Uso de big data e criação de tecnologia (software e hardware), com prova de conceito e validação, para identificar, diagnosticar e prever os fatores de riscos no controle de qualidade da cadeia produtiva e industrial do mel com Prospecção tecnológica visando transferência da tecnologia

Abstract

A apicultura corresponde a uma cadeia produtiva que garante a produção de insumos para serem utilizados tanto para a alimentação, quanto para a composição de fármacos ou tratamentos e procedimentos terapêuticos. O principal produto explorado pela apicultura brasileira é o mel, pois movimenta um mercado altamente rentável e que consegue relacionar a agricultura familiar com grandes indústrias transnacionais, por meio da produção em padrões orgânicos. Em meio às exigências dos órgãos de certificações orgânicas, a produção do mel sofre dois entraves básicos: (i) a escassez de tecnologia computacional, a fim de garantir sua rastreabilidade e gestão, e; (ii) o risco iminente da ocorrência dos fatores de risco do bioprocesso de Fermentação e o processo de aumento do HMF - Hidroximetilfurfural). Os resultados da pesquisa científica demonstraram que a Fermentação tem no aumento da umidade do mel a sua principal causa e que o HMF tem a sua formação e aumento à medida que a temperatura ambiente aumenta, seja na etapa da produção do mel, ou em seus entraves logísticos (embalagem, transporte, armazenamento). Como efeito dos referidos fatores de risco, o mel torna-se um produto impróprio para o consumo e comercialização. Partindo desta problemática esta tese teve como objetivo criar uma tecnologia capaz de, concomitantemente, servir como uma base gestora e tecnológica do processo produtivo e agregar tal inovação para a sistematização da cadeia produtiva, aliada a indicadores naturais, entraves logísticos e industriais, para chegar a um objetivo específico, que é a determinação dos fatores de riscos ao produto. Isso se tornou possível, pois a referida tecnologia permite criar relações entre diversos dados aleatórios, com a finalidade de garantir a previsibilidade das relações de causa e efeitos dos indicadores e seus impactos sobre o mel que é produzido. Aliado ao tratamento estatístico de correlação e regressão foi constatado graus de interferências entre os indicadores naturais e os causadores dos fatores de risco. Tal fato permite a transcrição das relações para a linguagem computacional e, por sua vez, a tecnologia denominada BIPP (Bloco Inteligente do Processo de Produção) foi desenvolvida a partir da avaliação de todos os processos envolvidos na cadeia produtiva do mel, desde os indicadores naturais, tecnologias envolvidas e aplicação das BPAS (Boas Práticas Apícolas), com a finalidade de mapear as condições capazes de influenciar a ocorrência dos fatores de risco, em contraponto com as exigências de certificação da cadeia e os critérios de segurança alimentar. Somado a isso, a tecnologia aplica 16 as relações entre os resultados colhidos em processos de avaliação da produção e beneficiamento industrial, aos parâmetros físicos, químicos e microbiológicos do mel, para sistematizar suas influências na ocorrência dos fatores de risco, a fim de delimitar seus aspectos de degradação e parâmetros de controle ou intervenção. Como resultado, a tecnologia BIPP foi desenvolvida para um hardware específico para os indicadores nas unidades de extração do mel, assim como softwares embarcados ou em nuvem, que permitem a sistematização e documentação de todos os indicadores capazes de influenciar a ocorrência, de monitorar e identificar os riscos de degradação do mel e simular ou prever as condições ideais para a intervenção do processo produtivo, a partir disso, definir seus aspectos de propriedade intelectual e transferência de tecnologia.

Beekeeping matches a supply chain that ensures the production of inputs to be used both for food, as well as for composition drugs or treatments and therapeutic procedures. The main product operated by the Brazilian beekeeping is honey, as it moves a highly profitable market and that can relate to family farming with major transnational industries, through production organic standards. Among the requirements of organic certification bodies, honey production suffers two basic obstacles: i) the scarcity of computing technology in order to ensure traceability and management, and; (ii) the imminent risk of the occurrence of degrading processes (Fermentation and Formation of HMF - hydroxymethylfurfural). The results of scientific research have shown that fermentation has increased humidity of honey their main cause and the HMF has its training and increase as the ambient temperature increases, either in honey production stage, or in their logistical obstacles (packaging, transport, storage). The effect of these risk factors, honey becomes a product unsuitable for consumption and marketing. From this issue this thesis aimed to create a technology capable of concomitantly serve as a management and technological base of the production process and add such innovation to the systematization of the production chain, combined with natural indicators, logistics and industrial barriers, to reach a specific goal, which is the determination of the risk factors for degrading the risk factors product. That became possible because this technology allows you to create relationships between several random data, in order to ensure predictability of relationships of cause and effect indicators and their impacts on honey that is produced. Allied to the statistical analysis of correlation and regression, it was found degrees of interference between natural indicators and causing risk factors. This fact allows transcription of relationships for computing language and, in turn, the technology called IBPP (Intelligent Block Production Process) was developed based on the evaluation of all processes involved in the production chain of honey since the natural indicators, technologies involved and application of GAP (Good Apiculture Practices), in order to map the conditions can influence the occurrence of risk factors as opposed to the certification requirements of the chain and food safety criteria. Added to this, the technology applied to relations between the results collected in assessment processes of production and industrial processing, to the physical, chemical and microbiological of honey to systematize their influence on the 18 occurrence of processes, in order to define aspects of degradation and control parameters or intervention. As a result, IBPP technology was developed for a specific hardware indicators for the honey extraction units, as well as embedded software or cloud, which allow the systematization and documentation of all indicators that influence the occurrence of bioprocesses, in order to monitor and identify the risks of them and simulate or predict the optimal conditions for the intervention of the production process, from that, define aspects of intellectual property and technology transfer.