PROGRAMACIÓN O PLANEACIÓN DE ACTIVIDADES O RECURSOS EN LA AGRICULTURA. UNA REVISIÓN DE LITERATURA

Programação ou planejamento de atividades ou recursos na agricultura. Uma revisão da literatura

Scheduling or planning of activities or resources in agriculture. A review of the literature

Gran parte del avance industrial y la preocupación por que cada día sea más eficiente la producción de bienes o servicios, ha impulsado a desarrollar diferente herramientas de optimización que han potencializado este sector. El sector agrícola por otra parte, estuvo por un tiempo fuera del foco de investigación; a mediados de la década de los 60’s comienza a tener algún interés por parte de investigadores, debido a que se detecta la importancia de ver el sector agrícola como una parte fundamental en la cadena productiva, por lo que se convierte en objeto de estudio enfocado también a la optimización de operaciones o recursos.

Dada la relevancia que tiene actualmente el sector agrícola y la importancia de impulsar esta economía, el presente documento contiene una revisión sistemática de literatura, la cual, busca detectar las herramientas y enfoques desarrollados en la programación de recursos o la planeación de actividades en la agricultura; se presenta de igual manera la metodología que se siguió, como la definición de las ecuaciones de búsqueda y las bases de datos utilizadas, también se muestran los resultados obtenidos y la discusión de los mismos.

La metodología que se siguió en la revisión sistemática de literatura, comienza con la definición de una ecuación de búsqueda que fue utilizada en las bases de datos WEB OF SCIENCE y SCOPUS.

La ecuación de búsqueda se definió con varias palabras que se encontraron pertinentes a partir de revisiones de literatura previas, en donde se generó una búsqueda desde el título de “labor or staff or work or crew or shift or operatio* or "human resorc*” y de “scheduling or assignment or modeling or planning”, desde todo el documento se definieron las palabras “Agri* or farm or land or plantation or coffee or harvest”, esta ecuación de búsqueda se realizó el 01 de Enero del 2017 en la base de datos WEB OF SCIENCE, con un total de 407 artículos encontrados. Adicional a esto, se definió la ecuación de búsqueda desde el título de “labor or staff or work or crew or shift or operatio* or "human resorc*” y de “scheduling or assignment or modeling or planning”, desde el título, resumen y palabras claves, se definieron las palabras “Agri* or farm or land or plantation or coffee or harvest”, esta ecuación de búsqueda se realizó el 29 de Marzo del 2017 en la base de datos SCOPUS, con un total de 415 artículos encontrados.

En total se encontraron 130 artículos repetidos entre una base de datos y otra, por lo que en total fueron 692 artículos, de los cuales hubo 6 artículos que no fueron posibles de encontrar, los otros 686 se analizaron desde el título, resumen y palabras claves, para poder realizar una clasificación previa; de esta clasificación se seleccionaron 54 artículos, los cuales se leyeron en su totalidad, de estos artículos se seleccionaron dos que no eran pertinentes para el presente documento, por los que se obtuvo la clasificación que se puede observar en la tabla 1.

Tabla 1
Resultados de la ecuación de búsqueda

Elaboración propia.

Los artículos que se identificaron como relevantes, son los que se centraron en el tema de programación de recursos o actividades, enfocadas directamente a la agricultura, estos artículos se analizarán en el siguiente apartado. Los artículos no relevantes son los que no tienen aporte y tratan temáticas muy diferentes a las actualmente investigadas.

De la ecuación de búsqueda definida en el apartado anterior que fue aplicada en las bases de datos WEB OF SCIENCE y SCOPUS, se identificaron 52 artículos relevantes (Tabla 1), ya que estos artículos han desarrollado soluciones que se han aplicado para mejorar la eficiencia en la programación de recursos o actividades, enfocadas directamente a la agricultura, los autores que se centran en estos temas se pueden observar en la tabla 2.

Tabla 2
Autores que han investigado sobre programación o planeación de recursos o actividades, enfocadas directamente a la agricultura y sus principales objetivos.

Elaboración propia.Tabla 2 Autores que han investigado sobre programación o planeación de recursos o actividades, enfocadas directamente a la agricultura y sus principales objetivos.

La tabla 2 muestra los autores que, según la búsqueda realizada, han enfocado sus investigaciones en optimizar la programación o planeación de recursos en la agricultura para diferentes cultivos, con diversos métodos de solución, como se puede ver con Joannon, et al. (2005), quienes buscan generar más flexibilidad en la programación de operaciones o recursos, para que los agricultores puedan ser más asertivos, y lo basa en encuestas a ellos mismos. Autores como Sørensen y Nielsen (2005), tratan el recurso humano en operaciones agrícolas, pero combinado con maquinaria para observar cómo pueden tener mayor rendimiento ciertas actividades. De la misma manera, Guan, et al. (2008), también tratan la maquinaria junto con el recurso humano, pero con el propósito de desarrollar un flujo de trabajo en los cultivos de caña de azúcar.

