Incremento de la competencia Enfermedades. Estacionalidad de la oferta Crisis económica global. FAO (2006), RIAC (2007) Bentancurt (2004)

Transcripción

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2 Cambio climático Incremento de la competencia Enfermedades Estacionalidad de la oferta Crisis económica global Fluctuación n en los precios Barreras técnicas t al comercio Aumento de costos en logística FAO (2006), RIAC (2007) Bentancurt (2004) ESTRATEGIA CUBANA Reducir los costos Mejorar la calidad EMPRESA VICTORIA DE GIRÓN Oportunidades de mercado Sistemas de Gestión n de Calidad PROBLEMATICA Llegada inoportuna al mercado de los frutos frescos Baja eficiencia industrial por inadecuada calidad de la materia a prima Necesidad de implementar métodos m de ordenamiento de la cosecha más m s eficaces 2

3 Establecer un método m de ordenamiento de la cosecha en tres cultivares de cítricos de importancia económica, que permita definir de forma temprana las fechas de cosecha y los volúmenes que se han de cosechar según destinos comerciales en la Empresa Citrícola de Jagüey Grande. Desarrollar métodos m para predecir la madurez comercial de los frutos sobre bases fisiológicas, que permitan la estimación n oportuna de las fechas de cosecha con destino al mercado de frutos frescos y la industria en tres cultivares de cítricos. c Obtener métodos m para predecir las tasas de aprovechamiento de los frutos por p categorías as de calidad externa y de calibres comerciales, que contribuyan a estimar la proporción n y los volúmenes de frutos frescos con posibilidades de comercialización. Implementar un método m de ordenamiento de la cosecha basado en el pronóstico integral de la calidad y evaluar su impacto como un proceso dentro del Sistema de Gestión n de la Calidad para la cosecha de frutos frescos y la industria. 3

4 (25 años) a CULTIVARES Naranjo Valencia late [Citrus sinensis (L.) Osb.] Pomelo Ruby Red (Citrus paradisi Macf.) Pomelo Marsh (Citrus paradisi Macf.) PATRÓN: Naranjo Agrio (Citrus aurantium L.) Grupo edafoclimático II a (Lima et al., 1988) Suelo: Ferralitico rojo rocoso (Ferralsol Rhodic) (Hernández et al., 2004) 1 Banda: 6 Campos (36.16 ha) Manejo de la plantación: Instructivos Técnicos del Cultivo (MINAG 1981, 1986, 1990) hasta 2000, y Esquema Tecnológico de la Empresa Citrícola Victoria de Girón. MÉTODOS Y ANÁLISIS POR OBJETIVOS Obtención de métodos para predecir la madurez y estimar las fechas de cosecha desde la floración y en la maduración Obtención de métodos para predecir las tasas de aprovechamiento por categorías de calidad y calibres para la comercialización Implementación de un método de ordenamiento de la cosecha basado en el pronóstico integral de la calidad y evaluación de su impacto económico según destinos comerciales como un proceso del Sistema de Gestión de la Calidad 4

5 Obtención de métodos para el pronóstico de la madurez y fechas de cosecha a partir de la floración y en la fase de maduración Estimaciones Fechas de floración n masiva media por cultivares Influencia de cinco variables meteorológicas en la fecha de floración Modelación n del crecimiento y calidad de los frutos en función n de su edad Definición n de variables de calidad limitantes de la cosecha según n destinos Modelos para la predicción de la madurez desde la floración n y su validación Modelos para la predicción de la madurez en la fase de maduración n y su validación en la cosecha Metodologías empleadas y análisis realizados Conteo de flores abiertas en 0.25 m2 en 4 puntos copa de 20 plantas (Días para la floración masiva media, rango, ESx. y CV %). N.V. y PM (N=6); P.R. (N= 9) Regresión múltiple paso a paso hacia delante. Donde: días para la floración masiva media (variable dependiente) y el promedio de las temperaturas máxima, media y mínimas y precipitación acumulada de octubre-marzo (variables independientes). (N= 8) Medición crecimiento y calidad quincenal: diámetro (mm), jugo (%), sólidos ( Brix), acidez (%) y madurez (NC-77-11, 1981). Análisis de regresión polinomial. Donde: edad del fruto (variable independiente) y los indicadores de calidad (variable dependiente) El valor mínimo establecido para la cosecha de frutos frescos (NC-223, 2002) y los índices de calidad mínimos y óptimos para la industria (Castro-López, 2004). La variable limitante resultó la de más lenta evolución con la edad Se obtuvieron modelos de regresión lineal simple. Donde: días para la floración desde el 1ro enero (variable independiente) y días de floración a madurez comercial. (variable dependiente). Validación: Diferencias entre días esperados y observados Durante la maduración se determino la tasa de crecimiento de la variable limitante (factor de incremento para la predicción) en el intervalo de días de fecha de muestreo y momento en que se logra la calidad esperada. Se obtienen modelos de regresión lineal entre las variables. Validación: Diferencias entre días esperados y observados) Análisis estadístico (Programa Stat Graphics, V 5.1) Ajuste de curvas de crecimiento: (Programa Sigma Plot V 4.0) 5

