Resumen de Fuzzy modeling applied to the welfare of poultry farms workers

Leonardo Schiassi, Tadayuki Yanagi Junior, Flavio Alves Damasceno, Jairo Alexander Osório Saraz, Neiton Silva Machado

• español

  El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo fuzzy para evaluar y clasificar el ambiente de trabajo de las granjas de pollos de engorde. Para ello datos de temperatura del aire, humedad relativa, nivel de ruido y la concentración de amoníaco fueron colectados en un galpón avícola con ventilación positiva lateral. Un esquema de trabajo de ocho horas al día fue simulado y los resultados dieron un soporte para la clasificación del nivel de confort bajo las diferentes condiciones térmicas, acústicas y de concentración de gas. Por lo tanto, fueron utilizadas tres variables de entrada, índice de temperatura y humedad (ITU), nivel de ruido (dB) y concentración de amoníaco (ppm), y la de salida fue la clasificación del entorno de trabajo (CET). Fueron definidas sesenta (60) reglas con base en las combinaciones de ITU, nivel del ruido y concentración de amoníaco, donde cada resultado es una función de combinación de los datos de entrada. Los datos de campo fueron usados para validar el sistema propuesto. Los resultados indican que la metodología propuesta es viable para determinar el nivel de bienestar de los trabajadores pudiendo ayudar en la toma de decisiones relacionadas con el control climático y se puede utilizar con el fin de reducir o eliminar las fuentes que son consideradas como causantes de estrés en el hombre

• English

  The objective of this work was to develop a fuzzy model to classify the working environment in poultry farms. For this purpose, air temperature, relative humidity, noise level, and ammonia concentration were measured in a broiler house with lateral positive-pressure ventilation. Work days consisting of 8 hours were simulated and the results provide support for classifying the level of comfort under different thermal, noise and gas concentration conditions. Therefore, three input variables were used: temperature-humidity index (THI), noise level (dB) and ammonia concentration (ppm), and the output variable was the work environment classification (WEC). Sixty rules were defined based on combinations of THI, noise level and ammonia concentration and each result is a function of the combination of input data. Experimental data was used to test the application of the proposed model. The results indicate that the proposed methodology is promising for determining the worker well-being level, and as an aid in making decisions regarding the control of the work environment in order to reduce or eliminate sources considered stressful to humans