UNIVERSIDADE PAULISTA UNIP PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA O CÁLCULO DE ÍNDICES DE CONFORTO TÉRMICO NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE ANIMAIS PARA CARNE E LEITE - PDF
UNIVERSIDADE PAULISTA UNIP PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA O CÁLCULO DE ÍNDICES DE CONFORTO TÉRMICO NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE ANIMAIS PARA CARNE E LEITE
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Angélica Lopes Fortunato
1 UNIVERSIDADE PAULISTA UNIP PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA O CÁLCULO DE ÍNDICES DE CONFORTO TÉRMICO NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE ANIMAIS PARA CARNE E LEITE MARIANO SERGIO PACHECO DE ANGELO SÃO PAULO 2013
2 MARIANO SERGIO PACHECO DE ANGELO PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA O CÁLCULO DE ÍNDICES DE CONFORTO TÉRMICO NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE ANIMAIS PARA CARNE E LEITE Dissertação apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Paulista UNIP para a obtenção do título de Mestre em Engenharia de Produção Orientador: Prof. Dr. Oduvaldo Vendrametto SÃO PAULO 2013
3 Angelo, Mariano Sergio Pacheco de. Programa computacional para o cálculo de índices de conforto térmico na produção industrial de animais para carne e leite / Mariano Sergio Pacheco de Angelo f. : il. color. + DVD. Dissertação de mestrado apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia da Produção da Universidade Paulista, São Paulo, Área de Concentração: Gestão de Sistemas de Operação. Orientador: Prof. Dr. Oduvaldo Vendrametto. 1. Conforto térmico. 2. Engenharia de software. 3. Produção industrial de animais. I. Título. II. Vendrametto, Oduvaldo (orientador).
4 MARIANO SERGIO PACHECO DE ANGELO PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA O CÁLCULO DE ÍNDICES DE CONFORTO TÉRMICO NA PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE ANIMAIS PARA CARNE E LEITE Dissertação apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Paulista UNIP para a obtenção do título de Mestre em Engenharia de Produção Aprovado em / / Banca Examinadora Profa. Dra. Irenilza Nääs (UNIP) Profa. Dra. Marta Baracho (UNICAMP) Prof. Dr. Oduvaldo Vendrametto (UNIP)
5 DEDICATÓRIA Aos meus pais, Daniel de Angelo (in memoriam) Esther Pacheco de Angelo Pelo incentivo, paciência, compreensão e pelas lições ministradas através dos exemplos de vida, com que sempre me brindaram ao longo de todos esses anos. Que Deus os abençoe!
6 AGRADECIMENTOS Agradeço imensamente aos professores Oduvaldo Vendrametto e Irenilza Nääs, por terem sido amigos, companheiros, mestres e principalmente, por terem acreditado em mim, até mesmo quando eu já havia perdido a fé. A Bárbara Gutierres, Fábio Vieira do Amaral, Mario Quinello e Marcelo Nogueira, sem eles eu não teria conseguido finalizar esta empreitada. Aos professores Pedro Luiz, Mario Mollo e Ivanir Ribeiro, pela paciência e pelos conhecimentos que me foram transmitidos. A todos os meus colegas de curso, pela convivência que me proporcionaram durante esse período. A troca de experiências ficará marcada para sempre em meus pensamentos. A todo o pessoal da secretaria, sem os quais eu jamais teria conseguido superar os trâmites burocráticos inerentes ao processo. Ao CAPES, que através do Programa de Suporte à Pós-Graduação de Instituições de Ensino Particulares (PROSUP), tornou possível a realização desta empreitada ao me conceder uma bolsa de estudo.
7 Embora ninguém possa voltar atrás e fazer um novo começo, qualquer um pode começar agora a fazer um novo futuro. Francisco Cândido Xavier
8 RESUMO O Brasil é o maior exportador mundial de carnes bovina e de frango, ocupando a terceira posição na exportação de carne suína. Incrementos na produtividade geram maiores lucros para toda a cadeia de produção. Uma das causas do sucesso de um empreendimento para a produção animal está relacionada ao ambiente a que estarão submetidos os indivíduos alojados. O ambiente térmico engloba os efeitos da temperatura ambiente, da radiação solar, da umidade relativa e velocidade do ar. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um programa computacional que identificasse situações ótimas de alojamento em relação ao conforto térmico, através de poucas variáveis de fácil obtenção no ambiente de produção industrial para frangos, suínos e bovinos de leite, sugerindo ações ao produtor para a mitigação dos riscos. A metodologia foi desenvolvida em duas partes: foram consultados na literatura os índices relacionados ao conforto térmico na produção industrial de animais; a partir dos algoritmos identificados foram aplicados os paradigmas da engenharia de software no desenvolvimento do programa computacional. Mediante os resultados obtidos pela metodologia aplicada, foi possível desenvolver um programa computacional para calcular os índices de conforto térmico para frangos, suínos e bovinos de leite em ambientes de produção intensiva, permitindo um maior controle do ambiente da produção. Palavras-Chave: Conforto Térmico, Engenharia de Software, Produção Industrial de Animais
9 ABSTRACT Brazil is the largest exporter of beef and chicken meat, ranking third in the export of pork. Increases in productivity generates higher profits for the entire production chain. One of the causes of the success of an enterprise for animal production is related to the environment that will be submitted housed individuals. The thermal environment encompasses the effects of temperature, solar radiation, relative humidity and air velocity. The aim of this study was to develop a computer program to identify situations of great accommodation in relation to thermal comfort through few variables easily obtained in industrial production environment for chickens, pigs and dairy cattle, suggesting actions to the producer for the mitigation of risks. The methodology was developed in two parts, were found in the literature related to thermal comfort indices in industrial production of animals; identified from the algorithms were applied to the paradigms of software engineering in the development of the software. From the results obtained by the methodology applied, it was possible to develop a software to calculate the thermal comfort index for chickens, pigs and cattle for milk production intensive environments, allowing greater control over the production environment Keywords: Thermal Comfort, Software Engineering, Industrial Production Animal
10 LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS ASP CASE CMM COCOMO ERP ES IGNU ITU ITUV OMG OO OOA OOAD OOD RAD RUP SEI SQA UM UML Active Server Pages Computer Aided Software Engineering Capability Maturity Model Constructive Cost Model Enterprise Resource Planning Engenharia de Software Índice de Globo Negro e Umidade Índice de Temperatura e Umidade Índice de Temperatura Umidade e Velocidade Object Management Group Orientação a Objetos Object Oriented Analysis Object Oriented Analysis and Design Object Oriented Design Rapid Application Development Rational Unified Process Software Engineering Institute Software Quality Assurance Unified Method Unified Modeling Language
11 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Imagem termográfica infravermelha de bovinos de leite Figura 2 - Alojamento de frangos de corte Figura 3 - Imagem termográfica do alojamento de frangos de corte Figura 4 - Efeito da ventilação sob a temperatura superficial de porcas em lactação Figura 5 - Variação da Produção de calor em Homeotermos em Função da Temperatura Ambiente Figura 6 - Ciclo de vida clássico do software Figura 7 - Combinando Paradigmas da ES Figura 8 - Exemplo de um Diagrama de Classe da UML Figura 9 - Exemplo de um Diagrama de Caso de Uso da UML Figura 10 - Exemplo de um Diagrama de Sequência da UML Figura 11- Fluxograma dos procedimentos para a execução da presente pesquisa 39 Figura 12- Exemplo de Diagrama de Caso de Uso utilizado no programa computacional Figura 13- Exemplo de Diagrama de Sequência utilizado no programa computacional Figura 14 - Exemplo de Diagrama de Classes utilizado no programa computacional Figura 15 - Interface Gráfica com o Usuário Figura 16 - Tela exemplo do cálculo do ITU para aves de corte Figura 17 - Tela exemplo do cálculo do ITGU para bovinos Figura 18 - Tela exemplo do cálculo do ITU para suínos Figura 19 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de normalidade Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de conforto Figura 21 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de atenção Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de atenção Figura 23 - Retorno ao estado de conforto devido ao acionamento dos equipamentos (Alerta) Figura 24- Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de PERIGO Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de Perigo. 56 Figura 26 - Retorno ao estado de conforto devido ao acionamento dos equipamentos (Perigo) Figura 27 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de EMERGÊNCIA 58 Figura 28- enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de emergência Figura 29 - Retorno ao estado de conforto devido ao acionamento dos equipamentos (Emergência)... 59
12 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Valores Médios de temperatura retal ( C) Tabela 2 - Fonte dos algoritmos para determinação dos Índices de Conforto Térmico Tabela 3 - Algoritmos para determinação dos Índices de Conforto Térmico Tabela 4 - Valores limites de ITU, ITUV e IGNU Tabela 5 ITU - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos) Tabela 6 - ITUV - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos) Tabela 7 - IGNU - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos)... 52
