A gestão adequada de insumos e suas aplicações no campo configuram-se como importante fator de sustentabilidade das operações (Sá et al., 2026). Apresentando-se como uma importante tecnologia de impacto na agricultura, as biofábricas são unidades industriais que produzem seres vivos em larga escala, possibilitando a produção de alto valor agregado e com baixo custo (Soares; Menezes Filho; Ventura, 2023).

O controle biológico tornou-se uma alternativa importante para o controle de pragas e doenças e é uma das soluções biotecnológicas que possibilitam avanço econômico sustentável (Bettiol; Medeiros, 2023). Ele pode ser definido como o uso de organismos vivos para suprimir a população de uma praga ou doença específica, tornando-a menos abundante ou menos danosa (Monnerat et al., 2020).

Nesse sentido, a produção “on farm” de microrganismos consiste na produção, em propriedade rural, de defensivos agrícolas formulados por meio de organismos biológicos, para uso e aplicação na lavoura (Hardoim et al., 2020). Dessa forma, a utilização de bactérias, assim como de fungos, e dos metabólitos microbianos para o controle de doenças de plantas ganha, cada vez mais, espaço entre pequenos, médios e grandes produtores preocupados com a crescente demanda mundial por alimentos livres de resíduos químicos (Melo et al., 2021).

Em uma fazenda localizada em Petrolina – PE, produtora de manga – existe a necessidade de se escolher qual biofábrica é o modelo ideal para produção on farm a fim de se produzir bactérias e fungos para melhorar a produção da manga. Este problema real envolve diferentes formas de produção de bioinsumos, assim como múltiplos critérios que tornam a análise complexa para ser resolvida por métodos tradicionais.

O problema também está associado ao desenvolvimento de um modelo de decisão para a escolha de um sistema de biofábrica, que auxiliaria na redução de custos, na melhoria da qualidade do produto e, consequentemente, protegendo o meio ambiente. Diante do que foi exposto, surge a seguinte indagação: como um modelo de decisão pode ajudar a avaliar sistemas comerciais de biofábrica on farm para a produção de bioinsumos para um grande produtor de mangas no Vale do São Francisco considerando critérios qualiquantitativos?

O controle biológico com entomopatógenos (fungos, vírus, bactérias, nematoides e protozoários) é uma técnica que se tem destacado, principalmente, por economizar custos se comparada com outros tipos de controle (Fontes; Valadares-Inglis, 2020). O resultado de sua utilização é prolongado, causando a redução do risco de poluição ambiental e contaminação dos solos, além de não possuir um risco para os produtores e consumidores, pois não gera resquícios posteriores no alimento (Santos; Dinnas; Feitoza, 2020). Além disso, a pressão por uma agricultura mais sustentável trouxe a necessidade do desenvolvimento de melhores tecnologias e métodos para o controle biológico de pragas, almejando a redução de produtos químicos, mas mantendo a eficácia (Fernandes, 2019).

Nesse contexto, o investimento na produção microbiológica no Vale do São Francisco surge como um grande potencial, pois a região lidera a produção de mangas, o que vem gerando um grande impacto socioeconômico para a região (Guaraldo; Reynol, 2022). Segundo o Observatório do Mercado da Manga da Embrapa, as exportações de manga brasileira atingiram marcas históricas em 2023, gerando um faturamento de aproximadamente US$ 315 milhões, sendo esta região responsável por mais de 90% da produção, especialmente Bahia (47,36%) e Pernambuco (45,42%) (Birolo, 2024).

Os métodos de Análise de Decisão Multicritério ou Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) são empregados quando o problema envolve grande número de critérios na avaliação de alternativas (Watrobski et al., 2019; Cinelli et al., 2020). Existem alguns estudos sobre aplicações dos métodos MCDA para agricultura ou agroindústria (Dragincic; Korac; Blagojevicbl, 2015; Yalew; Griensven; Zaag, 2016; Fabjanowicz et al., 2018; Paul et al., 2020; Ustaoglu; Simasn; Avdinoglu, 2021; Souza et al., 2022; Amaral et al., 2023; Amaral; Santos; Santos, 2023; Melo; Amaral; Leao, 2023; Lessa et al., 2024). No entanto, publicações sobre a seleção de biofábricas não foram relatadas na literatura, tornando este trabalho único.

Assim, os métodos de MCDA avaliam alternativas de acordo com as preferências do decisor, aumentando a credibilidade da seleção ou ordenação por considerar múltiplos critérios (Ostovare; Shahraki, 2019). Para a modelagem da decisão multicritério, foi escolhido o método Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), que se baseia na premissa fundamental de que a melhor solução tem a menor distância da solução ideal positiva, e a maior distância do ideal negativo (Król; Wieckowski; Watróbski, 2022). Sua escolha foi a que se adaptou melhor ao estudo, visto que a aplicação do TOPSIS é simples e requer uma especificação sobre os pesos do tomador de decisão por determinados atributos (Chakraborty, 2022).

