Nuevos modelos de software aumentan la eficiencia de la producción de aceite de oliva

Este programa toma en cuenta factores tales como el presupuesto del cosechador, los riesgos potenciales del clima y el nivel de sincronización entre la plantación y las refinerías antes de asesorar a los productores de olivos.

Región del Maule, Chile
Noviembre 15, 2017
Por Daniel Dawson
Región del Maule, Chile

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Los científicos en Chile han desarrollado un programa de modelado de software para ayudar a los olivareros a tomar decisiones clave sobre cuándo plantar y cosechar sus cultivos.

El plan generado por el modelo extrajo un cuatro por ciento más de aceite de oliva que el plan dado por el procedimiento manual tradicional.- Eduardo Alvarez-Miranda

Este programa toma en cuenta factores como el presupuesto de la cosechadora, los posibles riesgos climáticos y el nivel de sincronización entre las plantaciones y las refinerías antes de brindar asesoramiento a los productores de olivos.

"En la producción de aceite de oliva están involucrados dos agentes principales, el que toma las decisiones en el campo y el que toma las decisiones en la almazara ”, dijo Eduardo Alvarez-Miranda, investigador del proyecto. "El modelo propuesto permite unificar ambas decisiones al determinar el mejor flujo de fruta desde el campo hasta el molino ”.

El programa se probó en una plantación de olivos en la Región del Maule, en el centro de Chile, y condujo a un aumento en la producción de aceite.

"Con el mismo aporte de recursos, tuvieron una mayor producción de aceite de oliva ”, dijo Álvarez-Miranda. "El plan generado por el modelo extrajo un cuatro por ciento más de aceite de oliva que el plan dado por el procedimiento manual tradicional ".

La forma en que el modelado mejoró la productividad fue proporcionando datos sobre cuándo cosechar las aceitunas y cuántas personas y máquinas de cosecha se necesitaban para hacerlo.

"Para la etapa de planificación fue especialmente importante ”, dijo Alvarez-Miranda. "Los modelos les dijeron a cuántas personas necesitaban contratar en determinados momentos durante la temporada de cosecha, así como cuándo alquilar máquinas. Resultó que necesitaban menos máquinas de cosecha de lo que pensaban ”.

El programa de software también brindó asesoramiento a los propietarios de las plantaciones sobre cómo administrar sus recursos de manera más eficiente. La compañía había estado alquilando la refinería a otros productores de aceitunas para obtener ingresos adicionales.

"Logramos incorporar esto en el modelo ”, dijo Alvarez-Miranda. "Descubrimos que, de hecho, estaban perdiendo dinero al dejar reposar sus aceitunas mientras extraían el aceite de las aceitunas de otros productores ”.

Las aceitunas deben procesarse poco después de la cosecha para mantener el contenido de aceite y evitar la oxidación.

Alvarez-Miranda cree que existe un gran potencial en Chile para este tipo de modelos estadísticos.

Un modelo similar ya se ha utilizado en Chile para la cosecha de uvas. Los científicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile pudieron reducir los costos operativos de una cosechadora de uva en un 27 por ciento y los costos de mano de obra en un 16 por ciento.

Sin embargo, hay un par de problemas que impiden que el programa sea ampliamente adoptado entre los productores de aceitunas: se requiere un software informático específico y no muchos productores de aceitunas están dispuestos a comprarlo. Luego, los datos deben ingresarse en el software y el programa debe ejecutarse.

"Solo una persona sabe cómo usar la herramienta en esa plantación ”, dijo Alvarez-Miranda. "Aun así, los propietarios de las plantaciones lo pagaron y es probable que lo sigan usando mientras esa persona permanezca allí ”.





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