13 SUMÁRIO 1 CAPÍTULO I - INTRODUÇÃO Objetivo Geral Objetivos Específicos CAPÍTULO II - REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Produção Intensiva de Animais Índices de Conforto Térmico na Produção Animal Índice de Temperatura e Umidade (ITU) Índice de Temperatura Umidade e Velocidade (ITUV) Índice de Globo Negro e Umidade (IGNU) Engenharia de Software Paradigmas da Engenharia de Software Gerenciamento de Projetos Requisitos e Análise Projeto e Implementação Testes, Manutenção e Qualidade de Software Orientação a Objetos Unified Modeling Language (UML) CAPÍTULO III - METODOLOGIA Organização dos Índices da Literatura Fluxo dos Processos para Definição do Programa Computacional Diagramas UML Caso de Uso Sequência Classes Desenvolvimento do Programa Computacional Interface Gráfica com o Usuário Codificação dos Algoritmos Interface com Equipamentos de Coletas de Dados Envio de s MultiThread Ciclos de Desenvolvimento CAPÍTULO IV - ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Intervalos Utilizados no Programa Computacional Validação dos Resultados Obtidos ITU... 49
14 4.2.2 ITUV IGNU Exemplos da Utilização do Programa Computacional CAPÍTULO V - CONCLUSÃO Propostas para Estudos Futuros REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 62
15 14 CAPÍTULO I 1 INTRODUÇÃO O Ministério da Agricultura estima que até 2020, a produção nacional de carnes suprirá 44,5% do mercado mundial, a carne de frango representará 48,1% das exportações mundiais, a participação da carne suína será de 14,2%. O Brasil é atualmente o maior exportador mundial de carnes bovina e de frango, ocupando a terceira posição na exportação de carne suína. Uma das principais causas do sucesso de um empreendimento para a produção animal está relacionada ao ambiente a que estarão submetidos os indivíduos alojados (PEIXOTO, 2004). O ambiente térmico engloba os efeitos da temperatura ambiente, da radiação solar, da umidade relativa do ar e da velocidade do ar. A combinação da umidade relativa do ar e da temperatura ambiente é o principal condicionante para o conforto térmico e o funcionamento geral dos processos fisiológicos dos animais (OLIVEIRA, 1995; FALCO, 1997; BAÊTA e SOUZA, 1997). Tomando-se, como exemplo, a área da avicultura, em que a dificuldade apresentada pelas aves na troca térmica com o ambiente é fortemente afetada pelas instalações, que, quando não promovem o equilíbrio térmico desejável, fazem com que as amplitudes críticas externas sejam transferidas para o interior dos galpões, provocando altos índices de mortalidade (NÃÃS et al., 1995) e influenciando negativamente índices de produtividade. Para a criação de animais de produção de carne, leite e ovos nas condições brasileiras de temperatura e umidade, a cobertura ideal das instalações deve ter considerável capacidade de isolamento térmico, possuir uma boa capacidade de retardo térmico, ser resistente às intempéries, de fácil manuseio e montagem, resistente mecanicamente, ter bom aspecto estético, ser de baixo custo, impermeável, leve e apresentar grande capacidade para refletir a radiação solar (BAÊTA e SOUZA, 1997; MORAES, 1999). Nessas condições, o sombreamento proveniente de coberturas bem dimensionadas, reduz entre 20% e 40% da radiação no interior de instalações para animais (SANTOS et al., 1993; TURCO et al., 1994; ABREU et al., 1995; BAÊTA; SOUZA, 1997). A diversidade de níveis culturais dos produtores no Brasil é muito grande, e muitos não têm acesso às modernas técnicas de produção animal. O objetivo deste
16 15 trabalho foi desenvolver um programa computacional que permita o cálculo de índices de conforto para animais alojados em condições industriais de produção, através da digitação de alguns dados de fácil obtenção pelo produtor. Sugerindo em um primeiro momento algumas ações simples que possam colaborar para a mitigação dos riscos envolvidos pelo desequilíbrio dos fatores térmicos, ajudando ainda no aumento da produtividade. Esses objetivos são detalhados no Capítulo I. No Capítulo II, foi realizada uma revisão bibliográfica para contextualizar o escopo deste trabalho quanto aos índices de conforto aqui utilizados e as principais definições da Engenharia de Software, que é a base para o programa computacional desenvolvido no decorrer do trabalho. O detalhamento da metodologia encontra-se no Capítulo III. No Capítulo IV os resultados são apresentados e discutidos. As conclusões são apresentadas no Capítulo V, juntamente com sugestões para continuação das pesquisas. Ao final são listadas as referências bibliográficas. 1.1 Objetivo Geral Desenvolver um programa computacional que possa identificar situações ótimas de alojamento em relação ao conforto térmico, através de poucas variáveis de fácil obtenção no ambiente de produção industrial para frangos, suínos e bovinos de leite, sugerindo ações ao produtor para a mitigação dos riscos Objetivos Específicos 1. Calcular os índices de conforto térmico para frangos, suínos e bovinos de leite em ambientes de produção intensiva. 2. Identificar os intervalos dos limites de conforto térmico dos alojamentos relacionados à produção. 3. Aplicar os paradigmas da Engenharia de software no desenvolvimento de um programa computacional que implemente os itens 1 e Validar o programa computacional através de valores descritos na literatura e entrevistas com especialistas da área.
17 16 CAPÍTULO II 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2.1 Produção Intensiva de Animais Em condições de ambientes quentes, como são as várias regiões brasileiras, o excesso de calor pode prejudicar a produção intensiva de animais (frangos, suínos e bovinos de leite). Animais homeotermos requerem condições de alojamento que possibilitem um permanente equilíbrio térmico, de forma que a energia consumida através da ração resulte em produção (carne, leite e ovos). Quando a temperatura do alojamento está abaixo da zona de termo neutralidade, que é a ideal, os animais sofrem de frio. Por outro lado, quando a temperatura ambiente se encontra acima da ideal, os animais sofrem de calor. Como exemplo, mostram-se nas Figuras 1, 2, 3 e 4 imagens de animais alojados em condições intensivas de produção, nas quais se pode identificar a fonte de calor. Figura 1 Imagem termográfica infravermelha de bovinos de leite
18 17 Figura 2 - Alojamento de frangos de corte Figura 3 - Imagem termográfica do alojamento de frangos de corte Figura 4 - Efeito da ventilação sob a temperatura superficial de porcas em lactação Para realizar o balanço de energia, o animal reage às condições do ambiente térmico fazendo ajustes fisiológicos e comportamentais. Os comportamentais permitem ao animal a possibilidade de alterar seu microclima, enquanto os fisiológicos buscam a adaptação. Ambos objetivam o conforto térmico e sugerem que o animal é o melhor indicador das condições térmicas do ambiente. A manutenção da temperatura corporal (Tabela 1), sob condições ambientais termicamente estressantes, requer alteração de várias funções do animal, em razão do fluxo de calor que se estabelece entre o animal e o ambiente: nas condições de altas temperaturas ambientais, o animal necessita reduzir sua taxa de produção e conservação de calor e incrementar a dissipação de calor corporal para o ambiente, para evitar a elevação de sua temperatura corporal; nas condições de baixas
19 18 temperaturas ambientais, os processos de conservação e produção de calor corporal precisam ser intensificados, para compensar o incremento na dissipação desse calor, em razão da maior demanda térmica do ambiente. Tabela 1 - Valores Médios de temperatura retal ( C) Animal Temperatura Média Bovinos (corte) 38,3 Bovinos (leite) 38,6 Suínos 39,2 Frangos 41,0 Fonte: Baeta e Souza, A termo regulação em animais homeotermos ocorre por meio de mecanismos comportamentais e fisiológicos. Esse comportamento característico está expresso na Figura 5. Figura 5 - Variação da Produção de calor em Homeotermos em Função da Temperatura Ambiente (BACCARI JUNIOR, 1998)
20 19 Na zona Termo neutra, acontece o intervalo de temperaturas em que o animal não precisa produzir ou perder calor para o meio para manter a sua temperatura corporal, o metabolismo é mínimo e o desempenho otimizado. Abaixo da temperatura crítica inferior (TCI), o animal aciona seus mecanismos termo regulatórios para INCREMENTAR a produção e RETENÇÃO de calor corporal, compensando a perda de calor para o ambiente, que se encontra frio. Acima da temperatura crítica superior (TCS), o animal aciona seus mecanismos termo regulatórios para auxiliar a DISSIPAÇÃO do calor para o ambiente. Os traços pontilhados verticais delimitam a Zona de Homeotermia ou Homeostasia, em que o animal é capaz de manter a sua temperatura interna relativamente estável, porém com gasto de energia para realizar a TERMÓLISE e a TERMOGÊNESE. Abaixo do pontilhado a esquerda do TCI, o organismo não consegue aporte de energia térmica suficiente para compensar as perdas e a temperatura corporal começa a declinar rapidamente. De maneira análoga, acima do pontilhado a direita do TCS não consegue obter resfriamento necessário para a manutenção do equilíbrio homeotérmico e a temperatura corporal aumenta cada vez mais. 2.2 Índices de Conforto Térmico na Produção Animal As condições do ambiente influenciam diretamente, tanto na produção animal, como no desempenho de tarefas e de atividades do ser humano. Os índices de conforto térmico combinam dois ou mais elementos climáticos, buscando determinar a sua influência sobre o conforto, e caracterizar distintos ambientes térmicos. A escolha desses índices está relacionada diretamente com a atividade desenvolvida pelo animal, com as condições do ambiente em questão e com a importância desses aspectos. Na literatura são encontrados diferentes índices de conforto usados na avaliação do desempenho térmico dos animais. Os mais frequentes são: Índice de Temperatura e Umidade (ITU), Índice de Temperatura Umidade e Velocidade (ITUV) e Índice de Globo Negro e Umidade (IGNU).
