1. Introducción
DECOFRUT es una empresa dedicada al servicio de manejo, control de calidad de
los productos de exportación e importación y de despacho a clientes (Fruitonline).
Cuenta con sistemas especializados en la gestión de almacenaje de productos
junto con un programa de Gestión de Inventarios de DECOFRUT (IMS)
complementado con el uso de un software que permite llevar un registro de control
del despacho.
Además la empresa garantiza la correcta entrega de la fruta a los compradores,
evitando rechazos y las consecuencias que esto conlleva. En general cuenta con
servicios de inspección al arribo junto con servicios de inspección en origen, cuyo
objetivo es lograr dar una garantía de calidad y satisfacción tanto a los
exportadores, compradores y a la empresa como tal (Fruitonline).
La empresa posee un área encargada de estadísticas en la cual se obtienen y
proyectan datos de exportaciones de fruta fresca chilena para cada temporada,
publicando libros para generar accesibilidad de dicha información, tales como
“ExpordataYearbook”, “ExpordataFullcargo‟‟, „‟Frutionline- Pro SeadonOverview‟‟,
Reportes de Mercado, Reporte de cosecha, todas estas publicaciones están
basadas principalmente por ASOEX (Fruitonline).
Actualmente DECOFRUT se encuentra enfrentando un problema de referencias en
las base de datos que ocupa para generar la información, estadísticas y cifras de
exportación del país que posteriormente serán publicada disponible para
personas y entidades que necesitan acceso a esta información.
El problema
DECOFRUT es una empresa de gran prestigio que se encarga del control de
manejo y calidad de la fruta exportada, además cuenta con gran trascendencia a
nivel mundial. Por lo tanto, tiene la responsabilidad de realizar datos estimativos
correctos, para el posterior uso por terceros.
Para la formación de los datos proyectados estadísticamente, la empresa cuenta
con modelos matemáticos cuya funcionalidad es estimar la producción potencial de
manzanos y para esto cuenta con información recopilada de diversas maneras.
Las fuentes principales de la obtención de información, son datos de ODEPA y
consultas de manera particular a los productores de manzanos de la variedad de
interés en las regiones de mayor producción, en este caso la sexta región.
En cuanto al modelo matemático utilizado, este cuenta con la incorporación de
diferentes factores que hacen acotar y reducir los errores para la estimación de la
producción, es decir, tener los suficientes parámetros para contabilizar de manera
REAL dicha producción del país, sumando todos los componentes utilizados, tales
como información entregada por los productores consultados, cálculo del pick de
producción de los árboles frutales en sus distintos estados fenológicos para
establecer cuantos años finalmente son los que se llega a plena producción y
llevarlo al modelo; Datos de años anteriores para establecer una referencia
comparativa para el siguiente año y posteriores.
Esencialmente el problema radica en la credibilidad de los datos duros para
realizar el trabajo con mayor exactitud. La poca disponibilidad que se tiene de la
información dada por los productores, además de conseguirlos de una manera
muy poco eficiente, sumado a que la petición de entrega de información es reacia
para los productores de manzanos por un tema de competencia y posible

2. desventaja que se pudiera tener frente a los demás productores, hacen imposible
la realización del buen trabajo para DECOFRUT, cabe mencionar también que
para estimar las cifras necesarias no se cuenta con apropiadas bases de datos.
Esto se debe a que generalmente estas no se encuentran actualizadas. Un
ejemplo es el caso de ODEPA cuya información disponible para este caso,
manzanos, se hace cada un periodo de tiempo largo, teniendo la última
actualización del año 2007 (ODEPA). Este registro se realizó en la VII región y
cada catastro nuevo se hace en distintas regiones.
Soluciones
Para realizar una solución potencial a la problemática de DECOFRUT, la empresa
tiene que generar datos confiables que permitan reducir el margen de error del
modelo, permitiendo calcular un valor más cercano a la realidad para la
determinación de la producción potencial de manzanos en Chile.
Para esto se analizó el modelo y se encontraron deficiencias que contribuyen a
producir resultados inciertos que aumentan el margen de error del modelo. Como
se puede apreciar en la Figura 1, estos son en gran medida, la superficie ocupada
para la estimación y el rendimiento obtenido en los años del vivero del frutal (39
años) ya que el modelo se basa en estos dos factores. Estos datos si bien no
están del todo incorrectos, pueden ser mejorados ya que en el caso del
rendimiento, la gran cantidad de variedades y los distintos portainjertos sumado al
manejo realizado en los últimos años en los que se busca precocidad y altas
densidades genera una gran variabilidad del rendimiento, lo que hace difícil la
estimación de un rendimiento fijo para el modelo por lo tanto hay que realizar un
promedio de los rendimientos de las variedades más producidas en las regiones.
En cuanto a la superficie, va cambiando, aumentando constantemente, incluyendo
nuevas variedades de mejor calibre y demanda, ampliando las hectáreas
cultivadas de otras ya establecidas en Chile por la gran rentabilidad que posee
este frutal.
El clima es otro factor de importancia en el cálculo de la producción del manzano
ya que incide en los estados fenológicos de la planta (floración, cuaje, crecimiento
del fruto), por el lo tanto si las condiciones climáticas son buenas se verán
reflejadas en un buen rendimiento y si los factores climáticos son adversos pueden
reducir de forma drástica la producción. La demanda que tiene la manzana va en
aumento, según el modelo realizado y diversos estudios realizados (Redagrícola).
Esto se debe a las nuevas variedades introducidas, la expansión de mercados en
Asia y Europa, sumado a el posicionamiento de Chile como un gran exportador de
manzana. Por último los costos asociados a la producción de manzanos son
compensados con la gran rentabilidad que posee este frutal.
Como se puede apreciar son muchos los factores reales que inciden en la
producción de manzanos, y no menos importantes estimarlos, debido a la
creciente demanda de este producto estrella en el mercado frutícola.
Q=f(P; SUP; REND; DDA;COSTOS;CLIMA;EDAD)
Figura 1. Factores que influyen la producción real del manzano.
Como estos son datos son muy variables y de muy difícil acceso, se concretó que
el calculo estimativo que se realiza actualmente es acertado, sin embargo se
puede dar un mejor enfoque a la forma, apuntando a la gestión.
Daniela gestiona sus tareas y ordena su trabajo de acuerdo con las mejoras que
pueden realizarse al modelo. Para mejorar el modelo se debe gestionar mejor los

