Os modelos matemáticos são ferramentas importantes da Pesquisa Operacional que auxiliam a tomada de decisão. Esses modelos podem ser utilizados para gerenciamento de propriedades, identificação de variáveis de maior impacto a serem pesquisadas num sistema, direcionamento de políticas governamentais e como método de ensino.

A Pesquisa Operacional é definida pela Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO, 2010) como [...] uma ciência aplicada voltada para a resolução de problemas reais. Tendo como foco a tomada de decisões, aplica conceitos e métodos de várias áreas científicas na concepção, planejamento ou operação de sistemas. A Pesquisa Operacional é usada para avaliar linhas de ação alternativas e encontrar as soluções que melhor servem aos objetivos dos indivíduos ou organizações. Através de desenvolvimentos de base quantitativa, a Pesquisa Operacional visa também introduzir elementos de objetividade e racionalidade nos processos de tomada de decisão, sem descuidar, no entanto, dos elementos subjetivos e de enquadramento organizacional que caracterizam os problemas.

Daft (2005) considera a Pesquisa Operacional como "um conjunto de modelos de decisão com bases quantitativas utilizadas para auxiliar quem toma decisões". Por meio dessas definições pode-se perceber que essa ciência possibilita a construção de um modelo que represente um sistema e permite realizar análises para que se possa atingir o resultado esperado. Sistema, modelo, resolução de problemas e equipes interdisciplinares são palavras-chave para tratar de Pesquisa Operacional.

A modelagem permite criar modelos em softwares, e esses são capazes de reproduzir o comportamento de uma propriedade que produz ovinos, por exemplo. É possível criar um conjunto de equações que resolvidas irão gerar um resultado semelhante ao que ocorre na propriedade, e podemos chamar de cenário base. A partir desse cenário torna-se factível buscar uma solução ótima e/ou fazer simulações de cenários alterando eventos e avaliando seu impacto no resultado final.

Para desenvolver um modelo há necessidade de conhecimentos de diversas áreas do conhecimento, tais como zootecnia, economia e computação, que devem ser integrados para avaliar o funcionamento do sistema como um todo. Portanto, a constituição de uma equipe multidisciplinar é essencial no processo de modelagem.

Nas áreas de sistemas de transporte, estocagem, administração e computação é corriqueiro o emprego de técnicas de modelagem como ferramenta de gerenciamento, assim como sua aplicação na pesquisa evidenciada pelo elevado número de artigos publicados. Se tal ferramenta é cada vez mais utilizada em diversas áreas do conhecimento, tendo papel fundamental na gestão, há grande potencial de exploração de seu uso na pecuária com aplicação no dia a dia da empresa, no ensino, na pesquisa, bem como no planejamento de estratégias para políticas públicas.

O objetivo deste artigo é mostrar que há produção bibliográfica sobre o emprego da modelagem de sistemas em Ciências Agrárias e potencial de uso no gerenciamento de propriedades.

A revisão bibliográfica é um dos caminhos para refletir sobre o conhecimento em uma área, e foi o método utilizado. Como fonte de pesquisa foram utilizados artigos científicos publicados em periódicos na área da Zootecnia. O acesso aos artigos foi por meio de bancos de dados SCIRUS e na Revista Brasileira de Zootecnia, no período de 1990-2010.

A busca por artigos acadêmicos nos últimos 20 anos resultou em 51 trabalhos que utilizaram a modelagem matemática na pecuária. No contexto da agricultura, foi possível encontrar maior número de publicações, já para a pecuária, são mais escassos, especialmente no Brasil. Os periódicos com maior número de artigos na área foram Agricultural Systems, Revista Brasileira de Zootecnia, Journal of Animal Science, Livestock Science e Journal Dairy Science. Na década de 90 pouco se publicou, entretanto, nota-se que a partir de 2005 foi aumentando gradativamente o número de artigos publicados.

As publicações demonstram que é possível gerar cenários produtivos distintos e valores próximos daqueles obtidos no campo. Modelos devidamente validados determinam resultados confiáveis que necessitariam de experimentos de campo, que são longos e onerosos, para sua obtenção.