Adicional a esto, Corner y Foulds (2005), exponen a partir de la especificación de cada actividad, tanto de maquinaria como de personal, la forma de minimizar la recolección de bloques forestales. Autores como, Foulds y Zhao (2007), también examinan la maquinaria de cosecha y el personal, pero con el objetivo de mejorar los horarios de trabajo; existen investigaciones en el análisis desarrollado, que se centran igualmente en el bienestar del trabajador, en donde tienen en cuenta los reposos y el programa de trabajo, para que no resulte ningún tipo de molestia indebida, involucrando las cultivadoras (Tiwaria y Giteb, 2006). Autores como Ooster, et al. (2013), se centran en el desempeño laboral. Así mismo, otros autores se enfocan en el rendimiento, la programación o planificación de tareas, desde una área más administrativa (Costa, Menesatti y Spinelli, 2012; Alaiso, Backman y Visala, 2013; Marques, Sousa y Rönnqvistb, 2014), estos enfoques se hacen indispensables en el análisis de un cultivo para genera rentabilidad en los negocio agrícolas.

Se pudo encontrar en la literatura analizada en la tabla 2, autores como Ali, Verlinden y Van Oudheusden (2008), Berruto y Busato (2008), Bochtis, et al. (2009), Bochtis y Oksane (2009), Hameed, et al. (2010), Bakhtiari, et al. (2013) y Edwards, Bochtis y Søresen (2013); los cuales centran sus investigaciones en el recorrido de una máquina y como pueden desarrollar algún tipo de optimización o mejora en este tema en específico, lo cual toma una mayor importancia a medida que las operaciones en campo se automatizan.

Así mismo, se encuentra autores como Ferrer, et al. (2008) y Arnaout y Maatouk (2010), que centran sus estudios en el cultivo de uva, en donde no solo tienen en cuenta la optimización de las operaciones y la reducción de costos, si no también incluyen la calidad del fruto en el momento de la recolección, ya que esto afecta significativamente la calidad del vino producido; Monjezi, et al. (2016), también desarrolla su investigación en la agricultura, pero lo propone desde la programación de proyectos de producción de caña de azúcar. Bochtis, et al. (2013), desarrolla una investigación en la que se centra en la planificación de operaciones secuenciales, pero incluye en su estudio la incertidumbre de la predicción de tiempos en el trabajo, lo que genera unos resultados más asertivos y aplicables a la industria agrícola.

En la revisión actual se encontró que existen autores que involucran las condiciones del suelo en sus investigaciones (Tittonell, et al., 2007; Khani, et al., 2010), así como, la disponibilidad del agua (Naivinita, et al., 2010) y condiciones medioambientales o ecológicas (Banhara, et al., 2010; Eakin, et al., 2011); que al tratarse de la agricultura el objeto de estudio analizado para el actual documento, es de importancia incluir esta variables en las investigaciones y los autores anteriormente mencionado logran darle la relevancia pertinente.

Existen autores de los observados en la tabla 2, que tratan la optimización de operaciones desde el recurso humano, como lo son Wishon, et al. (2015), que buscan encontrar el número apropiado de trabajadores para unas plantaciones; Ooster, et al. (2015), que se centran únicamente en las habilidades de los trabajadores que realizan las operaciones en la horticultura, para obtener resultados más eficientes y Da Silva, Alves y Da Costa (2011), que incorpora en su investigación, el límite de horas de trabajo permitidas para un hombre. Sopegno, et al. (2016), se interesa en los mismos temas que los autores analizados anteriormente, pero difiere al enfocarse en la toma de decisiones estratégicas en la agricultura, estos autores incluyen tanto la mano de obra, como la maquinaria en todo el desarrollo del proyecto.

Desde el punto de análisis de operaciones mecanizadas o semi mecanizadas, encontramos autores como Engler, Becker y Hoffmann (2016), que buscan, a partir de su análisis de actividades, impulsar la mecanización con el soporte del rendimiento de las actividades desarrolladas. Así mismo, Pathumnakul y Nakrachata-Amon (2015), buscan avanzar en las operaciones mecanizadas y proponen como tema innovador, la fusión de campos, para que se puedan realizar las operaciones con máquinas en pequeñas fincas. Cunha, et al. (2016), centra toda su investigación en el proceso de recolección de café mecanizado, para evaluar su desempeño operacional. Autores como Fulin, Shengxue y Xiaoming (2016), incorpora de igual manera la maquinaria agrícola en su investigación, en donde, de acuerdo al grado de mecanización de las actividades, se puede estimar la necesidad de mano de obra.

También se detectaron varios autores que se han enfocado en la producción agrícola mecanizada (Baio, et al., 2013; Beaudoin, Frayret y Lebel, 2014; Zhou, et al., 2014; Zhou, et al., 2015; Jensen, Bochtis y Sørensen, 2015; Bochtis, et al., 2015; Edwards, et al., 2015; Jensen, et al., 2015; Montgomery, Han y Kizha, 2016;), que se pueden observar a más detalle en la tabla 2. Lo dicho hasta aquí supone que, en las actividades agrícolas se está involucrando más fuertemente la maquinaria, esto se puede dar, debido a las optimizaciones que genera el cambio de una operación manual a mecanizada, ya que, en la mayoría de ocasiones, impacta directamente en la reducción de mano de obra y tiempos de operación, que a su vez, genera reducciones en los costos totales de producción.

