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UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN ANTONIO ABAD DEL CUSCO
Escuela de Postgrado Maestría en Administración
“DINÁMICA DE SISTEMAS, APLICADA A LA ADMINISTRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PARA LOS PROYECTOS DE
MEJORAMIENTO DE RIEGO EJECUTADOS EN LA REGIÓN DEL CUSCO”
ROBERT ANTONIO, ROMERO FLORESCUSCO – PERÚ
2011
UNSAAC - EPG
RESUMEN El presente trabajo ilustra una aplicación de
la Dinámica de Sistemas II en el campo de la administración de sistemas complejos para la solución de problemas socio-técnicos, siendo el caso específico del Perú la administración de sistemas socio-económicos en proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en el Cusco por el Proyecto Plan Meriss Inka.
Para aplicar la Dinámica de Sistemas es necesario conocer la Teoría General de Sistemas y el enfoque de sistemas para que posteriormente se puedan identificar adecuadamente las variables que intervienen en el sistema y su posterior simulación en computador y de esa forma tener una referencia confiable sobre el posible comportamiento de los proyectos en un futuro cercano y así reducir la incertidumbre.
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RESUMEN
Los proyectistas al iniciar el proyecto de mejoramiento de riego no tienen adecuadamente identificadas las variables endógenas y exógenas que intervienen en el proyecto visto como un sistema; así mismo, existen pocas referencias sobre la relación lógica que existe entre las variables que intervienen en el desarrollo del proyecto y como pueden afectar al desempeño del sistema, la fase de conceptualización del modelo de sistema se ha realizado en los 4 años de experiencia de trabajo multidisciplinario.
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RESUMEN
La simulación por computador propuesta tuvo por finalidad validar el modelo propuesto del sistema usando Dinámica de Sistemas, de esta forma se ha validado el modelo de proyectos de mejoramiento de riego y los resultados obtenidos por simulación son coherentes con el comportamiento de datos históricos de proyectos existentes y más importante aún los resultados de la simulación nos permiten conocer si el proyecto es sostenible en el tiempo.
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RESUMEN
Por lo que se demuestra que para abarcar temas de verdadero desarrollo sostenible es necesario el trabajo multidisciplinario además que las bases de la nueva era en la que vivimos conocida como la “Edad de los Sistemas” establece que un problema es parte de un todo mayor y ese todo mayor sólo puede ser resuelto con trabajo multidisciplinario; al respecto el Doctor Jay Forrester menciona: “modelar un sistema socio-económico requiere de varios años, es un trabajo multidisciplinario e intervienen cientos de variables”.
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INTRODUCCIÓN
Capítulo 1. Trata sobre el planteamiento del problema, donde se justifica del por qué
se realiza la presente investigación y se formulan los respectivos problemas: general y específicos, los objetivos de la investigación: general y específicos, la operacionalización de variables, metodología.
Capítulo 2. Aborda sobre el marco teórico y conceptual de la investigación;
considerando los antecedentes de investigación.
Capítulo 3. Está referido a la conceptualización de los modelos de los sistemas y
subsistemas identificados en los proyectos de mejoramiento de riego durante las diferentes fases que conforman el proyecto: elaboración de estudios, construcción de obras y gestión para sistemas de riego, como resultado de este capítulo se tienen los diagramas causa efecto del sistema de producción.
Capítulo 4. Desarrolla la propuesta de formulación y aplicación del modelo; el diseño e
implementación para su simulación en computador
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INTRODUCCIÓN
Conclusiones y Recomendaciones. Anexos.
Matriz de consistencia. Información histórica del comportamiento de lluvias. Ecuaciones que rigen el comportamiento de los modelos. Fichas informativas para validar el modelo.
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CAPÍTULO IPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
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1.1 EL PROBLEMA1.1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
La implementación de los proyectos de mejoramiento de riego en el Proyecto Especial Plan Meriss Inka que a partir de esta sección del documento denominaremos PEPMI, no cumple un estándar definido para sus diferentes fases (Estudios, Programación, Valorización, Monitoreo, etc.), estos proyectos están relacionados con diferentes sistemas socio – económicos ubicados dentro del ámbito del proyecto, la falta de utilización de un enfoque adecuado hace que los proyectos sean vistos como islas En algunas reuniones de trabajo interinstitucionales se ha notado este problema en diferentes proyectos, ONGs y otros.
