I nuovi modelli software aumentano l'efficienza della produzione di olio d'oliva
Questo programma tiene conto di fattori quali il budget dell'azienda agricola, i potenziali rischi climatici e il grado di sincronizzazione tra le piantagioni e le raffinerie prima di fornire consigli agli olivicoltori.
Alcuni scienziati cileni hanno sviluppato un programma di modellizzazione software
per aiutare gli olivicoltori a prendere decisioni fondamentali su quando piantare e raccogliere i propri raccolti.
Il piano generato dal modello ha permesso di ottenere il quattro per cento in più di olio d’oliva rispetto al piano fornito dalla procedura manuale tradizionale.
Questo programma tiene conto di fattori quali il budget del raccoglitore, i potenziali rischi climatici e il livello di sincronizzazione tra piantagione e raffinerie prima di fornire consigli agli olivicoltori.
"Nella produzione di olio d'oliva sono coinvolti due attori principali: il decisore sul campo e il decisore in frantoio", ha affermato Eduardo Alvarez-Miranda, ricercatore del progetto. "Il modello proposto consente di unificare entrambe le decisioni determinando il flusso ottimale di frutti dal campo al frantoio".
Il programma è stato testato in un oliveto nella regione del Maule, nel Cile centrale, e ha portato a un aumento della produzione di olio.
"A parità di risorse impiegate, si è ottenuta una maggiore produzione di olio d'oliva", ha affermato Alvarez-Miranda. "Il piano generato dal modello ha permesso di estrarre il quattro per cento in più di olio d'oliva rispetto al piano fornito dalla tradizionale procedura manuale".
Il modo in cui la modellizzazione ha migliorato maggiormente la produttività è stato quello di fornire dati su quando raccogliere le olive e su quante persone e macchine da raccolta fossero necessarie per farlo.
"Per la fase di pianificazione è stato particolarmente importante", ha affermato Alvarez-Miranda. "I modelli hanno indicato loro quante persone dovevano assumere in determinati momenti durante la stagione della raccolta, nonché quando noleggiare le macchine. Si è scoperto che avevano bisogno di un numero inferiore di macchine da raccolta rispetto a quanto pensassero".
Il programma software ha inoltre fornito consigli ai proprietari delle piantagioni su come gestire le loro risorse in modo più efficiente. L’azienda aveva affittato la raffineria ad altri produttori di olive per guadagnare un reddito extra.
"Siamo riusciti a incorporare questo aspetto nel modello", ha affermato Alvarez-Miranda. "Abbiamo scoperto che, in realtà, stavano perdendo denaro lasciando le loro olive inattive mentre estraevano l'olio dalle olive di altri produttori".
Le olive devono essere lavorate subito dopo la raccolta per mantenere il contenuto di olio ed evitare l'ossidazione.
Alvarez-Miranda ritiene che in Cile ci sia un enorme potenziale per questo tipo di modellizzazione statistica.
Un modello simile è già stato utilizzato in Cile per la vendemmia. Gli scienziati della Pontificia Universidad Catolica de Chile sono riusciti a ridurre i costi operativi di una vendemmiatrice del 27% e i costi di manodopera del 16%.
Tuttavia, ci sono un paio di problemi che impediscono al programma di essere ampiamente adottato tra gli olivicoltori: è necessario un software specifico e non molti produttori di olive sono disposti ad acquistarlo. Inoltre, i dati devono essere inseriti nel software e il programma deve essere eseguito.
"Solo una persona sa come utilizzare lo strumento in quella piantagione", ha affermato Alvarez-Miranda. "Ciononostante, i proprietari delle piantagioni lo hanno acquistato e probabilmente continueranno a utilizzarlo finché quella persona rimarrà in servizio".