Neue Softwaremodelle steigern die Effizienz der Olivenölproduktion
Dieses Programm berücksichtigt Faktoren wie das Budget des Ernteunternehmens, potenzielle Klimarisiken und den Grad der Abstimmung zwischen Plantage und Raffinerien, bevor es den Olivenbauern Empfehlungen gibt.
Wissenschaftler in Chile haben ein Software-Modellierungsprogramm
entwickelt, das Olivenbauern dabei unterstützt, wichtige Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie ihre Pflanzen anbauen und ernten sollen.
Der vom Modell erstellte Plan ermöglichte eine um vier Prozent höhere Olivenölausbeute als der Plan, der nach dem traditionellen manuellen Verfahren erstellt wurde. –
Dieses Programm berücksichtigt Faktoren wie das Budget des Ernteunternehmers, potenzielle Klimarisiken und den Grad der Abstimmung zwischen Plantage und Ölmühlen, bevor es den Olivenbauern Empfehlungen gibt.
„Bei der Olivenölproduktion sind zwei Hauptakteure beteiligt: der Entscheidungsträger auf dem Feld und der Entscheidungsträger in der Mühle“, sagte Eduardo Alvarez-Miranda, ein Forscher des Projekts. „Das vorgeschlagene Modell ermöglicht es, beide Entscheidungen zu vereinheitlichen, indem es den optimalen Fluss der Früchte vom Feld zur Mühle ermittelt.“
Das Programm wurde auf einer Olivenplantage in der Region Maule in Zentralchile getestet und führte zu einer Steigerung der Ölproduktion.
„Bei gleichem Ressourceneinsatz erzielten sie einen höheren Olivenölertrag“, sagte Alvarez-Miranda. „Der vom Modell erstellte Plan ermöglichte eine um vier Prozent höhere Olivenölausbeute als der Plan, der nach dem traditionellen manuellen Verfahren erstellt wurde.“
Die Modellierung steigerte die Produktivität vor allem dadurch, dass sie Daten darüber lieferte, wann die Oliven geerntet werden sollten und wie viele Arbeitskräfte und Erntemaschinen dafür benötigt wurden.
„Für die Planungsphase war das besonders wichtig“, sagte Alvarez-Miranda. „Die Modelle gaben Aufschluss darüber, wie viele Mitarbeiter zu bestimmten Zeitpunkten während der Erntezeit eingestellt werden mussten und wann Maschinen gemietet werden sollten. Es stellte sich heraus, dass weniger Erntemaschinen benötigt wurden als ursprünglich angenommen.“
Die Software gab den Plantagenbesitzern zudem Ratschläge zur effizienteren Verwaltung ihrer Ressourcen. Das Unternehmen hatte die Ölmühle an andere Olivenproduzenten vermietet, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen.
„Wir haben es geschafft, dies in das Modell einzubeziehen“, sagte Alvarez-Miranda. „Wir stellten fest, dass sie tatsächlich Geld verloren, indem sie ihre Oliven liegen ließen, während sie Öl aus den Oliven anderer Produzenten gewannen.“
Oliven müssen kurz nach der Ernte verarbeitet werden, um den Ölgehalt zu erhalten und Oxidation zu vermeiden.
Alvarez-Miranda glaubt, dass es in Chile ein enormes Potenzial für diese Art der statistischen Modellierung gibt.
Ein ähnliches Modell wurde in Chile bereits für die Weinlese eingesetzt. Wissenschaftlern der Pontificia Universidad Catolica de Chile gelang es, die Betriebskosten eines Weinlesegeräts um 27 Prozent und die Arbeitskosten um 16 Prozent zu senken.
Es gibt jedoch einige Probleme, die eine breite Einführung des Programms bei Olivenbauern verhindern: Es ist spezielle Computersoftware erforderlich, und nicht viele Olivenproduzenten sind bereit, diese zu kaufen. Dann müssen die Daten in die Software eingegeben und das Programm ausgeführt werden.
„Nur eine Person auf dieser Plantage weiß, wie man das Tool bedient“, sagte Alvarez-Miranda. „Trotzdem haben die Plantagenbesitzer dafür bezahlt und werden es wahrscheinlich weiter nutzen, solange diese Person dort bleibt.“