21 Índice de Temperatura e Umidade (ITU) É o índice de conforto térmico mais utilizado para avaliação de alojamentos dos animais que produzem carne, leite e ovos. Leva em consideração a temperatura do termômetro de bulbo seco e mais uma medida de umidade (temperatura de bulbo úmido, temperatura de ponto de orvalho ou umidade relativa) para estabelecer o relacionamento com o desempenho dos animais (KELLY e BOND, 1971). É expresso em termos adimensionais pelas equações abaixo. ITU = 0,72 ( tbs + tbu ) + 40,6 Eq. 1 ITU = tbs 0,55 ( 1 UR ) ( tbu -28 ) Eq. 2 ITU = tbs + 0,36tbu + 41,2 Eq. 3 Onde: tbs = temperatura de bulbo seco (ºC); tbu = temperatura de bulbo úmido (ºC); tpo = temperatura de ponto de orvalho (ºC); UR = umidade relativa. Para aviários de postura, Brown-Brandl et al. (1997) propuseram uma expressão adaptada: ITU = 0,6 tbs + 0,4 tbu Eq. 4 que foi empregada por Vitorasso (2009) para avaliar aviários com diferentes tipos de coberturas (telhas cerâmicas ou fibrocimento; com ou sem lanternim; diferentes tamanho de beiral). O autor registrou que, no aviário com telha cerâmica e sem lanternim, o ITU apresentou valores mais elevados do que no ambiente com telhas de fibrocimento, porém com lanternim. Considerando os limites de termo neutralidade relatados por Tinoco (1998), de 28ºC para a temperatura do ar e 70% para a umidade, tem-se que o limite de conforto térmico para poedeiras, em termos de ITU, é de 26,2. Nääs et al. (2002) empregaram o ITU para estudar o desempenho de vacas leiteiras alojadas em sistema de freestall, comparando dois lotes de animais (mais produtivas: > 29 kg/dia e menos produtivas: < 14 kg/dia). No estudo, foi verificada
22 21 correlação relativamente baixa entre declínio na produção de leite e ITU, para os dois grupos de vacas estudados. Embora não tenha havido uma variação alta dos valores de ITU, a variação do declínio da produção se manteve crescente para as vacas menos produtivas, enquanto, para as mais produtivas, houve uma tendência de queda do declínio na produção de leite, com a variação do ITU. O declínio da produção para as vacas menos produtivas ocorreu com ITU próximo a 81 e, para as vacas mais produtivas, em torno de 83. Sampaio et al. (2004) empregaram o ITU para avaliar o ambiente térmico em instalação para crescimento e terminação de suínos nas condições tropicais, em áreas sombreadas e não sombreadas. Os resultados foram: nas áreas sombreadas, ITU igual a 74,8 no verão e 62,1 no inverno; em áreas não sombreadas, 74,8 no verão e 61,9 no inverno. Os dados indicam que esse índice não representa a realidade das condições climáticas em regiões com alto índice de radiação, confirmando os resultados encontrados por Buffington et al. (1981) Índice de Temperatura Umidade e Velocidade (ITUV) As aves são animais classificados como homeotermos, pois apresentam a capacidade de manter a temperatura interna constante. Além disso, podem ser consideradas como um sistema termodinâmico aberto, por estarem em troca constante de energia com o ambiente (BAÊTA e SOUZA, 1997). Entretanto, esse mecanismo possui maior eficiência quando a temperatura do ambiente encontra-se dentro de certos limites. As aves não se ajustam, perfeitamente, em extremos de temperatura, podendo, inclusive, ter a vida ameaçada. É importante que esses animais sejam alojados em ambientes, onde seja possível o balanço térmico (RUTZ, 1994). Uma temperatura ambiental eficaz é o resultado da integração de diversos fatores, incluindo a temperatura de bulbo seco, umidade, velocidade do ar, radiação solar e precipitação. Para a produção de confinamento, a troca radiante e precipitação, geralmente, são insignificantes, considerando que a velocidade do ar e a umidade podem ser fatores significativos. Valores altos de umidade podem agravar o efeito adverso da temperatura elevada (SIEGEl, 1968; STEINBACH 1971) devido ao fato de que cada vez mais os animais necessitam da perda de calor latente devido ao
23 22 aumento da temperatura. A velocidade do ar desempenha um papel importante no alívio de calor para certos programas de habitação, como a ventilação de túnel. A Equação 5 foi proposta (TAO, XIN; 2003), para expressar essa relação, resultando em um índice adimensional. ITUV = (0,85 Tbs + 0,15 Tbu ) V -0,058 Eq. 5 Onde: Tbs temperatura de bulbo seco (ºC); Tbu temperatura de bulbo úmido (ºC); V velocidade do ar (ms -1 ); Índice de Globo Negro e Umidade (IGNU) Desenvolvido por Buffington et al. (1981), tem como fundamento a consideração da radiação solar direta e difusa, como fonte de calor e causadora de estresse. É calculado a partir da Eq. 3 do ITU, em que a temperatura de bulbo seco é substituída pela temperatura de globo negro. IGNU = 0,6 Tgn + 0,36 Tpo + 41,5 Eq. 6 Onde: Tgn temperatura de globo negro (ºC); Tpo temperatura de ponto de orvalho (ºC); Para estudar diferentes tipos de telhas em instalações zootécnicas (telha reciclada à base de embalagens longa vida; telha cerâmica; telha cerâmica pintada de branco; telha de fibrocimento), Fiorelli et al. (2009) empregaram o IGNU, tendo em vista a importância da radiação solar nessa análise. O valor máximo do IGNU, no decorrer do dia, foi atingido em torno das 14:00h, para todas as coberturas avaliadas, constatando-se a relação entre a máxima radiação solar com o índice aplicado. Entre os valores máximos, o protótipo com telhas cerâmicas apresentou IGNU mais baixo (82,8), enquanto o de telhas de fibrocimento, o mais elevado: 83,7. Sampaio et al. (2004) avaliaram o ambiente térmico em instalação para crescimento e terminação de suínos nas condições tropicais em áreas sombreadas e não sombreadas. No verão, obtiveram médias de IGNU entre 68,9 e 74,8. No inverno,
24 23 devido ao baixo índice de radiação, os valores de IGNU tiveram uma amplitude bem inferior ao ocorrido no verão, obtendo valores médios de IGNU entre 55,3 a 61,2. Santos et al. (2005) avaliaram o ambiente térmico em modelos reduzidos de galpões avícolas, com diferentes tipos de cobertura, empregando o IGNU, obtendo valores médios de 79,4 para a cobertura com telhas cerâmicas e sem lanternim, e de 80,6 para a cobertura com telhas de alumínio, também sem lanternim. 2.3 Engenharia de Software O processo de construção de um sistema é uma atividade comtemplada pela Engenharia de Software (ES). Como tal, precisa seguir um conjunto de métodos e técnicas para a correta construção do produto, no caso, um programa computacional. O objetivo deste subitem é descrever essa metodologia, destacando os seus principais aspectos, proporcionando um conhecimento que possa ser efetivamente utilizado para a melhoria do processo de criação de programas computacionais, com benefícios diretos para os desenvolvedores e seus clientes (usuários e colaboradores) Paradigmas da Engenharia de Software Bauer (1972) define a ES como: "O estabelecimento e uso de sólidos princípios de engenharia para que se possa obter um software economicamente viável, que seja confiável e funcione eficientemente em máquinas reais". Para Pressman (1995) ainda que várias definições tenham sido dadas à ES, todas reforçam a exigência da disciplina no desenvolvimento de software. Abrangendo um conjunto de três elementos fundamentais: métodos, ferramentas e procedimentos. Os métodos detalham o como fazer para se construir o software, as ferramentas proporcionam apoio automatizado aos métodos e os procedimentos constituem o elo entre os métodos e suas ferramentas, possibilitando um processo de desenvolvimento claro e eficiente, visando garantir ao desenvolvedor e seus clientes a produção de um software de qualidade. Nos últimos 20 anos, o hardware deixou de ser o item mais caro na implementação de um sistema, enquanto o custo relacionado ao software cresceu e tornou-se o principal item no orçamento da computação. Isso se deve à crescente
25 24 complexidade dos problemas a serem resolvidos pelos softwares. Sistemas como os de cálculos científicos e sistemas de enterprise resource planning (ERP) chegam a possuir milhões de linhas de código e envolvem uma equipe complexa para o seu desenvolvimento (DEGOULET e FIESCHI, 1997). Aliado a isso, alguns problemas inerentes ao processo de desenvolvimento do software começaram a surgir (PRESSMAN, 1995): as estimativas de prazo e custo são imprecisas, a produtividade das pessoas da área de software não tem acompanhado a demanda por seus serviços e a qualidade de software às vezes é menor que a adequada, ocorrendo em muitos casos a insatisfação do usuário. A chave para se vencer esses problemas e dificuldades acima relatados é a larga utilização de uma abordagem de engenharia no desenvolvimento de software, aliada a uma contínua melhoria das técnicas e ferramentas, no intuito de melhorar a produtividade da equipe (PRESSMAN, 1995; DEGOULET e FIESCHI, 1997). Dessa forma, podem-se destacar duas tendências para justificar o uso da ES: o software é um item de alto custo e em progressivo aumento; tem um importante papel no bem-estar da sociedade (BOEHM, 1981). Dessa forma, a ES assume papel crítico para garantir que tarefas, dados, pessoas e tecnologia estejam apropriadamente alinhados para produzir um sistema eficaz e eficiente (MURPHY, HANKEN e WATERS, 1999). No processo de desenvolvimento de um software, um conjunto de etapas deve ser definido, é denominado de Paradigmas da Engenharia de Software (PRESSMAN, 1995); também conhecido como Modelos de Ciclo de Vida de Software. Destacam-se alguns paradigmas (DAVIS, 1997): o ciclo de vida clássico (Figura 6), o modelo incremental, o evolucionário, o concorrente, a prototipação e o modelo espiral. Deve ser lembrado ainda que os paradigmas sejam combinados (Figura 7), obtendo-se um melhor resultado.