Dessa forma, o presente estudo visa criar um modelo de decisão multicritério baseado no método TOPSIS para ranquear os modelos de biofábrica disponíveis no mercado para a produção de bactérias e fungos em uma fazenda produtora de mangas. Como objetivos específicos, foram definidos: escolher o método MCDA mais adequado à realidade da empresa; definir critérios pertinentes ao problema, assim como os respectivos pesos; enumerar alternativas e apontar as melhores opções após validação do modelo.

As especificações técnicas sobre os sistemas de biofábricas foram obtidas por meio do contato com as empresas e com os consultores, preenchendo-se grande parte da matriz de decisão. Apenas a avaliação das alternativas, segundo o critério de Sanitização (C₆), foi feito pela decisora, utilizando-se a escala Likert de 5 pontos. Diante disso, obteve-se a matriz de decisão (tabela 1).

Em reunião com a decisora, também foram estabelecidos os pesos dos critérios (tabela 1), e, em seguida, foi realizada a normalização. Deve-se destacar que os pesos relacionados aos critérios obedecem ao contexto da organização analisada, ou seja, com base nas necessidades internas expostas pela gestão local, pôde-se alinhar os valores de cada peso. Observa-se que o critério de Sanitização teve um destaque maior (0,5), visto ser o principal fator que influencia na produção dos bioinsumos (Diniz, 2021). O segundo critério com maior peso foi o volume da produção (0,2), pois, por se tratar de um grande produtor de manga, um alto volume seria necessário para atender às operações da fazenda.

Além disso, o tratamento da água obteve um peso mais significativo (0,1) por apresentar um dos fatores fundamentais para uma boa produção de microrganismos. O custo de aquisição também foi um fator de destaque para a empresa (0,1). Os critérios de menor peso apresentaram os mesmos valores (0,02), sendo eles: controle de temperatura, meios de cultura, automação e assistência técnica.

Com os pesos dos critérios estabelecidos, foi elaborada a matriz ponderação. Em seguida, foram determinadas a separação de soluções ideais positivas e negativas (tabela 2) e as medidas de separação (tabela 3). Por fim, a solução ótima foi encontrada fazendo a classificação do índice de desempenho (tabela 4).

O ranqueamento das alternativas demonstra que o sistema de biofábrica on farm da alternativa A₁ é o mais adequado em comparação com as outras. Ela apresenta um grande destaque no critério de maior peso (Sanitização), também sendo a única alternativa que possui um sistema de tratamento de água. Esta mesma alternativa apresentou o segundo maior volume de produção e foi o sistema mais caro, contudo, por ter grandes vantagens em outros critérios de igual ou superior peso, a alternativa manteve-se em posição de destaque.

A segunda opção é a alternativa A₃, sendo uma possibilidade de escolha que se destaca pelo preço de aquisição e por possuir uma boa sanitização. Contudo, apresentou um baixo volume de produção e não possui um sistema de tratamento de água. Por último, estaria a alternativa A₂ que apresentou um baixo índice em comparação com as outras, destacando-se apenas no critério “volume”.

Após finalização da classificação, foram realizadas análises de cenários para avaliar a robustez do resultado final com sete cenários diferentes com base em mudanças nos pesos dos critérios. É possível mapear o desempenho de cada alternativa com respeito à variação dos pesos dos critérios, sendo possível demonstrar as mudanças nas classificações das alternativas de sistemas de biofábrica com diferentes cenários para TOPSIS. No geral, foram mantidos os pesos atribuídos pela decisora, alterando apenas os pesos de alguns critérios, daqueles tidos como mais importantes, os cenários utilizados foram os seguintes:

A figura 2 demonstra as variações na classificação das alternativas de acordo com os cenários estabelecidos. A cor azul representa a alternativa A₁, a cor laranja a alternativa A₂ e a cor cinza a alternativa A₃. Os resultados demonstram que, ao atribuir pesos diferentes aos critérios, provocam-se mudanças nas classificações das alternativas, sendo as que tiveram um maior impacto de influência sobre o modelo, foram os critérios de Sanitização, Volume de produção e Custo de aquisição. A alternativa A₁ manteve-se como a favorita nos cenários 1, 3, 4 e 5, mas nas alternativas em que o custo de aquisição e volume de produção tiveram um peso maior ela caiu na classificação. No cenário 2, em que o foco foi o peso de custo, a alternativa na primeira colocação foi a A₃. Já no cenário 6, em que o volume foi o critério com maior peso, seguido do custo de aquisição, a primeira alternativa foi a A₂.

Figura 2 Fonte: (autores, 2025).

Os resultados mostram que os métodos propostos estabelecem resultados robustos e confiáveis. A diferença do índice de desempenho entre a primeira colocada e as demais alternativas se mostrou muito grande, pois a alternativa A₁ apresentava disparidade em relação às outras nos critérios mais importantes.

