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Ciencia en su PC
ISSN: 1027-2887
Centro de Información y Gestión Tecnológica
de Santiago de Cuba
Cuba
López-Lescay, Víctor Luis; Lora-Freyre, Raimundo Juan; Pellicer-Durán, Rubén Guillermo
MEJORAMIENTO DEL USO Y EXPLOTACIÓN DE LOS SUELOS MEDIANTE TÉCNICAS DE
OPTIMIZACIÓN EN UNIDADES AGRÍCOLAS DE LA PROVINCIA SANTIAGO DE CUBA
Ciencia en su PC, núm. 4, octubre-diciembre, 2013, pp. 12-23
Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba
Santiago de Cuba, Cuba
Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181332462002
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Sistema de Información Científica
Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal
Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto
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Rubén Guillermo Pellicer -Durán
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MEJORAMIENTO DEL USO Y EXPLOTACIÓN DE LOS SUELOS MEDIANTETÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN EN UNIDADES AGRÍCOLAS DE LA
PROVINCIA SANTIAGO DE CUBA
IMPROVEMENT ON USE AND EXPLOITATION OF SOILS BY MEANS OFOPTIMIZATION TECHNIQUES IN AGRICULTURAL UNITS FROM
SANTIAGO DE CUBAAutores:
Víctor Luis López-Lescay, [email protected]¹Raimundo Juan Lora-Freyre, [email protected]¹Rubén Guillermo Pellicer -Durán, [email protected] ¹¹Universidad de Oriente, Santiago de C uba, Cuba.
RESUMENEsta investigación forma parte del proyecto territorial denominado Optimizaciónde la organización y control en fases priorizadas del proceso agroindustrialazucarero, perteneciente al Centro de Estudio de Investigaciones EconómicasAplicadas (CEIA). En las unidades agrícolas de la provincia Santiago de Cubael uso y explotación de los suelo s no se sustenta en métodos científicos.Utilizando las ciencias de la administración, con énfasis en la ProgramaciónMatemática, se logra perfeccionar la planificación del uso de las tierrasdestinadas a la producción agrícola. El modelo matemático formula una nuevadistribución de las tierras con semejantes niveles de recursos materiales, locual determina un punto de satisfacción de las metas propues tas por los quetoman decisiones; desde el punto de vista de la planificación, se mejora lagestión económica de la entidad; los ingresos, las producciones y los costo srepresentan en el caso de la u nidad expuesta un 3.50 %, 14.51 % y unadisminución de los costos de un 18.86 % respectivamente.Palabras clave: programación meta, programación lineal, planificaciónestratégica, sistemas informáticos, restricciones, costos, producción, ingresos .
ABSTRACTThis research is part of the territorial project Optimi zation of organization andcontrol in priority phases of the agricultural and industrial sugar process. It is alsopart of the Centro de Estudios de Investigaciones Económicas Aplicadas (Centerfor Studies on Applied Economics Research). There is evidence that in Santiagode Cuba, the agricultural units does not use, nor exploit the soil on scientificmethods basis. The planning of soil use for agricultural production can beimproved using Management sciences, emphasizing on MathematicalProgramming. The mathematical model formulates a new distribution of land withsimilar levels of material resources to achieve a satisfaction point for the goals setby the responsible of decision making. Planning can improve economicmanagement, incomes and productions and costs. In the study case theyrepresent 3, 50%, 14, 51 % and 18, 6% respectively.Key words: Meta Programming, Linear Programming, Strategic Planning,Information Systems, Restriction, Cost, Production, Income
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INTRODUCCIÓN
La agricultura ha estado siempre vinculada a la historia de la sociedad cubana
y a pesar del desarrollo de otras ramas productivas prevalece el sector
agropecuario como eslabón fundamental de la economía naciona l. El desarrollo
de este sector debe estar vinculado a los objetivos que per sigue el estado
cubano en los Lineamientos de la Política Económica y Soc ial del Partido y la
Revolución, que tienen como principio “que en la actualización del modelo
económico primará la planificación y no el mercado.” (2011, p. 9). La
planificación está destinada a “anticiparse al futuro, facilitando el proceso de
toma de decisión” (Vigoa, 2006, p. 2), y tiene como objetivo principal lograr un
crecimiento estable y sostenido de los resultados económicos de una
organización, independientemente de su estru ctura, forma de gestión o
propiedad.
En las unidades productoras de alimentos la planificación de la producción de
cultivos varios no se sustenta en métodos científicos. La misma se realiza por
métodos tradicionales y empíricos.