26 25 Figura 6 - Ciclo de vida clássico do software Figura 7 - Combinando Paradigmas da ES Independentemente do paradigma a ser utilizado, três fases genéricas dividem o processo de desenvolvimento (PRESSMAN, 1995): Definição: essa fase focaliza o quê o software deverá fazer (análise do sistema, planejamento do projeto de software e análise de requisitos). Desenvolvimento: focaliza-se no como as tarefas serão executadas pelo software (projeto de software, codificação e realização de testes).
27 26 Manutenção: concentra-se nas mudanças pelas quais o software passará enquanto estiver em uso (correção, adaptação e melhoramento funcional). A Prototipação traz bons resultados, principalmente quando o cliente não tem exatidão na declaração do problema. Como exemplo, a construção de protótipos em projeto de prontuário eletrônico de pacientes é extensamente utilizada, pois são sistemas complexos e necessitam de um alto nível de colaboração do usuário no processo de desenvolvimento (ADELHARD et al., 1995). O modelo espiral é baseado no princípio do desenvolvimento incremental, em que novas funções são adicionadas a cada ciclo de desenvolvimento. Análise, especificação, projeto, implementação e homologação são repetidas a cada ciclo, gerando uma nova versão do software e permitindo um feedback imediato do usuário (DEGOULET e FIESCHI, 1997). Existem também as Técnicas de Quarta Geração (4GL) que utilizam poderosas ferramentas para o desenvolvimento do software, permitindo um nível de especificação mais elevado, próximo à linguagem natural, sendo capazes, a partir dessas definições, de gerar o código fonte do sistema (PRESSMAN, 1995). Existem no mercado diversas metodologias de ES que criaram novos paradigmas, combinando e aproveitando os melhores conceitos das outras metodologias. Nesse ponto deve-se destacar a metodologia Rational Unified Process (RUP) da Rational Inc. como sendo uma das principais metodologias utilizadas atualmente no mundo, principalmente em conjunto com a ferramenta Computer - Aided Software Engineering (CASE), Rational Rose (JACOBSON, BOOCH e RUMBAUGH, 1999) Gerenciamento de Projetos O gerenciamento de projetos deve abranger todo o desenvolvimento, sendo praticado em cada etapa do processo. Uma das primeiras atividades de gerenciamento é o chamado Estudo de Viabilidade. Sua proposta é justificar a necessidade para o desenvolvimento do sistema, tanto do ponto de vista técnico e organizacional como financeiro (custos), através do estudo de índices como retorno sobre Investimento (DAVIS, 1998). No gerenciamento, deve-se destacar o uso das métricas de software que são usadas para medir a qualidade dos softwares e controlar
28 27 a produtividade dos projetos (RAMAMOORTHY et al., 1984). As métricas podem ser categorizadas como diretas ou indiretas, da produtividade e da qualidade, orientadas ao tamanho, ou à função e às pessoas (VON MAYRHAUSER, 1990; ABRAN e ROBILLARD, 1996). O planejamento, como atividade de gerenciamento, deve ocorrer baseado em estimativas seguras que possuem a experiência passada de outros sistemas como único guia. Surge, então, a necessidade de efetivamente usar-se métricas de software, para se construir uma grande base de informações, para serem utilizadas em projetos futuros. Diversos modelos empíricos de estimativa foram desenvolvidos, destacando-se o constructive cost model (COCOMO) (Boehm, 1981) e o modelo de estimativa de Putnam (MURPHY, HANKEN e WATERS, 1999). Há também, modelos gráficos para o controle do cronograma do projeto, tais como Gantt e PERT (MURPHY, HANKEN e WATERS, 1999). Entretanto, o uso de métricas é uma atividade complexa e não se têm os registros da experiência passada de softwares similares, tornando essa atividade ainda mais difícil e incerta Requisitos e Análise O primeiro passo na construção de um sistema deve ser o entendimento de "o quê" será desenvolvido, através do levantamento dos requisitos e sua análise. Os requisitos se referem às necessidades dos usuários, do sistema, de custos e prazos. A especificação dos requisitos é de suma importância, pois a maior parte dos erros encontrados durante os testes e a operação dos sistemas são derivados de pouco entendimento ou má interpretação dos requisitos (RAMAMOORTHY et al., 1984; DEGOULET e FIESCHI, 1997). Com isso, é de fundamental importância a compreensão total dos requisitos para que se obtenha sucesso no desenvolvimento de um software, gerando benefícios como: a aceitação de todos os envolvidos (usuários, desenvolvedores, etc.), servirá de base para estimativas (custos, prazos, equipe, etc.), melhora da usabilidade, melhoria da manutenibilidade e de outros atributos de qualidade do sistema, cumprimento das metas com os recursos previstos, dentre outros (DORFMAN, 1997). A análise de requisitos visa, também, garantir uma estrutura de dados adequada, para que futuras aplicações, tais como ensaios clínicos, por exemplo, possam ser implementados e contar com todas as informações necessárias (DOLIN, 1994).