6 Obtención de métodos para predecir las tasas de aprovechamiento por categorías de calidad y calibres para la comercialización Estimaciones Estimación n del aprovechamiento de los frutos por categoría a de calidad durante la cosecha y de las causas de rechazo Método para la predicción n de la proporción n de frutos con calidad externa exportable y su validación n en la cosecha Modelos para la predicción n de la proporción n de frutos a cosechar por categorías as de calibres comerciales (rango de diámetro) y su validación n en la cosecha Metodologías empleadas y análisis realizados Determinación del porcentaje de aprovechamiento por categorías de calidad externa. Según especificaciones (NC 223, 2002) y los requerimientos de los clientes. Promedio por meses durante la cosecha dividida en dos etapas. Las causas de rechazo por agentes bióticos y abióticos. Media mensual y ESx. Se obtuvo la diferencia entre aprovechamiento estimado en muestreo temprano y obtenido después del beneficio durante la cosecha. El factor obtenido se utilizó para corregir la predicción d el porcentaje de aprovechamiento en cada lote. Validación: Aprovechamiento estimado en muestreo - obtenido en la cosecha Durante la maduración se determino la tasa de crecimiento del diámetro ecuatorial (factor de incremento para la predicción) por la pendiente de la regresión lineal entre días desde la fecha de muestreo y el diámetro durante la maduración durante un intervalo de tiempo determinado según el cultivar. Validación: Diferencias entre aprovechamiento estimado en muestreo por cada calibre - obtenido en la cosecha Análisis estadístico (Programa Stat Graphics, V 5.1) 6

7 Implementación de un método de ordenamiento de la cosecha basado en el pronóstico integral de la calidad y evaluación de su impacto como proceso del Sistema de Gestión de la Calidad Determinaciones Integración n de los pronósticos a los estimados de producción n en un método m automatizado para el ordenamiento de la cosecha y toma de decisiones Adecuación n del método m de ordenamiento de la cosecha como un Proceso del Sistema de Gestión n de la Calidad y valoración de su eficacia comercial. Evaluación n del impacto económico de la aplicación n del Método de Ordenamiento de la Cosecha para la comercialización de frutos frescos y jugos s concentrados congelados Metodologías empleadas y análisis realizados A partir de los elementos técnicos resultado de la investigación y las necesidades de los diferentes usuarios del Ordenamiento de la Cosecha en la organización se diseño un softwear (CITRIORD) que gestiona Gestión de la información básica a nivel de campo y procesa los datos y brinda la información necesaria para la toma de decisiones relacionadas con la cosecha y la comercialización. Documentación de las actividades del ordenamiento de la cosecha como proceso según (NC ISO 9001:2001). Diagrama de flujo, fichas y procedimientos del proceso (BVQI, 2002). Valoración de la eficacia del método de ordenamiento (Comparación de medias y análisis de regresión entre valores estimados y observados, DS x de indicador es medibles Pedraza, 1999; Ortega et al. 2002). Para fruta fresca a partir de estimar el valor de lograr un mayor posicionamiento de frutos con calidad exportable (pomelo Ruby Red) en el periodo de precios más altos (septiembre-octubre). En la industria a partir del incremento de la eficiencia industrial con una mejor calidad de la materia prima. Se emplearon los datos promedio de las diferentes campañas en cada variante. Análisis estadístico (Programa Stat Graphics, V 5.1) 7

8 Obtención de métodos para el pronóstico de la madurez y fechas de cosecha a partir de la floración y en la fase de maduración Ocurrencia de la floración n masiva por cultivares en Jagüey Grande Cultivar Intervalo de días para la floración masiva* E.Sx CV(%) Naranjo Valencia 2da decena febrero - 3ra decena marzo (46-82 días) Pomelo Ruby Red 2da decena febrero 2da decena marzo (46-74 días) Pomelo Marsh 2da decena febrero - 3ra decena marzo (43-84 días) *Días para floración desde el 1º de enero. Naranjo Valencia y pomelo Ruby (n=6 años), pomelo Marsh (n=9 años). NARANJO VALENCIA POMELO MARSH NARANJO VALENCIA Contramaestre, Cuba (44-66 días) Isla Juventud, Cuba (65-80 días) Florida, Estados Unidos (54-88 días) 8