Este trabalho utilizou uma ponderação normal de critério. Porém Cotian, Colmenero e Braghini Junior (2020), apesar de utilizar o TOPSIS, apresenta outra metodologia para a definição dos pesos dos critérios: a ponderação por Entropia. Esta ponderação busca classificar e selecionar defensivos agrícolas, destacando a utilização de uma alternativa para evitar tendências de viés por trás de uma decisão que apresenta fatores socioambientais sensíveis. Ele concluiu que todos os critérios foram levados em consideração ao ponderar, onde, muitas vezes quando há a opinião do decisor, o custo pode ser o fator preponderante na compra do defensivo.

Quando se trata de um sistema de biofábrica, o custo pode parecer um fator que irá predominar diante dos outros critérios, contudo é importante destacar que, mesmo havendo uma variação em relação ao peso dos critérios, alguns irão se destacar por serem fundamentais para garantir uma produção de qualidade. A existência de tratamento de água nos sistemas, uma alta sanitização, grande volume e um baixo custo foram os fatores mais determinantes para a escolha, contudo o TOPSIS é um método compensatório e os demais critérios também exercem uma influência sobre o índice final.

Diante disso, em outros contextos, o fator econômico, muitas vezes, exerce grande influência na aquisição de uma biofábrica, como apontado por Lopes (2021), em que foi apresentada uma alternativa viável e rentável para esta mesma região de estudo, com o custo do investimento inicial sendo pago em poucos meses de funcionamento e com um faturamento mensal. Em comparação a Lopes (2021), que destacou como ponto principal de decisão o fator econômico, este presente estudo considera múltiplos critérios para avaliar alternativas de acordo com as preferências do decisor, além do fator econômico, permitindo incorporar subjetividade de maneira estruturada, utilizando pesos e pontuações. Dessa forma, contribui quando as decisões são complexas, envolvem diversos critérios e variáveis e exigem uma abordagem estruturada para considerar as preferências e opiniões dos tomadores de decisão (Forcina et al., 2024).

É importante destacar que, caso a produção on farm seja feita de forma indevida, pode-se chegar a uma insegurança biológica. Esses sistemas requerem controle, higiene e esterilização que, se não forem realizados adequadamente, podem resultar na multiplicação de outros microrganismos de não interesse, ou mesmo de microrganismos patogênicos (Amaral, 2022). Santos, Dinnas e Feitoza (2020) avaliou a qualidade microbiológica dos multiplicados produzidos incorretamente no sistema on farm.

Nesse trabalho, foram analisados o pH, a quantidade total de bactérias heterotróficas, coliformes totais, coliformes termotolerantes, análise macro e microscópica e presença de Salmonella sp e as análises mostraram contaminação em 100% das amostras. Por isso, é importante destacar que o presente estudo levou em consideração os critérios baseados nos padrões de qualidade que um sistema de biofábrica de produção on farm deve apresentar.

Além disso, é importante ressaltar que o uso correto das biofábricas é uma das opções para a indústria proteger o meio ambiente, pois, conforme Miguel e Daniela (2023), promovem a sustentabilidade, a manutenção e o equilíbrio biótico, ajudando produtores e consumidores a minimizarem os efeitos nocivos da produção sobre a fauna e flora local e mundial (Miguel; Daniela, 2023).

Na busca por alternativas de modelos comerciais, apesar de existir uma maior procura pela adoção de biofábricas on farm (Abrunhosa, 2019), observou-se que existem poucas empresas especializadas na implantação desses sistemas. Dessa forma, aquelas que estão presentes no mercado apresentam uma grande disparidade sobre as questões de custos e benefícios que oferecem no seu produto, sendo que algumas conseguem realizar uma oferta melhor em relação às outras, considerando os diversos critérios apontados neste trabalho.

A avaliação da decisora permitiu estabelecer um ranqueamento das alternativas selecionadas por meio de nove critérios, possibilitando entender quais são os mais adequados para a avaliação de biofábricas. Diante disso, o objetivo de ranquear o modelo de biofábrica on farm ideal para a produção de bioinsumos em um grande produtor de manga no Vale do São Francisco foi alcançado de forma eficaz.

O trabalho contribuiu para a escolha do modelo de biofábrica na fazenda, objeto desta pesquisa para que ela pudesse produzir os próprios insumos biológicos, permitindo melhorar processos produtivos com redução de custos, aumento da qualidade do produto e com uma maior sustentabilidade ao plantio, promovendo melhoria do solo. Os resultados obtidos contribuíram para a literatura relacionada à implementação de sistemas de biofábricas, trazendo uma visão baseada em MCDA, tendo em vista que é uma prática que vem crescendo nas empresas por apresentar diversos benefícios.

Para sugestões de trabalhos futuros, recomendase que haja mais critérios ligados às características de produção microbiológica específicas para fungos, bactérias ou agentes biológicos. Além disso, podem ser feitos levantamentos de mais alternativas de sistemas de biofábricas para trazer um maior dinamismo para as análises entre as alternativas. Também, pode ser realizado um estudo comparativo com outros métodos de decisão multicritério, como o Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS), e o Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) para ter uma análise mais profunda dos critérios estabelecidos.