29 28 Após os requisitos, segue-se a análise do problema a ser informatizado. Existem diversas técnicas para análise e modelagem de sistemas, tais como: análise estruturada, análise orientada a objeto (OOA - Object-Oriented Analysis) e modelagem de dados. Atualmente, destaca-se a OOA que introduziu uma série de novos conceitos. A OOA traz vários benefícios, como: funcionalidades complexas podem ser desenvolvidas com uma codificação menor e melhor; um rápido desenvolvimento é alcançado comparado a outros métodos e as aplicações são mantidas mais facilmente (Davis, 1998). Com a evolução dos processos, sentiu-se a necessidade de se ter uma linguagem unificada que se tornasse poderosa o suficiente para modelar qualquer tipo de aplicação. Dessa necessidade surgiu a Unified Modeling Language (UML), uma linguagem padrão para especificar, visualizar, documentar e construir artefatos de um sistema. Grandes grupos tais como o Object Management Group (OMG) aprovam e estão envolvidos no processo de normatização dessa linguagem (FURLAN, 1998) Projeto e Implementação Enquanto as fases de requisito e análise concentram-se no o quê a solução fará, o projeto descreve como o software será implementado (VON MAYRHAUSER, 1990). A fase de projeto também pode ser vista como um aprofundamento da análise caminhando em direção à implementação do sistema. É durante a fase de projeto que a estrutura geral, o estilo do sistema e a sua arquitetura, são definidos (RUMBAUGH et al., 1994). Da mesma forma da análise, existem diversos métodos para o projeto do software, cada qual com o seu conjunto de princípios e notações. Dentre vários podem ser citados: projeto orientado ao fluxo de dados, Object Oriented Design (OOD), projeto estruturado e o desenvolvimento estruturado de Jackson (Pressman, 1995). Entretanto, o OOD atualmente tem tomado a atenção dos desenvolvedores, que o têm utilizado largamente, e em conjunto com a OOA, constitui uma metodologia completa: a Object Oriented Analysis and Design (OOAD) (MARTIN e ODELL, 1992). Vários trabalhos citam o desenvolvimento de programas computacionais utilizando projeto orientado a objeto (DOLIN, 1994; SAKAMOTO, 1998). Com o OOAD é possível a utilização de Design Patterns (padrões de projetos) e Frameworks (modelos de arquiteturas). Design Patterns são estruturas que aparecem repetidamente nos
30 29 projetos orientados a objeto para resolver um determinado problema de forma flexível e adaptável dinamicamente, trazendo vantagens como o aumento da produtividade e da consistência das aplicações. Podem ser combinados para resolverem problemas mais complicados e, a cada dia, novos padrões de projeto surgem, enriquecendo o conjunto de opções para o desenvolvedor. Um framework pode ser considerado como uma infraestrutura de classes que oferecem o comportamento necessário para implementar aplicações dentro de um domínio específico, funcionando com um molde para as aplicações (GAMMA, 1995). Além do projeto de dados orientado a objetos, deve-se elaborar um projeto de interface, que estabeleça o layout e os mecanismos de interação homem-máquina (PRESSMAN, 1995). O estudo da interface é importante no desenvolvimento de um programa computacional para se conquistar a adesão dos usuários. Assim, conceitos como usabilidade e ergonomia, bem como uma série de recomendações para a interface, tornam-se importantes para garantir o sucesso de um sistema (SITTIG, KUPERMAN e TEICH, 1996; ASH, 1997). A interface deve ser intuitiva, fácil de usar e acessível para os não especialistas, deve ser adaptada ao método de trabalho dos usuários, e ainda ser capaz de representar os diversos tipos de mídia (texto, gráficos, imagens e sons) (DEGOULET e FIESCHI, 1997). Após o projeto, segue-se a codificação, também chamada de implementação. Essa fase é uma simples questão de tradução do projeto para um código, já que as decisões mais difíceis já foram tomadas durante a fase de projeto (RUMBAUGH et al., 1994). Existem hoje, as ferramentas do tipo Rapid Application Development (RAD) que permitem ao usuário um rápido desenvolvimento, baseado em conceitos de reusabilidade e componentização. Java, Visual Basic, Delphi e C++ são algumas das linguagens de programação mais usadas atualmente. Além disso, tecnologias específicas para o desenvolvimento de sistemas na Web, tais como o Active Server Pages (ASP), têm sido muito utilizadas nos últimos anos Testes, Manutenção e Qualidade de Software Várias estratégias de testes podem ser implementadas para assegurar que o software está em acordo com suas especificações e livre de erros. Teste de unidade, teste de integração, teste de sistema, teste de instalação e teste de aceitação são exemplos de técnicas que podem ser utilizadas (VON MAYRHAUSER, 1990). Os mais
31 30 conhecidos são: o alpha-test, em que o software é testado num ambiente controlado por alguns usuários e na presença dos desenvolvedores; e o beta-test, em que o software é testado por um conjunto maior de usuários, que se propõem a dar um feedback aos desenvolvedores, caso alguma irregularidade seja encontrada. Muitas ferramentas CASE oferecem suporte automatizado ao processo de teste. A estratégia para a realização dos testes em programas computacionais também deve medir a efetividade do sistema, avaliando itens como: consistência, confiabilidade e validação de conteúdo (MILHOLLAND, 1995). A manutenção consome mais de 60% do custo no ciclo de vida de um software. Isso ocorre devido ao fato dos programadores serem negligentes durante as fases anteriores a implementação do software (RAMAMOORTHY et al., 1984). Dessa forma, para uma manutenção mais tranquila e segura, deve-se utilizar extensamente a ES que garantirá um design adequado e escalável para futuras modificações. Durante a manutenção, são realizadas atividades corretivas, adaptativas e preventivas (PRESSMAN, 1995). A manutenção de um sistema deve ser feita de maneira criteriosa, para evitar que alterações inseridas venham a prejudicar o funcionamento do sistema e implique em erros que possam causar sérios danos, principalmente ao paciente, como por exemplo, na disponibilização de informações incorretas. A ES é a responsável pelo controle da qualidade, fazendo com que o sistema atenda a todos os requisitos e atributos (RAMAMOORTHY et al., 1984), assumindo assim papel crítico na produção dos sistemas. A Software Quality Assurance (SQA) é uma atividade que deve ser aplicada ao longo de todo o processo de desenvolvimento, envolvendo revisões técnicas formais, múltiplas fases de teste, controle da documentação de software e das mudanças, procedimentos para garantir a adequação aos padrões e mecanismos de medição e divulgação (PRESSMAN, 1995). A avaliação de um sistema de informação é um processo que deve ser feito por toda a "vida" do software, devendo-se avaliar itens como: desempenho, custo efetividade, aceitação do usuário e segurança (PERREAULT e WIEDERHOLD, 1990). Um dos métodos mais modernos, que visam o aumento da qualidade de software é o modelo proposto pelo Software Engineering Institute (SEI) da Carnegie Mellon University conhecido como Capability Maturity Model (CMM), que visa a melhoria da qualidade de serviços de desenvolvimento de programas de computador. Esse modelo divide em cinco níveis a situação de amadurecimento no processo de desenvolvimento de software de uma organização, bem como oferece os meios de se
32 31 atingir esses estágios. Segundo o SEI, apenas 1% das empresas se encontram no nível 4 ou no 5 (SEI, 1995; VAZ, 2000) Orientação a Objetos A forma mais moderna de abordagem no desenvolvimento de sistemas é a OOAD. Rumbaugh et al., (1994) definem orientação a objetos como: "uma nova maneira de pensar os problemas utilizando modelos organizados a partir de conceitos do mundo real. O componente fundamental é o objeto que combina estrutura e comportamento em uma única entidade". Dizer que um software é orientado a objetos significa que é organizado como uma coleção de objetos separados, incorporando tanto a estrutura como o comportamento dos dados. A Orientação a Objetos (OO) trouxe vários novos conceitos ao desenvolvimento de software, como: Abstração, Encapsulamento, Objeto, Classe, Atributo, Operação, Método, Mensagem, Evento, Interface, Generalização, Herança e Polimorfismo (JACOBSON et al., 1996; FURLAN, 1998; FUZION, 1999). Quando bem empregada, a OO traz diversas vantagens: reutilização, confiabilidade, modelo de sistema mais realístico, facilidade de interoperabilidade e de manutenção, aumento da qualidade, maior produtividade e unificação do paradigma (da análise a implementação) (MARTIN e ODELL, 1992; JACOBSON et al., 1996; FUZION, 1999). A OO é um paradigma que pode ser aplicado ao longo de todo o processo de construção do software. Dessa forma, tem-se as metodologias acima descritas, que atuam no processo de análise e projeto e, no ciclo de implementação, existem as tecnologias de back-end (banco de dados) e as de front-end (linguagens e ferramentas de programação) (FURLAN,1998). Os Bancos de Dados têm evoluído no sentido de suportar a tecnologia OO. Inicialmente, foram lançados bancos objetorelacionais que suportam apenas alguns do conceitos OO, mantendo a estrutura do modelo relacional. Em seguida, surgiram os bancos de dados realmente OO, tais como o Jasmine da CA Computer Inc., que suportam os conceitos OO. Entretanto, devido a questões como a falta de habilidade em OO pelas empresas, dentre outras, esses bancos de dados tiveram pouca penetração no mercado (BELLOQUIM, 2000). Com isso, continuou o domínio no mercado dos bancos de dados relacionais e objetorelacionais, forçando de certa forma os desenvolvedores a "quebrar" o paradigma da
33 32 OO no momento de implementar o banco de dados, tendo-se que utilizar técnicas de mapeamento objeto-relacional para acomodar os dois modelos no sistema. As primeiras linguagens de programação orientadas a objetos apareceram em meados de 1966, como o Simula e, em 1972, o Smalltalk. Linguagens com maior penetração no mercado, tais com Pascal e C, evoluíram e criaram versões OO, como o C++, por exemplo. Outras linguagens, já criadas dentro do conceito da OO, como o Java, por exemplo, possibilitaram uma maior difusão do uso dessa tecnologia pelo mercado. Viu-se, também, o rápido crescimento de ambientes de desenvolvimento integrados, que permitem a construção visual dos sistemas de forma bastante eficiente e com uso de componentes previamente montados. São exemplos dessas linguagens/ferramentas o Visual Basic e o Delphi. A OO tem sido bastante utilizada, existindo várias publicações a respeito (DOLIN, 1994) do seu uso, suas vantagens, o ganho de produtividade, a melhoria na qualidade do produto, a reutilização de código, dentre outros pontos positivos (SETO, KAMIYAMA e MATSUO, 1998). É importante também destacar que novas tecnologias surgiram com a evolução da OO. Talvez, o melhor exemplo sejam os objetos distribuídos, com tecnologias como DCOM e CORBA. A construção de componentes reutilizáveis foi outro grande benefício trazido pela OO. É possível construir softwares através do acoplamento de diversos componentes que embutem comportamentos específicos e que podem ser reutilizados em outros softwares. É possível, também, a criação de componentes para um mercado específico, como o da área de saúde. Destaca-se, no Brasil, o Consórcio de Componentes de Softwares para Sistemas de Informação em Saúde (CCS-SIS) que disponibiliza gratuitamente componentes que podem ser utilizados na construção de softwares para a área da saúde (Leão et al., 1998). Além desse, há o Consórcio de Tecnologia da Informação na Área de Saúde (COTIS), que visa o desenvolvimento dos componentes do Sistema de Informação Unificado de Saúde (SIUSB), em conformidade com as diretrizes do Ministério da Saúde e as necessidades do mercado de saúde. É uma iniciativa das empresas de tecnologia que atuam nesse segmento (COTIS, 2001).
