Production

De nouveaux modèles de logiciels augmentent l'efficacité de la production d'huile d'olive

Ce programme prend en compte des facteurs tels que le budget de l'exploitant, les risques climatiques potentiels et le niveau de synchronisation entre plantations et raffineries avant de conseiller les oléiculteurs.

Région du Maule, Chili
15 novembre 2017
Par Daniel Dawson
Région du Maule, Chili

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Les scientifiques chiliens ont développé un programme de modélisation de logiciels pour aider les oléiculteurs à prendre des décisions clés sur le moment de planter et de récolter leurs cultures.

Le plan généré par le modèle a extrait quatre pour cent d'huile d'olive de plus que le plan donné par la procédure manuelle traditionnelle.- Eduardo Alvarez-Miranda

Ce programme prend en compte des facteurs tels que le budget de la récolteuse, les risques climatiques potentiels et le niveau de synchronisation entre plantation et raffineries avant de conseiller les oléiculteurs.

"Dans la production d'huile d'olive, deux agents principaux sont impliqués, le décideur sur le terrain et le décideur dans le moulin », a déclaré Eduardo Alvarez-Miranda, chercheur sur le projet. "Le modèle proposé permet d'unifier les deux décisions en déterminant le meilleur flux de fruits du champ au moulin. »

Le programme a été testé sur une plantation d'oliviers dans la région del Maule au centre du Chili et a conduit à une augmentation de la production de huile.

"Avec le même apport de ressources, ils avaient une production d'huile d'olive plus élevée », a déclaré Alvarez-Miranda. "Le plan généré par le modèle a extrait quatre pour cent d'huile d'olive de plus que le plan donné par la procédure manuelle traditionnelle. »

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La façon dont la modélisation a le plus amélioré la productivité a été de fournir des données sur le moment de la récolte des olives et le nombre de personnes et de machines de récolte nécessaires pour le faire.

"Pour la phase de planification, c'était particulièrement important », a déclaré Alvarez-Miranda. "Les mannequins leur ont dit combien de personnes ils devaient embaucher à certains moments de la saison des récoltes et quand louer des machines. Il s'est avéré qu'ils avaient besoin de moins de machines de récolte qu'ils ne le pensaient. »

Le logiciel a également fourni des conseils aux propriétaires de plantations sur la gestion plus efficace de leurs ressources. L'entreprise avait loué la raffinerie à d'autres producteurs d'olives afin de gagner un revenu supplémentaire.

"Nous avons réussi à intégrer cela dans le modèle », a déclaré Alvarez-Miranda. "Nous avons constaté qu'ils perdaient en fait de l'argent en laissant reposer leurs olives pendant qu'ils extrayaient de l'huile des olives d'autres producteurs. »

Les olives doivent être transformées peu de temps après la récolte afin de maintenir la teneur en huile et d'éviter l'oxydation.

Alvarez-Miranda estime qu'il existe un énorme potentiel au Chili pour ce type de modélisation statistique.

Un modèle similaire a déjà été utilisé au Chili pour la récolte des raisins. Les scientifiques de la Pontificia Universidad Catolica du Chili ont pu réduire les coûts d'exploitation d'une machine à vendanger de 27% et les coûts de main-d'œuvre de 16%.

Cependant, deux problèmes empêchent le programme d'être largement adopté par les oléiculteurs: un logiciel informatique spécifique est nécessaire et peu de producteurs d'olives sont prêts à l'acheter. Ensuite, les données doivent être entrées dans le logiciel et le programme doit être exécuté.

"Une seule personne sait comment utiliser l'outil dans cette plantation », a déclaré Alvarez-Miranda. "Même ainsi, les propriétaires de plantations l'ont payé et sont susceptibles de continuer à l'utiliser aussi longtemps que cette personne restera. »





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