La crisis del sistema socialista en Europa del Este y su posterior derrumbe tuvo
un fuerte impacto en la actividad económica cubana. Entre las consecuencias
estuvo la pérdida del 75 % del sumini stro externo a precio corriente, sobrevino
así una crisis denominada "Período Especial" . Como consecuencia, el sistema
de planificación se deteriora, se pierde la capacidad de planificar períodos
superiores a un año y prácticamente desaparece, con lo que comienza n a regir
en Cuba los planes operacionales anuales.
Se adicionan la calidad de los suelos, los cambios climáticos, la falta de
insumos agrícolas, los problemas administrativos y organizativos qu e
sostenidamente se manifiestan, las difíciles condiciones de trabajo y de vida en
la mayoría de estas unidades, la fluctuación de la fuerza calificada, el grado de
desmotivación entre muchas de las personas que las integran, el
desaprovechamiento de la jornada laboral en algunas de ellas y la incapacidad
de elaborar estrategias futuras para las unidades debido a la incertidumbre de
la situación económica del país.
La conjugación de todos estos factores genera un escenario desfavorable para
la confección de los planes según su horizonte (a corto, mediano y largo
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plazos) y una ausencia total de proyecciones futuras en las entidades
productivas (planes estratégicos).
Una vez despejada la influencia de factores de carácter objetivo y subjetivo que
pudieran diferenciar a las entidades donde se realizó la investigación (tipo de
suelo, tamaño de la unidad, mano de obra calificada, régimen de lluvia, déficit
de recursos de todo tipo, etc.), se llegó a la conformación de lo que constituye
el problema central de la investigación.
El primer acercamiento a estas interrogantes demostró la existencia de
insuficiencias, que se aprecian en el proceso de plani ficación de las tierras
destinadas a las producciones agrícolas, lo que incide negativamente en los
niveles de producción, ingresos y costos de las unidades productoras de
cultivos varios en la provincia Santiago de Cuba.
El perfeccionamiento de la planificación de la distribución de las tierras para las
producciones agrícolas mediante la Programación Meta conduce a la obtención
de la mejor decisión en lo que a estructura de tierras se trata, lo cual encauza
hacia un progreso de los indicadores económic os antes mencionados.
Un objetivo principal del proceso de act ualización del modelo económico es
lograr la soberanía alimentaria del territorio cubano , para eso se debe
incrementar la producción agrícola en cantidad, variedad y calidad nutricional;
reducir la brecha entre la oferta y la demanda de los alimentos para la
población y lograr que el sector agrícola alcance niveles superiores de
eficiencia económica. Históricamente , el uso de áreas dedicadas a las
producciones agrícolas se ha realizado según lo prod ucido en períodos
anteriores, por indicación de los organismos rectores, por la experiencia
acumulada de los productores o por de cisión de una o varias personas; pero en
ninguno de los casos ha estado acompañado de un análisis con basamento
científico previo. La improvisación y el empirism o han sido las armas
principales de los productores como método de trabajo, hecho este que
pretende superarse a partir de procedimientos sustentados científicamente.
METODOLOGÍA
Metodología de la Ciencia de la Administrac ión-Investigación de Operaciones:
la implementación de estos pasos exige mucho de la creatividad o ingeniosidad
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del investigador. Las fases o pasos se relacionan a continuación (Moskowitz
Herbert y Wright Gordon P., 1982) :
1. Observación e identificación del problema
2. Formulación general para la construcción del modelo
3. Construcción del modelo
4. Generación de una solución
5. Prueba y evaluación de la solución
6. Implantación
7. Perfeccionamiento y desarrollo
Formulación general para la cons trucción del modelo
La formulación del problema, a diferencia de otras investigaciones , toma en
cuenta el problema científico a resolver, la descripción narrativa de las
variables y parámetros, las restricciones y las desviaciones que se desean
minimizar. Lo anterior implica el conoci miento sobre la unidad productora
donde se realiza el estudio. La descripción verbal del problem a es un elemento
muy importante porque es la base sobre la cual se planteará el modelo
matemático.
Una unidad productora agrícola desea determinar la mejor prop uesta de
distribución de las tierras disponibles para perfeccionar el balance de área 1,
con el objetivo de optimizar el nivel de producción, mejorar los ingresos y
minimizar los costos, con lo cual se espera lograr cambios sustanciales en la
gestión económica de la entidad.