34 Unified Modeling Language (UML) Nos últimos anos, com a crescente complexidade das metodologias da ES, surgiram as ferramentas CASE. Elas ajudam em todo o processo de desenvolvimento, desde o gerenciamento e análise e até mesmo na codificação. Muitos foram os métodos desenvolvidos para a aplicação da orientação a objetos no processo de análise e projeto, entretanto, era necessário um caminho comum. Com o decorrer do tempo, as metodologias de Booch, a OMT (de Rambaugh) e a OOSE (de Jacobson) evoluíram, seus autores se uniram e lançaram uma linguagem de notação unificada, chamada UML e também lançaram uma metodologia orientada a objetos chamada RUP (JACOBSON, BOOCH e RUMBAUGH, 1999), que abrange todo o processo de desenvolvimento de um sistema. Paralelamente, James Rumbaugh e Grady Booch combinaram suas metodologias: OMT e Booch, respectivamente, através da Rational Corporation, nos Estados Unidos, e criaram um método comum: o Unified Method (UM), lançado em Em seguida, deu-se a adesão de Ivar Jacobson, outro grande metodologista, contribuindo com as ideias de sua metodologia OOSE. Esses três personagens lançaram, então, a Unified Modeling Language (UML) versão 0.9 em A UML versão 1.1 foi submetida ao Object Management Group (OMG) e aprovada como padrão mundial de linguagem de notação de projetos OO. O objetivo da UML é prover uma linguagem padrão que permita modelar um sistema e dotar o mercado mundial de orientação a objetos de uma linguagem única de modelagem, que permita a troca de modelos de forma natural entre os construtores de softwares (FUZION, 1999). Com a UML é possível (MATTIAZZI, 1998): descrever eficazmente requisitos de software, caracterizar a arquitetura (lógica e física) de um sistema, focalizar na arquitetura em vez da implementação e direcionar programadores, aumentando a produtividade e diminuindo os riscos. Segundo Furlan (1998), "a UML é uma linguagem de modelagem, não uma metodologia". Na construção de um software, a UML deve ser usada em conjunto com uma metodologia de ES orientada a objetos, tal como o RUP. Não se recomenda a utilização do paradigma clássico (waterfall) visto que a UML se adapta melhor com paradigmas incrementais e similares. Por outro lado, a UML não se restringe a diagramas, apresenta uma série de conceitos e recursos que facilitam a identificação
35 34 de objetos e classes, associando-os aos requisitos do sistema, e oferece formas de planejar e gerenciar projetos baseados nesses requisitos (MATTIAZZI, 1998). A UML apresenta os seguintes diagramas que, em conjunto, modelam todo o sistema (MATTIAZZI, 1998; FURLAN, 1998; FUZION, 1999): Diagrama de Classe: utilizado para representar as diversas classes de objetos do sistema, seus atributos, operações e a associação entre cada uma delas - herança, generalização, composição e agregação (Figura 8). Diagrama de Caso de Uso: usado para demonstrar o relacionamento entre atores e casos de uso (Figura 9). Diagramas de Sequência: tipo de diagrama de interação que apresenta a interação de sequência de tempo dos objetos participantes da interação (Figura 10). Diagrama de Colaboração: tipo de diagrama de interação que mostra uma interação dinâmica de um caso de uso e seus objetos relacionados. Diagrama de Estado: utilizado para demonstrar as sequências de estados que um objeto assume em sua vida, em função do seu uso no sistema. Diagrama de Atividade: tipo de diagrama de estado em que a maioria dos estados são ações. Descreve o fluxo interno de uma operação. Diagrama de Componente: usado para representar os diversos componentes dos sistemas e suas dependências. Diagrama de Implantação: utilizado para demonstrar elementos de configuração de processamento runtime. O uso de um tipo ou outro de diagrama depende, muitas vezes, do grau de detalhamento necessário para o desenvolvimento do sistema. Os diagramas de classe, de casos de uso e de sequência são os mais utilizados. Há ainda diversos outros conceitos, como pacote, estereótipo, dentre tantos que a UML possui, fugindo ao escopo desta dissertação a explicação de cada um desses. Para um bom uso da UML, recomenda-se a utilização de ferramentas CASE, que ajudam na construção dos diagramas, dando suporte automatizado à notação. Hoje, a maioria das ferramentas CASE já suportam a UML, sendo algumas totalmente direcionadas a ela. A UML apresenta algumas deficiências (KUIKKA, 1999; GLINZ, 2000): não mostra precisamente os limites do sistema, não oferece uma visão geral da funcionalidade do sistema, é insuficiente para a descrição do fluxo de informações na
36 35 instituição, não provê meios adequados para representar interações complexas entre use cases. Figura 8 - Exemplo de um Diagrama de Classe da UML Figura 9 - Exemplo de um Diagrama de Caso de Uso da UML
37 Figura 10 - Exemplo de um Diagrama de Sequência da UML 36
38 37 CAPÍTULO III 3 METODOLOGIA A metodologia deste trabalho foi desenvolvida em duas partes: (1) inicialmente foram consultados na literatura os índices relacionados ao conforto térmico na produção industrial de animais; (2) posteriormente, a partir dos algoritmos identificados foram aplicados os paradigmas da ES no desenvolvimento do programa computacional. 3.1 Organização dos Índices da Literatura Através de pesquisas bibliográficas, foram selecionados os algoritmos que descrevem os índices de conforto térmico na produção animal para as espécies de suínos, bovinos de leite e aves, citados nas Tabelas 2 e 3. Tabela 2 - Fonte dos algoritmos para determinação dos Índices de Conforto Térmico. Índice Espécie Autor(es) ITU Suínos KELLY, BOND, 1971 ITU Bovinos KELLY, BOND, 1971 ITU Aves de corte KELLY, BOND, 1971 ITUV Aves de corte TAO, XIN, 2003 IGNU Suínos BUFFINGTON et al., 1981 IGNU Bovinos BUFFINGTON et al., 1981 IGNU Aves de corte BUFFINGTON et al., 1981
39 38 Tabela 3 - Algoritmos para determinação dos Índices de Conforto Térmico Índice Espécie ITU 0,72 ( tbs + tbu ) + 40,6 Eq. 1 ITUV (0,85 Tbs + 0,15 Tbu ) V -0,058 Eq. 5 IGNU 0,6 Tg + 0,36 Tpo + 41,5 Eq. 6 Os intervalos para os resultados dos índices, bem como suas respectivas denominações encontram-se na Tabela 4. Tabela 4 - Valores limites de ITU, ITUV e IGNU Índice Obs. Conforto Alerta Perigo Emergência Autor Frangos 1 < > 84 Thom (1959) ITU Bovinos 2 <= > 83 Hahn (1985) Suínos Sales et al. (2006) ITUV Frangos 1 <= 24 <= 34 <= 39 > 39 Xao e Xin (2003) Frangos 1 76 > 76 Teixeira (1983) IGNU Bovinos 2 < > 84 Baêta (1985) Suínos 1 69,6 82,6 Ferreira (2001) (1) Animal próximo ao abate (2) Animal em produção Um fator de grande importância na escolha dos algoritmos foi a presença de variáveis possíveis de serem coletadas diretamente pelo produtor sem o auxílio de equipamentos sofisticados.
40 Fluxo dos Processos para Definição do Programa Computacional Os procedimentos adotados para a construção do programa computacional proposto são apresentados na Figura 11. Figura 11- Fluxograma dos procedimentos para a execução da presente pesquisa 3.3 Diagramas UML Devido ao nível de complexidade do programa computacional não ser muito elevado, optou-se pela utilização de apenas três dos diagramas disponibilizados pela UML. Os diagramas selecionados foram os de caso de uso, sequência e classes Caso de Uso Esse diagrama é utilizado para demonstrar o relacionamento entre atores e casos de uso (Figura 12).
