Novos modelos de software aumentam a eficiência da produção de azeite
Este programa leva em consideração fatores como o orçamento do produtor, os possíveis riscos climáticos e o nível de sincronização entre a plantação e as refinarias antes de fornecer orientações aos olivicultores.
Cientistas no Chile desenvolveram um programa de modelagem
para ajudar os produtores de azeitona a tomar decisões importantes sobre quando plantar e colher suas safras.
O plano gerado pelo modelo permitiu extrair 4% a mais de azeite de oliva do que o plano obtido pelo procedimento manual tradicional. —
Este programa leva em consideração fatores como o orçamento do colhedor, riscos climáticos potenciais e o nível de sincronização entre a plantação e as refinarias antes de fornecer orientações aos produtores de azeitona.
“Na produção de azeite, dois agentes principais estão envolvidos: o tomador de decisões no campo e o tomador de decisões no lagar”, disse Eduardo Alvarez-Miranda, pesquisador do projeto. “O modelo proposto permite que ambas as decisões sejam unificadas, determinando o melhor fluxo de frutos do campo para o lagar.”
O programa foi testado em uma plantação de oliveiras na Região do Maule, no centro do Chile, e resultou em um aumento na produção de azeite.
“Com o mesmo insumo de recursos, eles obtiveram uma produção maior de azeite”, disse Alvarez-Miranda. “O plano gerado pelo modelo extraiu 4% a mais de azeite do que o plano obtido pelo procedimento manual tradicional.”
A maneira pela qual a modelagem melhorou mais a produtividade foi fornecendo dados sobre quando colher as azeitonas e quantas pessoas e máquinas de colheita eram necessárias para isso.
“Para a fase de planejamento, isso foi especialmente importante”, disse Alvarez-Miranda. “Os modelos indicaram quantas pessoas precisavam ser contratadas em determinados momentos durante a temporada de colheita, bem como quando alugar as máquinas. Acabou que precisaram de menos máquinas de colheita do que imaginavam.”
O programa de software também forneceu orientações aos proprietários da plantação sobre como gerenciar seus recursos de forma mais eficiente. A empresa vinha alugando a refinaria para outros produtores de azeite a fim de obter alguma renda extra.
“Conseguimos incorporar isso ao modelo”, disse Alvarez-Miranda. “Descobrimos que eles estavam, na verdade, perdendo dinheiro ao deixar suas azeitonas paradas enquanto extraíam azeite das azeitonas de outros produtores.”
As azeitonas devem ser processadas logo após a colheita para manter o teor de óleo e evitar a oxidação.
Alvarez-Miranda acredita que há um enorme potencial no Chile para esse tipo de modelagem estatística.
Um modelo semelhante já foi utilizado no Chile para a colheita de uvas. Cientistas da Pontificia Universidad Catolica de Chile conseguiram reduzir os custos operacionais de uma colheitadeira de uvas em 27% e os custos de mão de obra em 16%.
No entanto, há algumas questões que impedem que o programa seja amplamente adotado entre os produtores de azeitona: é necessário um software específico, e poucos produtores estão dispostos a comprá-lo. Além disso, os dados precisam ser inseridos no software e o programa precisa ser executado.
“Apenas uma pessoa sabe usar a ferramenta naquela plantação”, disse Alvarez-Miranda. “Mesmo assim, os proprietários das plantações pagaram por ela e provavelmente continuarão a usá-la enquanto essa pessoa permanecer no cargo.”