9 Relación n de la fecha de floración n masiva con el comportamiento de cinco variables meteorológicas en el período de inducción, n, diferenciación n y apertura floral (noviembre-marzo) marzo) Modelo final obtenido Dfm= * Tmin (nov-mar) * Pac (nov-mar) R 2 = 80.2 % E.S.est = 7.26 P< 0.01 n= 8 años Dfm (días para la floración masiva), Tmin (temperatura mínima media C); Pac (precipitaciones acumuladas mm) Valiente y Albrigo (2000); De-Mattos et al. (2005) Davenport (2000), García y Guardiola (2000) 9

10 Impacto del aumento de las temperaturas y la disminución n de las precipitaciones entre diciembre-enero enero en la fecha de floración n masiva Años 2000 (año on) 2007 (año off) Diferencia Días para la floración masiva días días Diferencia 20 días 10

11 Definición n de indicadores limitantes de la cosecha del naranjo Valencia con destino a fruta fresca y la industria 330 días Industria 330 días Industria 280 días Fruta fresca 250 días 260 días Fruta fresca 11

12 Definición n de indicadores limitantes de la cosecha de los pomelos Marsh y Ruby Red para fruta fresca y la industria Industria días Fruta fresca días Industria días días 12

13 Modelos para la predicción de la madurez desde la floración y su validación n en la cosecha Modelos obtenidos para la predicción de la madurez desde la floración por cultivares Cultivares Ecuación de regresión lineal R 2 ESx Sig. P Naranjo Valencia Df-im8= *dfm Pomelo Ruby Red Df-cj35 = *dfm Pomelo Marsh Df-cj35 = *dfm dfm (días para la floración desde el 1º de enero como fecha de referencia) Dfi-im8 (días de floración a IM=8); dfcj35 (días desde floración a 5 jugo=35) Validación de los modelos para la estimación de las fechas de cosecha desde floración Cultivares Lotes Valencia T-24 Ruby Red T-26 Marsh T-15 Fecha de floración Días a cosecha desde la fecha de floración Fecha de Cosecha Estimada Observada Diferencia (días) 07/03/ /11/ /11/ /02/ /11/ /11/ /03/ /08/ /08/ /02/ /08/ /08/ /03/ /08/ /08/ /02/ /08/ /08/ Isla de la Juventud en pomelo Marsh ( días) Betancourt (2005) 13

14 Modelos para la predicción n de la madurez comercial en la fase de maduración y su validación n en la cosecha Modelos para predecir la madurez de cosecha en la fase de maduración Cultivares Ecuación de regresión lineal R 2 ESx Sig. P Naranjo Valencia (n=7) Imc* = * dfbm Pomelo Ruby Red (n=7) Cjc* = * dfbm Pomelo Marsh (n= 10) Cjc = * dfbm *Imc (índice de madurez en la cosecha); Cjc (contenido de jugo en la cosecha); ydfbm (días desde fecha de referencia al momento del muestreo). Periodo desde octubre-enero (naranjo) y julio-octubre (pomelos) Validación de los modelos en la estimación de las fechas de cosecha en la maduración Cultivares Lotes Valencia A-19 Ruby Red B-24 Marsh B-36 Fecha de muestreo Días a cosecha desde muestreo Fechas de Cosecha Estimada Observada Diferencia (días) 09/11/ /12/99 30/11/ /11/ /11/00 26/11/ /06/ /08/99 23/08/ /07/ /08/00 17/08/ /08/ /08/01 23/08/ /07/ /08/01 30/08/ /08/ /08/02 30/08/02-1 zdías estimados para la cosecha desde el muestreo; yfecha estimada: IM=8 (naranjo) y jugo=35% (pomelos). xfecha observada en que se alcanza la calidad requerida según el cultivar Isla Juventud pomelo Marsh (0.22 %. día) 14

15 Método para la predicción de la proporción n de frutos con calidad externa exportable en la cosecha 17 % 20 % 20 % 10 % 10 % 10 % Validación de los pronósticos del aprovechamiento por categorías de calidad Cultivar Naranjo Valencia Pomelo Ruby Red Pomelo Marsh Lotes Pronosticado* Aprovechamiento (%) Observado** Diferencia (%) T A J B J A J B B *Aprovechamiento estimado en muestreo: 1ra decena noviembre (naranjo), 2da decena julio-1ra agosto (pomelos) **Aprovechamiento observado en la cosecha (naranjo: diciembre y pomelos: agosto-septiembre) 15