41 40 Figura 12- Exemplo de Diagrama de Caso de Uso utilizado no programa computacional Sequência Apresenta a interação de sequência de tempo dos objetos que participam na interação (Figura 13). Figura 13- Exemplo de Diagrama de Sequência utilizado no programa computacional
42 Classes Representar as diversas classes de objetos do sistema, seus atributos e operações, bem como a associação entre cada uma delas (Figura 14). Figura 14 - Exemplo de Diagrama de Classes utilizado no programa computacional 3.4 Desenvolvimento do Programa Computacional Uma das premissas básicas utilizadas neste trabalho foi a de que o programa computacional deveria ser de fácil operação para maximizar o seu uso pelos produtores. Para isso foram selecionados índices com indicadores de fácil obtenção. Realizou-se a revisão bibliográfica em busca de índices que contemplassem esses requisitos e fossem significativos para possibilitar controles e, possivelmente, aumentos de produtividade. A plataforma de desenvolvimento foi o Visual Studio 2012, sendo a linguagem de programação o C#. O paradigma de desenvolvimento adotado foi a orientação a objetos, e foram empregados os conceitos de ES em cada uma das fases do ciclo de desenvolvimento e testes. Os indicadores selecionados foram ITU, ITUV e IGNU.
43 Interface Gráfica com o Usuário Para a elaboração da interface (Figura 12), levou-se em conta a facilidade de operação pelo usuário, sendo feito um estudo para que a disposição, tamanho e cores dos controles atingissem esse objetivo. Figura 15 - Interface Gráfica com o Usuário Será feita uma descrição de cada uma das áreas elucidando os seus conceitos e controles, bem como os objetivos aos quais se pretendia serem alcançados quando da sua elaboração. Área 01 Entrada dados pelo usuário: Os valores podem ser digitados diretamente nos campos adequados ou preenchidos através dos controles auxiliares clicando-se nas setas indicativas. Área 02 Configuração das opções gerais do programa: É possível ativar ou desativar as opções de coletar dados através de sensores remotos, enviar s de aviso com os dados sobre os índices, tocar sons de alerta ou controlar o funcionamento remoto de equipamentos como nebulizadores e ventiladores.
44 43 Área 03 Exibição de imagens. São exibidas as imagens das espécies de animais para as quais os índices estão sendo calculados (aves de corte, bovinos e suínos). Também são mostradas se o programa ativou os equipamentos remotos e a intensidade do seu uso. Área 04 Gráficos: O gráfico superior exibe os valores dos últimos 20 índices calculados. O gráfico inferior é preenchido com as respectivas temperaturas ou velocidade do vento, de acordo com o índice (ITU, ITUV ou IGNU). Mensagem: Exibe uma mensagem, com as cores variando conforme o intervalo em que o valor do índice se encontra. Os valores e cores possíveis são: normal, cor verde; alerta, cor amarela; perigo, cor vermelha e emergência, cor preta. Área 05 Indicativos coloridos: Simula um semáforo, e as cores acompanham o padrão contido na Área Mensagem explicada no tópico anterior. Área 06 Status e Orientações é o local onde o programa interage com o usuário através de mensagens, e podem conter informações sobre o status do programa, intervenções feitas pelo programa (no caso de sensores e equipamentos remotos) ou solicitadas ao usuário. São apresentadas sugestões para a mitigação dos riscos envolvidos quando os índices não estão nos intervalos ótimos. Como exemplos de telas do programa computacional em operação, há as Figuras 16, 17 e 18, mostrando um exemplo para cada uma das espécies e índices disponíveis.
45 44 Figura 16 - Tela exemplo do cálculo do ITU para aves de corte Figura 17 - Tela exemplo do cálculo do ITGU para bovinos
46 45 Figura 18 - Tela exemplo do cálculo do ITU para suínos Codificação dos Algoritmos As equações de cada um dos índices de conforto térmicos foram codificadas em linguagem C#. Fatores como performance, uso de memória, problemas de conversão de dados provenientes da digitação, precisão numérica, possibilidade de customização da distribuição dos resultados nos intervalos para períodos diferentes (por exemplo, nas primeiras semanas ou na fase de abate), e os intervalos específicos para cada uma das espécies de animais envolvidas neste trabalho foram todos contemplados. Executou-se análise de performance através das ferramentas nativas no ambiente de desenvolvimento e foram feitas mudanças a partir dos resultados obtidos, até se alcançar valores adequados e a estabilidade do software Interface com Equipamentos de Coletas de Dados Os fabricantes dos sensores fornecem drivers juntamente com os equipamentos de coleta de dados. Com isso, a codificação do programa computacional para a coleta de dados consiste na chamada a funções fornecidas
47 46 através desses drivers. O resultado é fornecido como uma sequência de caracteres que podem facilmente ser utilizados como entrada de dados Envio de s Outra facilidade do programa computacional é a capacidade de enviar s para um usuário ou uma lista de usuários cadastrados, contendo o status atual do sistema, o valor e o nome do índice que está sendo monitorado e mensagens com orientações sobre ações a serem tomadas MultiThread Sutter (2009) discorre sobre os conceitos de programação para a maximização do uso do processador. Em ciência da computação, um thread de execução é a menor sequência de instruções programadas, que podem ser gerenciadas de forma independente por um sistema operacional. Em um único processador, multithreading ocorre, geralmente, por multiplexação da divisão de tempo (como em multitarefa); o processador alterna entre diferentes threads. Essa mudança de contexto acontece com frequência suficiente para que o usuário perceba as tarefas como ocorrendo simultaneamente. O resultado perceptível do ponto de vista do usuário é que processos que consomem muitos ciclos do processador para serem executados, não retardem a interação com a interface. No caso do programa computacional objeto deste trabalho, o envio de s e a leitura dos dados a partir de sensores remotos causariam esse efeito caso fossem executados de maneira síncrona. Para evitar esse problema foram implementados multithreads nesses dois processos, propiciando os ganhos já descritos, tendo como contrapartida o aumento da complexidade da codificação Ciclos de Desenvolvimento Com base em entrevista com especialistas, os resultados do programa computacional foram validados contra a experiência dos pesquisadores e também em relação a bibliografia.
48 47 De acordo com o feedback dos especialistas, foram implementadas as modificações sugeridas, e liberadas novas versões do programa computacional. Ainda não se têm dados para prever com qual frequência esse ciclo será possível de ser completado, mas se estima, com base em dados de pesquisas na área de software que o período ideal se dê em torno de três meses, prazo em que os usuários sentem que suas necessidades estão sendo atendidas, aumentando a fidelização no uso do programa computacional. Em um primeiro momento, o programa computacional apenas calculava os índices, a partir de feedbacks dos especialista, implementou-se uma espécie de semáforo, que sinaliza para o usuário em qual região o valor obtido se encontra (Conforto, Alerta, Perigo e Emergência). Em outro ciclo, uma orientação básica referente a como mitigar os riscos envolvidos conforme a faixa em que o índice apurado se enquadrava foi desenvolvida. No estágio atual, o programa computacional permite a digitação dos dados pelo usuário ou a coleta através de sensores remotos. Cada vez que os índices de conforto térmico entram em um dos intervalos previamente identificados, existe a opção de que seja tocado um som, enviado um e ainda a ligação remota de ventiladores ou nebulizadores. Os dados são registrados em dois gráficos, no primeiro são apresentados os valores dos índices de conforto, e no segundo gráfico, podem ser analisados os valores das variáveis utilizadas para o cálculo, por exemplo, temperatura de bulbo seco e temperatura de bulbo úmido, propiciando ao produtor fazer o acompanhamento da evolução dos índices versus as medidas aplicadas para se obter a normalização das condições de temperatura. Com isso abriram-se várias oportunidades, que serão discutidas no Capítulo 5 na parte referente a estudos futuros.
49 48 CAPÍTULO IV 4 ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS Após a finalização dos testes, os resultados obtidos pelo programa computacional mostraram-se compatíveis com a literatura pesquisada (KELLY e BOND, 1971; TAO; XIN, 2003; BUFFINGTON et al.,1981). 4.1 Intervalos Utilizados no Programa Computacional Devido a predominância do clima tropical no Brasil, o programa computacional foi otimizado para temperaturas entre a região de homeotermia até a região de hipertermia. Quando a temperatura do ambiente ultrapassa a TCS, os animais reagem através da dissipação de calor utilizando os mecanismos sensíveis como condução, convecção, radiação e mecanismos latentes de evaporação. Esses mecanismos dependem da existência de gradiente de temperatura entre o animal e o ambiente. Os intervalos estão definidos na Tabela 4, e a interpretação das mensagens e avisos do programa computacional encontram-se a seguir. Conforto: Indica os valores dos índices nos quais os mecanismos responsáveis pela manutenção da temperatura corporal operam com um mínimo de dispêndio de energia por parte dos animais. O metabolismo basal funciona sem sobrecargas. Os processos fisiológicos atuam de maneira natural. Não são necessárias alterações comportamentais. Alerta e Perigo: O animal aciona seus mecanismos termo regulatórios para auxiliar a dissipação do calor para o ambiente O metabolismo basal e os processos fisiológicos começam a sofrer sobrecarga.
