Inge-Cuc (Oct 2020)
Modelo de planificación táctica de cultivos bajo incertidumbre
Abstract
Introducción- Actualmente la toma de decisiones es uno de los procesos más importantes dentro de la planificación de cultivos dadas las incertidumbres experimentadas por los agricultores en condiciones de campo abierto, esto hace necesario el desarrollo de modelos de planeación que incorporen estas incertidumbres como se presenta en la siguiente investigación. Objetivo- Aplicar un modelo táctico para la optimización de la cadena de suministro en la producción de maracuyá para tres productores en el municipio de Suaza, Huila considerando tres escenarios probables para sustentar las decisiones de planificación, que sirva como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en la planificación del cultivo. Metodología- El modelado elegido es un programa estocástico bi-etapa donde las decisiones en la primera etapa se toman para satisfacer los resultados inciertos de la segunda etapa. El modelo propuesto, determina qué cantidad de hectáreas debe sembrar cada productor para minimizar los costos considerando el rendimiento, dejando el precio como la fuente de incertidumbre para la segunda etapa. Finalmente, se analiza la utilidad esperada bajo diferentes escenarios. Resultados- Los resultados del modelo muestran que las estrategias de riesgo compartido a partir de la cooperación entre productores pueden lograr mayores utilidades en los diferentes escenarios y cumplir con las necesidades del mercado; en el escenario pesimista se puede lograr una utilidad de $15.982.562,62. Conclusiones- Aplicar modelos bajo incertidumbre permite obtener recomendaciones sobre procesos de planificación para tomar decisiones que se ajustan a un enfoque estocástico en comparación con los resultados obtenidos sin considerar la incertidumbre, y a su vez plantear estrategias colaborativas de gestión de finca. El modelo resultante muestra un punto de partida para establecer planes de producción más robustos que se ajusten a las necesidades de los productores, considerando la importancia de variables y parámetros aleatorios sobre las decisiones de plantación.
Keywords