16 Método para la predicción de la proporción n de frutos por categorías as de calibres comerciales en la cosecha Modelos para predecir el diámetro del fruto y estimar aprovechamiento por calibres Cultivares Ecuación de regresión lineal Rango edad R 2 ESx Sig. P Naranjo Valencia Diámetro fruto = *dfm* Pomelo Ruby Red Diámetro fruto = *dfm Pomelo Marsh Diámetro fruto = *dfm dfm (días desde fecha de muestreo a fecha de cosecha) Naranjo (3ra dec. octubre-febrero), pomelos (3ra dec. julio-noviembre) Validación de los pronósticos del aprovechamiento por categorías de calibres comerciales 16

17 Integración n de la predicción de la madurez, calidad y calibres a los estimados de producción n (Automatizaci( Automatización del ordenamiento) Programa CITRIORD Expresión para los cálculos Dmc (días para la cosecha), Imc (índice de calidad en la norma) Icm (índice de calidad en el muestreo), Tc (factor de incremento) Entrada de datos de campo Parámetros de cálculo 17

18 Tablas de salida del Programa CITRIORD con la distribución n de los estimados de producción n de cada plantación n (banda) por categorías as de calidad y calibres comerciales Fechas de cosecha y volúmenes a cosechar estimados por bandas y salida del beneficio para la exportación por calidades y calibres 18

19 Impacto económico del método m de Ordenamiento de la Cosecha para la comercialización n de frutos frescos (95-97) (98-04) Mejora en la ubicación n en el mercado de la producción n comercializada de frutos frescos Aumento del 28 % en las cajas de pomelos colocadas en la etapas de mayores precios (Ganancia: USD anuales) 19

20 Impacto económico del método m de Ordenamiento de la Cosecha el procesamiento de los frutos en la industria X=11.5 X=16.5 X=10.3 X=13.7 Castro-López (2004) 1.2 tff/tjccn Disminución n del índice tecnológico de eficiencia industrial Naranjo en 1,2 t ff / t JCCN (Ganancia: USD) Pomelos en 2,8 t ff / t JCCP (Ganancia: USD) Castro-López (2004) 1.8 tff/tjccp 20

21 Los estudios bioclimáticos permiten definir que la floración n masiva del naranjo Valencia,, pomelo Marsh y pomelo Ruby Red en Jagüey Grande, Cuba, ocurre entre febrero y marzo con adelantos o retrasos, que dependen de la temperatura mínima y de las precipitaciones en el período de inducción n y floración. La modelación n de los procesos fisiológicos relacionados con la calidad de la fruta permitió especificar que el índice de madurez de 8,0 en naranjo y el contenido de jugo de 35 % en los pomelos, así como la acidez de 1,2 % en los tres cultivares, son los indicadores de calidad que determinan el inicio de la cosecha, por lo que tiene mayor valor para predecir la madurez comercial. Se obtuvieron modelos de pronóstico de la madurez desde la floración n y durante la etapa de maduración, que sobre bases fisiológicas permiten la estimación temprana de las fechas de cosecha en los tres cultivares de interés s según destino comercial. 21

22 Las diferencias entre las fechas de cosecha pronosticadas y las fechas en que se alcanza la calidad comercial requerida, que fueron registradas durante d la validación n de los modelos, no superan los seis días, d lo que indica la validez de los pronósticos de la madurez y su utilidad para el ordenamiento de la cosecha. Los métodos m para el pronóstico de la proporción n de frutos que se han de cosechar por categorías as de calidad y de calibres comerciales, basados en las diferencias de calidad en el tiempo y el incremento diario del diámetro d de los frutos, permiten definir los volúmenes de frutos con posibilidades de comercialización. La aplicación n integrada de los métodos m de pronóstico de la madurez y otras especificaciones de calidad ha sido decisiva para el ordenamiento o de la cosecha. Su integración n como un proceso estratégico al Sistema de Gestión n de la Calidad es una herramienta de gran valor práctico, que permite la llegada de frutos frescos al mercado cuando los precios son más m s altos, y contribuye a mejorar la eficiencia industrial con un considerable impacto económico. 22

23 MIGUEL ARANGUREN GONZALEZ Unidad Científico Tecnológica de Base, Jagüey Grande Instituto Investigaciones Fruticultura Tropical, Cuba 23