Simulación de la cadena de la carne
LAS VENTAJAS DE ANTICIPAR EL FUTURO
La Universidad de Belgrano diseña un software para analizar cada variable de un negocio complejo.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Belgrano (UB) está trabajando en un modelo de simulación de la cadena de la carne. La metodología, que incluye a todos los actores del negocio, permite evaluar previamente cómo determinadas acciones llevadas a cabo en un punto específico de la cadena impactarían sobre el resto de los actores en términos productivos y comerciales.
"Si las medidas que se toman en el sector agroindustriales decidieran en función de cómo afectan a la cadena de valor en su conjunto y no a cada uno de sus eslabones de manera aislada, los resultados serían mucho más eficientes y sustentables en el tiempo", aseguró Carlos Manuel Méndez Acosta, decano de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Belgrano.
Méndez Acosta esta trabajando junto a un equipo de investigadores en el desarrollo de herramientas tecnológicas que ayuden a mejorar la actividad ganadera, a partir de una correcta toma de decisiones.
"En el país aún no existen modelos de este tipo que puedan trabajar sobre el sistema en su conjunto de una manera eficiente. Esta falta deriva en que se tomen medidas como las que se implementaron con los límites impuestos al peso de faena y el cierre de las exportaciones, que en muchos casos terminaron siendo contraproducentes", explicó el especialista durante una charla realizada en la UB sobre los modelos de simulación de la cadena de la carne bovina en la Argentina.
Por eso, los trabajos actuales se concentran en el desarrollo de un software que permite manejar una gran multiplicidad de variables al unísono y en forma interrelacionada.
La idea es definir las variables claves del sistema ganadero, que sumarían alrededor de 60. De esa forma, se puede conocer el mecanismo decisorio de cada eslabón y armar un modelo formalizado de la cadena, que involucre el proceso que va desde los criadores hasta la góndola del supermercado, pasando por los invernadores y los frigoríficos, entre otros actores.
En la actualidad, los empresarios pueden acceder a modelos de simulación que no contemplan a toda la cadena y sus interrelaciones.
Hay algunos simuladores más completos pero que funcionan en Excel, que no permite manejar todas las variables del sistema.
Por eso, los investigadores de la Universidad de Belgrano trabajan con otro esquema.
"Vamos a modelizar la cadena con sus flujos de carne, información y dinero. Esto le va a dar una dimensión diferente a los modelos existentes, porque hay una cantidad de realimentaciones en todos los sistemas que hasta ahora no se conocen", aseguró.
En este contexto, una de las principales variables a estudiar va a ser el comportamiento del precio; cómo se toman decisiones en función de éste y cómo se trasladan los efectos de esas decisiones a lo largo de toda la cadena.
Según el especialista de la UB, hasta tanto no se determinen esas interrelaciones, los empresarios seguirán definiendo el rumbo de sus negocios con supuestos que no tienen una base sólida de conocimiento, y se arriesgarán a cometer errores.
"Lo importante es pasar de un esquema causal a uno formal, con sus stock y flujos. Una vez que el modelo esté armado, se hará una interfase para operar sobre las distintas variables", señaló el técnico de la UB.
Por eso la información que se cargue en el sistema es fundamental.
"Tenemos que trabajar con informantes calificados, con trabajos de investigación impulsados por las universidades, las asociaciones de productores y la SAGPyA", aseguró.
Méndez Acosta adelantó que, en un mes, en la Universidad de Belgrano funcionará un centro de simulación de negocios para trabajar sobre distintos tipos de modelos, que incluyen a otras actividades productivas, además de la ganadería. Mientras tanto, los interesados pueden bajar gratis de Internet (www.mit.edu) la información metodológica para poner en marcha diferentes modelos de simulación.
"Hoy tenemos la herramienta, pero contamos con la mitad del conocimiento", dijo el especialista, para quien este modelo de simulación permitiría aprender cómo funciona un sistema complejo, mejorar la calidad de decisiones y determinar políticas públicas y privadas del sector con mayor precisión.
Fuente : Clarin
|
