Diante do alto grau de mecanização a que as atividades agrícolas estão sendo submetidas, objetivou-se, com esta pesquisa, desenvolver um modelo fuzzy capaz de avaliar e classificar o nível de insalubridade em diversos ambientes de trabalho. O modelo desenvolvido tem como variáveis de entrada: o índice de bulbo úmido e temperatura de globo (IBUTG, °C), o nível de ruído (dBA), a taxa de metabolismo (W m-2) e o tempo de descanso (%) e, como variável de saída, o índice de bem-estar humano (IBEH). O método de inferência utilizado foi o de Mandani e, na defuzificacão, utilizou-se o método do centro de gravidade. O sistema de regras foi desenvolvido com base nas combinações das variáveis de entrada. Foram definidas 400 regras com pesos iguais a 1, sendo que, na elaboração das regras, um especialista da área foi consultado. Foram utilizados dados de campo visando a testar o sistema desenvolvido, e os resultados mostraram que a modelagem proposta é uma ferramenta promissora na determinação do IBEH, apresentando tempo de descanso ideal variando de 64,2% (motosserra, próximo ao ouvido do operador) até 25% (derriçadora, 20 m de distância do operador), sendo que, diante de um cenário predefinido do ambiente térmico e acústico, foi possível determinar o grau de bem-estar humano e o tempo de descanso ideal para cada equipamento avaliado.
Given the high degree of mechanization to which agricultural activities are being submitted, the objective of this research was to develop a fuzzy model able to evaluate and classify the insalubrity level in different work environments. The model developed has as input variables: wet bulb globe temperature index (WBGTI, °C), noise level (dBA), metabolic rate (W m-2) and rest time (%); and has as output variable the human well-being index (HWBI). The Mamdani inference method was used, and for the defuzzification, the Center of Gravity method was used. The system of rules was developed based on combinations of input variables. Four hundred rules were defined, with weights equal to one, considering that in the development of rules, a specialist was consulted. Field data were used in order to test the developed system. The results showed that the proposed model is a promising tool in determining the HWBI, presenting the ideal rest time ranging from 64.2% (chainsaw, near the operator's ear) to 25% (harvester, 20 meters away from the operator), and, given a pre-defined scenario of thermal and acoustic environment, it was possible to determine the degree of human well-being and the ideal rest time for each equipment evaluated.