RESUMO Os indicadores de desempenho são ferramentas capazes de expor características mensuráveis e gerar informações relevantes das operações florestais, sendo considerados pilares para uma tomada de decisão ágil e assertiva por parte dos gestores. A extração florestal com forwarder deve ser aperfeiçoada, compreendendo os fatores que afetam os custos desta máquina, como produtividade (TP), consumo de combustível (TC), eficiência operacional (EO) e qualidade da operação. Dessa forma, o objetivo estudo foi avaliar a implementação do indicador Eficiência Global de Máquinas Florestais (EGMF) na gestão dos dados da extração florestal com uso de forwarders. Os dados foram coletados durante a extração florestal de cinco frotas em operação, em plantios comerciais de Eucalipto, em regimes de alto fuste e talhadia, nos estados da Bahia e Espírito Santo. O indicador foi expresso em percentual, calculado por: E G M F = ( ( 4 ∗ T P ) + ( 3 ∗ T C ) + ( 3 ∗ E O ) ) / 10. O desempenho das máquinas foi avaliado com um modelo estocástico de simulação dinâmica de sistemas em oito cenários, propondo melhorias no volume médio individual colhido, consumo de combustível e paradas mecânicas ou operacionais. As análises foram realizadas com o software PowerSim Studio 9. O EGMF de duas das cinco frotas estudadas foi maior que a meta estabelecida de 95,17%, com 95,72% e 97,44%, respectivamente. O indicador EGMF se mostrou útil na gestão da extração florestal com informações adequadas e de fácil entendimento a partir de uma grande quantidade e variedade de dados. O modelo de simulação estocástico foi eficiente para estudar o impacto na eficiência global (EGMF) e no fluxo de extração de madeira pelo forwarder.
ABSTRACT Performance indicators are tools capable of exposing measurable characteristics and generating relevant information on forest operations, thus being considered pillars for managers to make agile and assertive decisions. Forest extraction with a forwarder must be improved, understanding the factors that affect the costs of this machine, such as productivity (PR), fuel consumption (FC), operational efficiency (OE), and quality of operation. Thus, the objective of this study was to evaluate the implementation of the Overall Efficiency of Forest Machines (OEFM) indicator in the management of forest extraction data using forwarders. Data were collected during forest harvesting from five operating fleets, in commercial eucalypt plantations, in full-tree and coppice regimes, in the states of Bahia and Espírito Santo. The indicator was expressed as a percentage calculated by OEFM = ( ( 4 ∗ PR ) + ( 3 ∗ FC ) + ( 3 ∗ OE ) ) / 10. The performance of the machines was evaluated by a stochastic model of dynamic simulation of systems in eight scenarios, proposing improvement for the average individual volume harvested, fuel consumption, and mechanical or operational stops. Analyzes were performed using PowerSim Studio 9 software. The OEFM of two fleets was higher than the established target of 95.17%, with 95.72% and 97.44%. The OEFM indicator proved to be useful in the management of forest extraction with adequate and easy-to-understand information from a large amount and variety of data. The stochastic simulation model was efficient to study the impact on the global efficiency and the flow of wood extraction by the forwarder.