A maioria dos artigos que empregou a modelagem focou em alguns eventos do sistema produtivo. Pode-se citar o manejo reprodutivo e nutricional como os temas mais estudados. Encontrou-se também o emprego de modelos em trabalhos para avaliar: os efeitos de melhorias genéticas no desempenho dos animais e das alternativas de manejo, o potencial de produção de queijo de leite de cabra, os efeitos de mudanças na produção e nas características funcionais sobre o lucro da atividade, e o valor econômico das principais características dos animais.

Com relação à construção dos modelos, os autores dos artigos revelam que as variáveis que os compõem devem ser bem selecionadas, já que os modelos devem ser simples para minimizar erros. Deve-se também avaliar o peso dessas variáveis, quanto impacto cada uma delas exerce sobre o sistema. Além de desenvolver o modelo, há necessidade de ter dados de entrada confiáveis, sendo necessário profundo conhecimento do sistema produtivo, além de ter em mãos séries históricas de preços de insumos e produtos e dados sobre produtividade do trabalho (MEDEIROS et al., 2007).

Um ponto crítico na construção de modelos matemáticos para produção de ruminantes é a modelagem do pastejo, estimar a massa e o acúmulo, a composição morfológica do pasto e calcular a oferta corretamente. Para isso há no mercado softwares específicos como o Stockpol. Medeiros (2003) avaliou essa ferramenta e afirmou que se forem realizados ajustes nos parâmetros e a inclusão de novas variáveis há possibilidade de uso na pesquisa e gestão da pecuária de corte.

Com relação aos softwares empregados nas análises observou-se grande progresso. Além dos computadores evoluírem, as linguagens de programação ficaram mais práticas e com compiladores mais flexíveis possibilitando a formulação de modelos de relativa complexidade com códigos fonte mais compactos e eficientes (FERREIRA; NUNES, 2003).

Atualmente, tem-se à disposição softwares com interface gráfica, animação e avaliações estatísticas denominados que facilitam seu emprego e a visualização dos resultados torna-se muito mais clara, além de poderem ser modeladas para uso em diversas áreas do conhecimento. O desenvolvimento de softwares e a maior disponibilidade no mercado aliado à necessidade de estudar os sistemas produtivos como um todo e não somente fatores isolados estimulam a aplicação de modelos computacionais na pesquisa e no gerenciamento. Entretanto, seu emprego como ferramenta de gerenciamento na pecuária não é observado como rotina.

Há grande potencial para explorar de modelagem matemática, uma vez que é uma técnica validada e há softwares disponíveis deve-se reunir os conhecimentos em Pesquisa Operacional, Computação e Ciências Agrárias a fim de desenvolver modelos adaptados às peculiaridades dos diferentes sistemas produtivos. O fato de ter aplicabilidade em diversos campos, como ensino, pesquisa, avaliação de políticas governamentais e gestão das empresas pecuárias justifica o desenvolvimento de pesquisas nessa área. Ressalta-se ainda, que o desenvolvimento de modelos de sistema de produção tem potencial para facilitar o trabalho de pesquisadores, técnicos, produtores, professores e alunos.

Literatura citada

COSTA, M. A. B. Um modelo baseado em conhecimento para simular rebanhos de bovinos de corte. 2004. 188p. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) Universidade Estadual de Campinas, Campinas.

DAFT, R. Administração. 6 ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., 2005. 581p.

FERREIRA, J. C. E.; NUNES, J. P. C. S. Simulação de sistemas de manufatura através da internet. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE FABRICAÇÃO, 2., Uberlândia, 2003. Anais... Uberlândia: FEMEC-UFU, 2003.

GUIMARÃES, V. P.; TEDESCHI, L. O.; RODRIGUES, M. T. Development of a mathematical model to study the impacts of production and management policies on the herd dynamics and profitability of dairy goats. Agricultural Systems, v.101, n.3, p.186-196, 2009.

MEDEIROS, H. R. Avaliação de modelos matemáticos desenvolvidos para auxiliar a tomada de decisão em sistemas de produção de ruminantes em pastagem. 2003. 97p. Tese (Doutorado em Agronomia) Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba.

MEDEIROS, H. R.; PEDREIRA, C. G. S. Programação linear na simulação e tomada de decisão em um sistema de produção animal. Archivos de Zootecnia, v.56, n.216, p.935-938, 2007.

SOBRAPO - SOCIEDADE BRASILEIRA DE PESQUISA OPERACIONAL. Pesquisa Operacional. 2010. Disponível em: https://www.sobrapo.org.br/o_que_e_po.php. Acesso em: nov. 2011.