Por otra parte, se desea conocer, a partir de un análisis multiobjetivo, cómo
lograr un equilibrio entre las diferentes metas planteadas, conociendo el nivel
de importancia que los directivos asignan a cada una de ellas. Partiendo de
que es conocida la información primaria correspondiente para la solución del
problema planteado:
Estados financieros
Los niveles de disponibilidad de t ierra destinada a cada producto
Los diferentes productos a cultivar
Los límites máximos y mínimos del área por tipo de producto
Los costos unitarios de cada producto por hectáreas
1 Distribución de las tierras agrícolas.
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Las metas propuestas por los productores
Los coeficientes de rotación de los productos
Los niveles de demanda alimentaria de la población
Los diferentes precios de los productos se gún el destino
El rendimiento en toneladas de cada producto por hectárea cultivada
El plan de producción en toneladas por tipo de cultivo
Con estos elementos, el problema sería determinar una estructura de tierras
que brinde el conjunto de valores que gar antice la satisfacción de las metas
propuestas de la mejor forma.
Construcción del modelo (Etapa tres)
Teniendo en cuenta la formulación anterior, se examina cuál es el modelo
económico matemático que satisface estos requerimientos. Consiste en
traducir la definición del problema en términos matemáticos . Identificados los
índices, parámetros, restricciones, las variables y la función objetivo, se define n
los tipos de modelos a emplear: los Modelos de Programación Lineal para
maximizar la producción y los in gresos y minimizar los costos y el Modelo de
Programación Meta para la solución del problema planteado.
Se definen las variables, los índices, parámetros, restricciones y funciones
objetivos para la programación lineal: ma ximizar la producción y los ingresos y
minimizar los costos.
De acuerdo con la formulación general , se determina la distribución óptima de
hectáreas que se dedicarán a producir cada producto j.
A partir de esta primera formulación, la solución se enfoca hacia la
Programación Multicriterio.
Para la aplicación de la Programación Multicriterio, además de la variable de
decisión, se definen las variables de desviación, los respectivos índ ices,
parámetros, restricciones y la función objetivo.
Partiendo de lo anterior, tienen lugar los siguien tes supuestos, que se deben
cumplimentar para el planteamiento matemático general:
Existen productos que deben ser producidos independientemente del
costo en que se incurra.
Cada tipo de producto responde a un plan de producción .
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En cada hectárea de tierra se puede sembrar las veces que el ciclo
económico del producto lo permita.
La entidad debe cumplimentar un plan de producción , teniendo en
cuenta el rendimiento de los productos.
Con estos elementos se procede al planteamiento matemático.
Planteamiento matemático del modelo de Programación Meta
La definición de los índices, parámetros y variables es la siguiente:
Índices:
j→ tipos de productos j = 1,…..…d para las viandas que no rotan
d + 1,…..…f para las viandas que rotan; f +1,…...h p ara las hortalizas: h
+1,…...n para los granos
i → Denominación de la meta correspondiente i = 1,..…m
Parámetros:
To → Total de hectáreas de tierras disponible s de la unidad.
Tdnr→ Total de hectáreas de tierras destinadas a la producción de viandas que
no rotan.
Tdr→ Total de hectáreas de tierras destinadas a la producción de viandas que
rotan.
Th → Total de hectáreas de tierras destinadas a la producción de hortalizas
Tg→ Total de hectáreas de tierras destinadas a la producción de granos
Rj→ Rendimiento en toneladas por hectáreas de cada producto j
Plj → Producción en toneladas de cada producto j
Pkj→ Precio de la tonelada de cada producto j a cada destino k
Cj→ Costo de producción, en pesos, de una hectárea del producto j
Ij→ Ingreso, en pesos por hectárea, por la venta del producto j
IT* → Ingreso óptimo total, en pesos, del total de hectáreas en producción
CT*→ Costo óptimo total, en pesos, del total de hectáreas en producción
PT* → Producción óptima tota l, en toneladas, del total de hectáreas en
producción
Dj→ Coeficiente de rotación del cultivo j
Wi→ Importancia asignada por la entidad a la meta i
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Variables:
Xj→ Hectáreas de tierras destinadas a la producción de cada producto j
durante el período evaluado
di+→ Variable de desviación por encima respecto a la meta i (sobrelogro)
di-→ Variable de desviación por debajo respecto a la meta i (sublogro)
Conjunto de restricciones:
1. Disponibilidad de tierras, en hectáreas, para las viandas que no rotan:
Tdnr≤X∑f
1jj
2. Disponibilidad de tierras, en hectáreas, para las viandas que rotan:
Tdr≤D
X∑d
1fj J
J
3. Disponibilidad de tierras, en hectáreas, para las hortalizas:
ThD
Xh
1dj J
J
4. Disponibilidad de tierras, en hectáreas, para gr anos:
TgDXn
1hj J
J
5. Cumplimiento de la producción de viandas:
jjj PlXR j = 1 hasta d
6. Cumplimiento de la producción de hortalizas:
jjj PlXR j = d+1 hasta h
7. Cumplimiento de la producción de granos:
jjj PlXR j = h+1 hasta n
Restricciones que constituyen metas:
8. Cumplimiento de la meta de producción:
*11j
n
1=jj PT=+d--d+X∑ R
9. Cumplimiento de la meta de ingreso s:
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*ITd-dXI 2-2j
n
1jj∑
10. Cumplimiento de la meta de costos:
*CTd-dXC 33-
j
n
1j
j∑
11. Condición de no negatividad
Xj, di+, di- ≥ 0
Función objetivo del modelo de Programación Meta
Los valores de los parámetros PT*, IT* y CT*, que constituyen los términos
independientes de las restricciones de meta, son los resultantes de las corridas
preliminares de los tres modelos d e Programación Lineal de Producción,
Ingresos y Costos, respectivamente. Evidentemente, son valores óptimos.
