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DESEMPENHO NO TREINAMENTO COM SIMULADOR DE REALIDADE VIRTUAL HARVESTER

Discente de Mestrado
NAYARA NATACHA DE JESUS PEREIRA

Titulado(a)

Defesa
Data: 03/03/2017
Horário: 08:00
Local: DEF/UFVJM
Status: Aprovada

Resumo
É cada vez mais crescente a demanda por profissionais capacitados para operar máquinas com elevada tecnologia e valor comercial. A fim de resolver parte desse gargalo, o simulador de realidade virtual de máquinas florestais está entre as tecnologias mais utilizadas para treinamento com menor custo/benefício. Logo, definir e conhecer o perfil de um futuro operador frente às condições de trabalho do simulador possibilita maior chance de êxito na execução das atividades de campo, com máquinas de colheita florestal. Objetivou-se, com este trabalho avaliar o desempenho de operadores no treinamento com simulador de realidade virtual Harvester, considerando-se diferentes classes de idades, grau de escolaridade e categoria de habilitação. Os dados são provenientes do Centro Técnico de Formação de Operadores de Máquinas Florestais, situado no Campus JK da UFVJM, em Diamantina- MG. Foram avaliados 40 profissionais, sem experiência na operação do Harvester. No decorrer dos treinamentos coletaram-se dados do desempenho dos profissionais, referentes apenas ao módulo V do software específico (Simlog), por se tratar da fase que melhor caracteriza as principais atividades da máquina. Com isso, os resultados evidenciaram que a diferença de tempo médio gasto no ciclo de operação do modulo V apresentou alta correlação com a idade do operador, sendo diretamente proporcional ao aumento desta, ou seja, quanto maior a idade do operador em treinamento, maior a diferença entre o tempo médio gasto por ele em relação à meta estabelecida. Para o teste de Kruskal-Wallis, a significância de 5% para Dif – Tempo apontou diferença significativa apenas para os agrupamentos por habilitação, mostrando que as diferentes categorias de habilitação exercem influência sobre o tempo de execução das tarefas, sendo a categoria B a que apresentou menor Dif – Tempo médio em relação às outras categorias. Já os agrupamentos por categoria de habilitação e escolaridade não apresentam diferenças significativas entre si.

Palavras-chave
Capacitação;Máquinas florestais;Simlog

Abstract
It is each time more growing the demand for skilled professionals to operate machines with high technology and commercial value. In order to address part of this bottleneck, the forest machine virtual reality simulator is among the most commonly used technologies for lower cost / benefit training. Therefore, defining and knowing the profile of a future operator in front of the working conditions of the simulator, allows a greater chance of success in the execution of the field activities, with forest harvesting machines. The objective of this work was to evaluate the performance of operators in the training with Harvester virtual reality simulator, considering different age classes, educational level and habilitation category. The data come from the Technical Center for the Training of Forest Machine Operators, located at JK Campus of UFVJM, in Diamantina-MG. 40 professionals were evaluated, with no experience in the operation of the Harvester. During the training, data were collected on the performance of the professionals, referring only to module V of the specific software (Simlog), because it is the phase that best characterizes the main activities of the machine. With this, the results showed that the mean time difference spent on the operating cycle of the V module showed a high correlation with the age of the operator, being directly proportional to the increase in age, that is, the higher the age of the operator in training, the higher the difference between the average time spent by him in relation to the established goal. For the Kruskal-Wallis test, the significance of 5% for Dif-Time showed a significant difference only for the groupings by habilitation, showing that the different categories of habilitation exert an influence on the time of execution of the tasks, being the category B that presented lower Dif - Mean time in relation to the other categories. not present significant differences between them.

Keywords
Training;Forestry machinery;Simlog

Banca: 3 integrantes

Presidente
ANGELO MARCIO PINTO LEITE

Currículo Lattes
Doutor(a) | UFV | CIÊNCIAS AGRÁRIAS I | RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | TÉCNICAS E OPERAÇÕES FLORESTAIS

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Participante externo
CARLOS ALBERTO ARAUJO JUNIOR

Currículo Lattes

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Participante externo
WELLINGTON WILLIAN ROCHA

Currículo Lattes
Doutor(a) | UFLA | CIÊNCIAS AGRÁRIAS I | AGRONOMIA | CIÊNCIA DO SOLO

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