Este programa leva em conta fatores como o orçamento da colhedora, os possíveis riscos climáticos e o nível de sincronização entre a plantação e as refinarias antes de fornecer conselhos aos produtores de azeitona.
Cientistas no Chile desenvolveram uma programa de modelagem de software para ajudar os olivicultores a tomar decisões importantes sobre quando plantar e colher suas colheitas.
O plano gerado pelo modelo extraiu quatro por cento mais azeite do que o plano fornecido pelo procedimento manual tradicional.
Esse programa leva em consideração fatores como o orçamento da colheitadeira, os possíveis riscos climáticos e o nível de sincronização entre plantações e refinarias antes de fornecer conselhos aos olivicultores.
"In olive oil produção estão envolvidos dois principais agentes, o tomador de decisão em campo e o tomador de decisão na usina ”, disse Eduardo Alvarez-Miranda, pesquisador do projeto. "O modelo proposto permite que ambas as decisões sejam unificadas, determinando o melhor fluxo de frutas do campo para a fábrica. ”
O programa foi testado em uma plantação de oliveiras na Região del Maule, no centro do Chile e levou a um aumento na produção de petrazeite.
"Com o mesmo aporte de recursos, tiveram uma produção maior de azeite ”, disse Alvarez-Miranda. "O plano gerado pelo modelo extraiu quatro por cento mais azeite do que o plano fornecido 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, foi especialmente importante ”, afirmou Alvarez-Miranda. "Os modelos disseram a eles quantas pessoas precisavam contratar em determinados momentos durante a época da colheita, bem como quando alugar máquinas. Aconteceu que eles precisavam de menos máquinas de colheita do que pensavam. ”
O programa de software também forneceu conselhos aos proprietários das plantações sobre como gerenciar seus recursos com mais eficiência. A empresa estava alugando a refinaria para outros produtores de azeitonas, a fim de obter uma renda extra.
"Conseguimos incorporar isso ao modelo ”, afirmou Alvarez-Miranda. "Descobrimos que eles estavam, de fato, perdendo dinheiro deixando suas azeitonas descansarem enquanto extraíam o azeite das azeitonas de outros produtores. ”
As azeitonas devem ser processadas logo após a colheita, a fim de manter o teor de azeite e evitar a oxidação.
Alvarez-Miranda acredita que existe um enorme potencial no Chile para esse tipo de modelagem estatística.
Um modelo semelhante já foi usado no Chile para a colheita de uvas. Cientistas da Pontifícia Universidade Católica do Chile conseguiram reduzir os custos operacionais de uma colheitadeira de uvas em 27 por cento e os custos de mão-de-obra em 16 por cento.
No entanto, existem alguns problemas que impedem que o programa seja amplamente adoptado entre os olivicultores: é necessário um software informático específico e poucos produtores estão dispostos a adquiri-lo. Em seguida, os dados devem ser inseridos no software e o programa deve ser executado.
"Apenas uma pessoa sabe como usar a ferramenta naquela plantação ”, disse Alvarez-Miranda. "Mesmo assim, os proprietários das plantações pagaram e provavelmente continuarão a usá-lo enquanto essa pessoa permanecer. ”