SEBRAE/PR, atua como consultora no desenvolvimento de estudos e pesquisas para instituição com interação com as áreas de pesquisa de outros SEBRAE/UFs, além de parceiros como FIEP e Fecomércio. Desenvolvimento de metodologias de coleta de indicadores de resultado. Monitoramento dos indicadores institucionais de Imagem, Satisfação e NPS. Conhecimento de ferramentas de BI QlikView (Desenvolvimento e análise) e Modelagem de Processos (Bizagi).

Jéssika Alvares Coppi Arruda Gayer, Universidade Federal do Paraná – UFPR

Mestranda em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Paraná - UFPR (2019). Professora orientadora dos TCCs (artigo) da Pós-Graduação em Engenharia de Produção - UNINTER (2018 - 2019). Membro do Grupo de Pesquisa de Gestão em Inovação e Sustentabilidade da UNINTER (2017). Tutora/Professora do Curso Bacharel em Engenharia de Produção EaD e Presencial - Uninter (2015). Pós-Graduanda em Formação de Docentes para EAD pela UNINTER (2019). Especialista em Formação de Tutores na Modalidade de Educação a Distância pela Faculdade Bagozzi (2017). Graduada em Engenharia de Produção pela Universidade Positivo (2015). Possui formação no Curso Superior Sequencial em Química Ambiental Aplicada à Indústria pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2009).

Mariana Kleina, Universidade Federal do Paraná – UFPR

Professora Adjunta do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Paraná desde 2016. Possui graduação em Matemática Industrial (2009), mestrado (2012) e doutorado (2015) em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná. Tem interesse nas áreas de Pesquisa Operacional e Inteligência Artificial.

Marcos Augusto Mendes Marques, Universidade Federal do Paraná – UFPR

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Paraná (2003) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2015). Atualmente é professor adjunto do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Paraná. Tem experiência na área de Matemática e Estatística, com ênfase em Análise Numérica e Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização, métodos estatísticos, regressão linear múltipla, descarte de variáveis, simulação, engenharia da qualidade e energia elétrica. Atualmente leciona as disciplinas de Engenharia da Qualidade, Manutenção e Confiabilidade, Sistemas de Medição e Metrologia, para o Departamento de Engenharia de Produção do Setor de Tecnologia da Universidade Federal do Paraná.

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