Potential of using tatistical quality control in agriculture 4.0

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (Unesp)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Viçosa (UFV)-
Autor(es): dc.contributorAuburn University-
Autor(es): dc.creatorda Silva, Rouverson Pereira [UNESP]-
Autor(es): dc.creatordos Santos, Adão Felipe-
Autor(es): dc.creatorde Oliveira, Bruno Rocca [UNESP]-
Autor(es): dc.creatorSouza, Jarlyson Brunno Costa-
Autor(es): dc.creatorde Oliveira, Danilo Tedesco-
Autor(es): dc.creatorCarneiro, Franciele Morlin-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-22T00:53:19Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-22T00:53:19Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-25-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.5935/1806-6690.20200105-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/208399-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/208399-
Descrição: dc.descriptionAgriculture 4.0 involves the incorporation of information and communication technologies into machines, equipment, and sensors for use in agricultural production systems. It aims to ease decision-making in agricultural processes. Statistical Quality Control (SQC) is a statistical method with several techniques and tools used to analyze the variability. These tools can be used to provide important information for decision making, including for mechanized agricultural operations. This paper aimed to characterize the worldwide scientific literature on Statistical Process Control use in mechanized agricultural processes, demonstrating its potential to be incorporated into Agriculture 4.0. Our research involved a bibliometric survey on Scopus and Academic Google databases. The analyzed studies allowed us to infer that SQC tools may improve understanding of mechanized operations and be used in Agriculture 4.0. Such features can also streamline and enhance decision making, converting big data into useful information.-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia e Ciências Exatas Universidade Estadual Paulista/UNESP-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Agricultura Universidade Federal de Lavras/UFV-
Descrição: dc.descriptionAlabama Precision Agriculture Laboratory Auburn University-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia e Ciências Exatas Universidade Estadual Paulista/UNESP-
Formato: dc.format1-15-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationRevista Ciencia Agronomica-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectAgricultura digital-
Palavras-chave: dc.subjectControle Estatístico de Processo-
Palavras-chave: dc.subjectDigital agriculture-
Palavras-chave: dc.subjectFerramentas de qualidade-
Palavras-chave: dc.subjectIndicadores de qualidade-
Palavras-chave: dc.subjectQuality indicators-
Palavras-chave: dc.subjectQuality tools-
Palavras-chave: dc.subjectStatistical process control-
Título: dc.titlePotential of using tatistical quality control in agriculture 4.0-
Título: dc.titlePotencial de uso do controle estatístico de qualidade na agricultura 4.0-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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