3. recursos disponibles, creando nuevos modelos o estrategias. Es por ello que la
recomendación consiste en exponer los puntos críticos de como opera la división a
la que esta a cargo, de modo que pueda reconocer realmente las posibles
mejoras a nivel de gestión, organización y optimización para llegar a sus objetivos.
Las mejoras en gestión y organización tendrán un impacto directo beneficioso a
largo plazo en el modelo.
Los puntos importantes son:
Tiempo invertido: Entiéndase por horas de trabajo destinadas a la
recopilación de información, procesamiento de datos y actualización del
sistema.
Personal disponible: Personas que colaboran con la labor y/o que participan
en la obtención de resultados, personas con las que se cuenta en el
proceso y son responsables.
Fuentes de información: Estar al tanto de la cantidad y veracidad de las
fuentes de información procurando que cada vez existan datos de mejor
calidad, extendiéndose hacia las variables del modelo
Actualización constante del modelo: Cuestionar como se ponderan las
variables al modelo constantemente permite ensayar cuales son las
variables más sensibles, las de mayor cambio año a año y de como los
cambios tecnológicos de la producción de manzanas
Fijar Metas a corto plazo: Mejorar el modelo, acotando cada vez más el
porcentaje de margen de error, puede significar que la gestión de los
recursos disponibles se está haciendo correctamente y genera experticia
para conocer como se comporta año a año el modelo predictivo con los
datos ingresados
El nivel de mejora del modelo de predicción de la producción de manzanos se
podrá observar a largo plazo ya que no es una solución directa a la problemática
que se tiene, sin embargo a pesar de que incluso no se resuelva o se mantenga el
modelo tal y como está mejorará notablemente la eficiencia, organización y nivel
de conocimiento de los errores que se están cometiendo y las optimizaciones que
deben realizarse.
Conclusiones
A partir del trabajo realizado se desarrollaron las siguientes conclusiones:
El sistema por el cual se realiza la estimación para la producción es un modelo
que integra muchas variables que determinan el valor final esperado. Es
imposible generar otro sistema u otra forma de modelo diferente a la ya
establecida, puesto que la única forma de conseguir la información necesaria
es a través del método del que se dispone.
Se debe hacer una corrección anual para evaluar la eficiencia del modelo
mejorado, puesto que existen diversos factores. Como la incidencia de plagas y
enfermedades, heladas, falta de frío, exceso de luz, suelos poco profundos,
compactados, etc. que afectan de forma negativa la estimación desarrollada
para determinar la producción. Además dentro del modelo ya establecido
existen errores como la sobre estimación del rendimiento después de los
quince años de cultivo que hacen aún más impreciso el cálculo.
Mantener una buena administración y gestión de la información y los recursos
humanos disponibles, es clave para mejorar la estimación final y entregar un
producto de calidad.

4. Bibliografía
Fruitonline. Servicios de información. [en linea]
<http://www.fruitonline.com/> . Visitado el (fecha).
ODEPA. Catastro frutícola Principales Resultados Región del Maule. [en
linea] ODEPA, CIREN, MINAGRI. Santiago, Chile. 2007
<http://bibliotecadigital.ciren.cl/gsdlexterna/collect/bdirenci/index/assoc/HAS
H8373.dir/cfpr07_2007.pdf> ISBN Nº 978-056-7153-82-4
REDAGRÍCOLA.Edición Nº 46. Manzanos.<www.redagricola.cl>.
Agosto/septiembre, 2012. ISSN: 0718-0802.

5. UNIVERSIDAD DE CHILE
FACULTAD DE CIENCIAS AGRONÓMICAS
PRÁCTICA III
Consultoría:
Caso Decofrut
Cliente:
Daniela Rubio
Integrantes:
Samuel Campos
Hugo Cruz
Alejandra Fernández
Paula MartÍnez
Jorge Moraga
Santiago, Chile. 2012