Diseño del Sistema Informáti co de Cultivos Varios (SICUVAR)
Para enfrentar la corrida de los model os matemáticos antes comentados se
diseña e implementa el Sistema Informático de Cultivos Varios (SICUVAR) con
una interfaz con el Sistema Profesional Lindo Systems INC.
El sistema informático SICUVAR genera la solución de los Modelos
Matemáticos de Programación por Metas, a partir de una interfaz con el
Sistema Profesional Lindo, con el objetivo de lograr una distribución de tierras
en unidades agrícolas que tribute a un comportamiento de los indicadores
económicos acordes a las necesidades pu ntuales de dicha unidad, elimine la
barrera del conocimiento entre el productor y la computadora y determine la
estructura de áreas de las diferentes producciones en las unidades
productoras.
El sistema se activa con la ventana , apoyada en una imagen relacionada con la
agricultura, 3 de las 6 pestañas se encuentran activadas. Esta ventana se
muestra a continuación en la Figura 2. 1.
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Figura 2.1. Ventana principal del SICUVAR
La pestaña de archivo permite:
Abrir una base de datos existentes.
Introducir, de manera general, los datos de la entidad en administra
“Archivo”.
RESULTADOS
El sistema computacional posibilita insertar, modificar y eliminar los datos de la
unidad; construye reportes comparativos sobre los valores de producción
obtenidos del modelo meta respecto a las hectáreas sembradas de los cultivos;
elabora un informe con los valores óptimos de producción, costo, ingreso y el
balance de áreas a sembrar de los tipos de cultiv os existentes en la
cooperativa; propone una óptima distribución de las tierras y un estado
comparativo del balance de las mismas para la entidad. (Ver Figura 2.2).
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Figura 2.2. Ventana de distribución óptima de las tierras
La construcción de los modelos económico -matemáticos y el sistema
informático que lo genera y resuelve han permitido determinar el conjunto de
valores de Xj (tierras destinadas a la producción agrícola) que satisfacen las
metas planteadas, así como las potencialidades y resultados de las metas
propuestas, según se muestra a continuación.
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DISCUSIÓN
Desde el punto de vista de la planificación , la entidad mejora sus resultados y
se convierte en una entidad con utilidades en su gestión económica, se
evidencia la existencia de reservas productivas, dado el incremento de la
producción y la posibilidad de minorar los precios de los productos , con lo cual
puede ser más competitiva en el mercado.
En el caso que se muestra, disminuyeron los ingresos y los costos en un 9.00
% y 18.86 % respectivamente y hubo un incremento de la producción en un
14.51 %, con la mejora sustancial de la eficiencia de la empresa.
CONCLUSIONES
1. La adaptación al objeto de investigación del modelo matemático de
Programación Meta, sustentado por el Sistema Informático de Cultivos Varios
(SICUVAR), constituye un componente novedoso.
2. Mediante la utilización de la Programación Meta par a la determinación de la
mejor estructura de las siembras se ha podido optimizar en la planificación el
nivel de producción (14.51 %), los ingresos obtenidos por las ventas (3.50 %) ,
en tanto los costos se redujeron en un 18.66 %.
3. Se han desarrollado las condiciones para una profundización en el cálculo de
los principales parámetros productivos, a fin de validar los resultados
obtenidos, en conjunto con la necesidad de profundizar en el cálculo de las
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fichas de costo como propuesta actualizada que servir á para su utilización en
futuros análisis en la entidad.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Lineamientos de la Política Económica y Social del Partido y la Revolución. (2011).
Moskowitz H. y Wright G.P. (1982). Investigación de Operaciones. México: Prentice-
Hall Hispanoamericana.
Recibido: mayo de 2013
Aprobado: septiembre de 2013