50 49 Implica no aumento de dias para chegar ao peso de abate, pela menor ingestão diária de nutrientes e piora na conversão alimentar, devido ao fato de que parte dos nutrientes consumidos passará a ser desviada para a manutenção da homeotermia, levando a prejuízos econômicos. Adicionalmente, nas aves temos a incidência de alcalose respiratória, que leva a morte em casos extremos, ou acarreta ovos pequenos e de casca fina, devido a reação do organismo de utilizar o cálcio para neutralizar a acidez do sangue. Emergência: Hipertermia: não se consegue obter o resfriamento necessário para a manutenção do equilíbrio homeotérmico e a temperatura corporal aumenta cada vez mais. Devem ser tomadas medidas imediatas na busca de trazer os valores para índices normais. Risco iminente de morte. 4.2 Validação dos Resultados Obtidos Os resultados obtidos foram validados através da criação aleatória de séries de dados compostas por 108 valores de temperaturas e velocidades do ar conforme recomendados pela literatura (KELLY, BOND, 1971; TAO, XIN, 2003; BUFFINGTON et al., 1981). Os resultados foram também apresentados a especialistas, que reportaram que o comportamento do programa computacional se encontrava dentro do esperado. Os dados contemplaram todas as espécies de animais, no entanto, só estão apresentados nas tabelas a seguir os resultados para aves de corte ITU Os intervalos de temperatura utilizados tiveram seus valores gerados entre 0º C e 45º C. Os resultados obtidos através do processamento dos dados pelo programa computacional encontram-se na Tabela 5.
51 Tabela 5 ITU - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos) 50
52 ITUV Os intervalos de temperatura utilizados tiveram seus valores gerados entre 0ºC e 45º C. Para a velocidade do ar o intervalo foi de 0,01 à 5,00 ms -1. Os resultados obtidos através do processamento dos dados pelo programa computacional encontram-se na Tabela 6. Tabela 6 - ITUV - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos)
53 IGNU Os intervalos de temperatura utilizados tiveram seus valores gerados entre 0ºC e 45º C. Os resultados obtidos através do processamento dos dados pelo programa computacional encontram-se na Tabela 7. Tabela 7 - IGNU - Valores e Status obtidos através de simulação utilizando dados hipotéticos a partir de uma série de dados aleatórios (Frangos) 4.3 Exemplos da Utilização do Programa Computacional Selecionou-se o opção Avicultura e o Índice ITU. A seguir foram digitados dados nos campos temperatura de bulbo seco variando de 18,00 ºC a 27,00 ºC, e para a temperatura de bulbo úmido os valores variaram de 15,00 ºC a 19 ºC. Os ITU obtidos oscilaram de 64,36 a 73,72. Esses valores correspondem ao intervalo de conforto (Tabela 4).
54 53 O programa computacional correspondeu a essas entradas de maneira correta, os dados foram exibidos nos gráficos correspondentes, a cor selecionada foi o verde, as mensagens informaram a normalidade das temperaturas e não foi solicitada nenhuma providência do usuário. Não houve o acionamento dos equipamentos remotos (ventiladores e nebulizadores). Ao solicitar o primeiro cálculo, devido ao fato de estarem selecionadas as opções habilitar sons e enviar s, o programa respondeu da maneira esperada, executando essas duas ações. Os resultados do processamento encontram-se exibidos na Figura 19, o enviado pelo programa computacional e os dados são mostrados na Figura 20. Figura 19 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa Normal Status: Alerta Data: 10/06/ :51:48 Valor do ITU: 76,60 Mensagem: São necessárias medidas para a diminuição da temperatura ************************************************************************* Você está recebendo esse por estar cadastrado na lista de usuários do Sistema de Controle dos Índices de Conforto Térmico. Em caso de dúvida contate o administrador do sistema. Obrigado. Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de conforto
55 54 Para temperaturas de bulbo seco variando de 28,00 ºC a 32,00 ºC, e temperaturas de bulbo úmido de 19,00 ºC a 21 ºC. Os ITU obtidos oscilaram de 74,44 a 78,76. Esses valores correspondem ao intervalo de alerta (Tabela 4). Nessa situação, a cor do gráfico e das mensagens é alterada para amarelo, o programa computacional emite um som de alerta, informa e solicita intervenção do usuário, envia um para os destinatários cadastrados, ativa o ventilador e o nebulizador. A verificação do processamento pode ser visualizado na Figura 21, e o enviado é mostrado na Figura 22. Figura 21 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de Alerta Status: Alerta Data: 10/06/ :51:48 Valor do ITU: 76,60 Mensagem: São necessárias medidas para a diminuição da temperatura ************************************************************************* Você está recebendo esse por estar cadastrado na lista de usuários do Sistema de Controle dos Índices de Conforto Térmico. Em caso de dúvida contate o administrador do sistema. Obrigado. Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de atenção
56 55 Com o acionamento do ventilador e do nebulizador, os valores das temperaturas iniciaram um processo de baixa, e ao atingirem 27,20 ºC para bulbo seco e 18,60 ºC para bulbo úmido, o ITU resultante foi de 73,79. Adentrando assim a faixa de conforto (Tabela 4), a cor das mensagens e do gráfico do ITU foi alterada para verde, foi emitido um som de alerta, e a opção de enviar s não estava habilitada. O ventilador e o nebulizador foram desligados (Figura 23). Figura 23 - Retorno ao estado de conforto devido ao acionamento dos equipamentos (Alerta) Para temperaturas de bulbo seco variando de 33,00 ºC a 36,00 ºC, e temperaturas de bulbo úmido de 21,00 ºC a 24 ºC. Os ITU obtidos oscilaram de 83,60 a 78,76. Esses valores correspondem ao intervalo de emergência (Tabela 4). Nessa situação, a cor do gráfico e das mensagens é alterada para vermelho, o programa computacional emite um som de alerta, informa e solicita intervenção do usuário, não é enviado um devido à opção não estar habilitada. Ativa o ventilador e o nebulizador em um nível de maior intensidade. Caso estejam disponíveis, um número maior de equipamentos será acionado. A verificação do processamento pode ser visualizado na Figura 24, e o enviado é mostrado na Figura 25.
57 56 Figura 24- Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de Perigo Status: Perigo Data: 10/06/ :00:10 Valor do ITU: 83,80 Mensagem: As condições de temperatura exigem atenção imediata. Caso seja possível ligue ventiladores ou nebulizadores ************************************************************************* Você está recebendo esse por estar cadastrado na lista de usuários do Sistema de Controle dos Índices de Conforto Térmico. Em caso de dúvida contate o administrador do sistema. Obrigado. Figura enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de Perigo Após o acionamento do(s) ventilador(es) e nebulizador(es), os valores das temperaturas iniciaram um processo de baixa, sendo que ao atingirem 26,50 ºC para bulbo seco e 19,50 ºC para bulbo úmido, o ITU resultante foi de 73,72. Ao ser atingida a faixa de conforto (Tabela 4). A cor das mensagens e do gráfico do ITU foi alterada para verde, foi emitido um som de alerta, sendo que a opção de enviar s não estava habilitada. O(s) ventilador(es) e nebulizador(es) foram desligados (Figura 26).
58 57 Figura 26 - Retorno ao estado de conforto devido ao acionamento dos equipamentos (Perigo) Para temperaturas de bulbo seco acima de 36,00 ºC, e as temperaturas de bulbo úmido a partir de 24 ºC, os valores de ITU obtidos ficam acima dos 84,16 correspondendo ao intervalo de perigo (Tabela 4). Nessa situação, a cor do gráfico e das mensagens é alterada para preto, o programa computacional emite um som de alerta, informa e solicita intervenção do usuário e envia um para os destinatários cadastrados. Ativa o ventilador e o nebulizador em seus níveis máximos. Caso estejam disponíveis, todos os equipamentos remotos serão acionados. A verificação do processamento pode ser visualizado na Figura 27, e o enviado é mostrado na Figura 28.
59 58 Figura 27 - Dados obtidos para o cálculo do ITU dentro da faixa de Emergência Status: Perigo Data: 10/06/ :00:10 Valor do ITU: 83,80 Mensagem: As condições de temperatura exigem atenção imediata. Caso seja possível ligue ventiladores ou nebulizadores ************************************************************************* Você está recebendo esse por estar cadastrado na lista de usuários do Sistema de Controle dos Índices de Conforto Térmico. Em caso de dúvida contate o administrador do sistema. Obrigado. Figura 28- enviado pelo sistema ao atingir o ITU dentro da faixa de Emergência Após o acionamento do(s) ventilador(es) e nebulizador(es), os valores das temperaturas iniciaram um processo de baixa, e ao atingirem 24,10 ºC para bulbo seco e 21,80 ºC para bulbo úmido, o ITU resultante foi de 73,65. Ao ser atingida a faixa de conforto (Tabela 4), a cor das mensagens e do gráfico do ITU foi alterada para verde, foi emitido um som de alerta, e a opção de enviar e- mails não estava habilitada. O(s) ventilador(es) e nebulizador(es) foram desligados (Figura 29).