Una investigación que ha incluido la planificación táctica de operaciones, es la de Ruiz-Torres, et al. (2012), que ayudará a los cultivadores de flores con las decisiones de asignación de tierras y la variedad de flores, de tal manera, que los ingresos se maximicen. Esta planificación ayuda a adaptarse a los cambios del mercado, tales como la fluctuación de los precios y la demanda, de las diferentes variedades de plantas cosechadas. El problema considera las limitaciones de capacidad, fuerza de trabajo, demanda, rendimiento y variabilidad de los precios. Este proyecto, es de gran relevancia para la investigación, debido a las condiciones del cultivo y por las variables incluidas en el estudio, ya que incluyen la selección del tipo de flor de acuerdo con la demanda y precio, algo que no se ha incluido en ningún otro estudio analizado hasta el momento. Autores como Pardo, Riravololona y Munier-Jolain (2010), toman factores como las malezas, las cuales también es importante investigarlas ya que afectan de manera positiva o negativamente la rentabilidad del negocio, dependiendo de tipo de cultivo.

Para finalizar, se resaltan los trabajos de Wijngaard (1988) y Thangavadivelu y Colvin (1997), ya que fueron identificados como relevantes, pues son pioneros en aplicación de herramientas de programación de operaciones en la agricultura, con aportes como la programación de puestos de trabajo y la consideración del clima como criterio para saber si es óptimo o no realizar actividades de labranza. No se pueden dejar de un lado, los autores que también trataron este tema, como lo son, Van Wyk y Hatting (1964), Stuart (1971), Van Elderen (1978) y Van Elderen (1980). Weintraub Y Romero (2006), realizan un análisis acerca de la aplicación de la investigación de operaciones en la agricultura y su evolución, en donde se observa que ha sido altamente aplicada y ha tenido una evolución rápida en el sector, y señalan retos para futuros investigadores en el tema, al incluir variables propias del sector agrícola.

Al observar cada investigación detalladamente, se pudieron encontrar los siguientes resultados de relevancia: el 55,8 % de las investigaciones, se centran solo en programación o planeación de actividades agrícolas, el 38,5 %, se enfocaron en la combinación de programación o planeación de actividades agrícolas y los recursos que las realizan, mientras que solo un 5,7 % de las investigaciones se centraron en los recursos que realizan las actividades. Por lo que se pudo concluir, que lo que toma más relevancia en el campo de la investigación agrícola, esta orientado a las actividades, no a los recursos con los que realizan las operaciones.

Por otra parte, los recursos que realizan las actividades agrícolas, que más se han estudiados son: la maquinaria con un 42,3 %, la combinación de la maquinaria y la mano de obra con un 21,2 %, la mano de obra con un 19,2 % y un 17,3 % de las investigaciones no especifican los recursos o incluyen algún otro solo estudiado en ese artículo. De estos resultados se concluyó, que la maquinaria agrícola es de alta relevancia en los estudios analizados, seguido por el recurso humano que desarrolla la labor agrícola. Así mismo, se detectó que, el 50 % de las investigaciones incluidas en este documento, aplican modelos matemáticos para darle solución a los problemas planteados o realizar las investigaciones pertinentes, y un 13,5 %, recurrió a la simulación como herramienta de investigación.

Como conclusión principal, se puede observar que la programación de operaciones o recursos en la agricultura, ha sido estudiada hace más de 50 años; se identifica como un tema de gran relevancia para varios autores, no solo por los aportes al crecimiento y desarrollo de este sector de la economía, sino por los retos que genera la aplicación de las herramientas de programación, a las condiciones particulares del sector agrícola. Así mismo, se detecta un desafío importante más allá de las condiciones de la agricultura (condiciones meteorológicas, de terrenos, etc.), como lo es, las variaciones de acuerdo al cultivo (especificaciones del producto que se cultiva), ya que, como se detectó en la discusión de literatura, cada investigación se enfoca en un cultivo, lo que genera, variables muy diversas en el campo de la agricultura, enfocadas al objeto de estudio.

Adicional a esto, como se pudo observar en varias de las investigaciones mencionadas en la tabla 2, la programación adecuada de recursos o actividades genera un impacto en los costos de las operaciones estudiadas, de igual manera, se detectaron los siguientes factores importantes en la asignación o programación de actividades o recursos: condiciones del cultivo, recurso que realiza las actividades, forma de realizar las operaciones, condiciones meteorológicas, forma de programar y calidad del producto. Hay que mencionar, además, que todo lo analizado y concluido en el actual documento genera un visión clara de los cultivos que se están estudiando y las herramientas de programación y planeación que se están teniendo en cuenta para este campo de estudio, lo que genera una base de investigaciones enfocadas al desarrollo agrícola y que pueden ser de utilidad como insumo para llevar acabo investigaciones enfocadas a la optimización de actividades o recursos en la agricultura.