Esta situación ha generado que la información recolectada en el ámbito del proyecto se pierda.
La no utilización del pensamiento sistémico dificulta la adecuada identificación de variables tanto endógenas como exógenas, variables que se presentan durante el desarrollo del proyecto y la influencia que tienen sobre el comportamiento del sistema en el tiempo
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1.1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
la falta de metodologías adecuadas de modelamiento no permiten determinar con exactitud las relaciones lógico – matemáticas entre las variables del sistema sólo se conocen las variables más no así las relaciones entre ellas, lo cual hace imposible conocer que fases de retroalimentación (bucles de retroalimentación) existen en el sistema.
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1.1.1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
En los proyectos ejecutados en las provincias de Chumbivilcas y Espinar se ha podido observar que luego de algunos años de acompañamiento se presentó el fenómeno de sobreproducción, a consecuencia de este fenómeno los proyectos ingresaron en una totalmente inesperada fase de recesión regional con la consecuencia de baja en los precios de venta de los productos agroindustriales (principalmente derivados lácteos) Caso expuesto por la entonces Unidad Operativa Chumbivilcas Espinar en la Reunión de Evaluación Anual del año 2003
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1.1.1 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Peter Senge: “el aparato interno de las organizaciones esta listo para detectar amenazas a la supervivencia está preparado para cambios repentinos en el medio ambiente, no para cambios lentos y graduales”.
Problema de mayor relevancia y es la:
“Falta de herramientas para reducir la incertidumbre sobre el comportamiento futuro de los sistemas de producción para los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región del Cusco que permitan mejorar administración de los mismos”.
Se ha desarrollado: ”modelo de simulación por computador de los sistemas de producción para los proyectos de mejoramiento de riego aplicando Dinámica de Sistemas II”, que permitirá sistematizar adecuadamente los sistemas existentes y mediante simulaciones conocer con mayor grado de exactitud el comportamiento futuro de los sistemas de producción de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados por el PEPMI.
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1.1.2. PLANTEMIENTO DEL PROBLEMA
1.1.2.1. PROBLEMA GENERAL. ¿Cómo la Dinámica de Sistema II influye en la reducción de la
incertidumbre sobre el comportamiento futuro de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región del Cusco y en la mejora de la administración de los mismos?.
1.1.2.2. Problemas Específicos.
¿En que medida el Pensamiento Sistémico permite conceptualizar adecuadamente el conocimiento adquirido por el PEPMI en la implementación de proyectos de mejoramiento de riego de manera que las soluciones planteadas sean las más correctas?.
¿Cómo la Dinámica de Sistemas II influye en la formulación de los modelos del sistema de producción de los proyectos de mejoramiento de mejoramiento de riego del PEPMI de manera que estos puedan ser simulados y evaluados con ayuda del computador?.
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1.2. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
1.2.1. Objetivo General.
Desarrollar modelos de simulación por computador utilizando Dinámica de Sistemas II De los sistemas de producción para los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región del Cusco, que permitan mejorar la administración de los mismos y reducir la incertidumbre sobre su comportamiento futuro.
1.2.2. Objetivos Específicos. Conceptualizar los modelos de los sistemas de producción para los
proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región Cusco utilizando Pensamiento Sistémico.
Formular y Evaluar los modelos de simulación de los sistemas de
producción de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región Cusco utilizando metodología de Dinámica de Sistemas II y software de simulación.
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1.3. JUSTIFICACIÓN
El principal parámetro utilizado para la evaluación de proyectos socio – económicos es la sostenibilidad a largo plazo del mismo, sostenibilidad que para los sistemas de producción de los proyectos de mejoramiento de riego se miden principalmente en el fortalecimiento de las organizaciones y la rentabilidad económica de la producción
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1.3. JUSTIFICACIÓN
Con la presente investigación se ha desarrollado un modelo de simulación utilizando Dinámica de Sistemas II que permita sistematizar las variables y sus relaciones lógico-matemáticas que intervienen para determinar la sostenibilidad de los sistemas de producción para proyectos de mejoramiento de riego a largo plazo de manera que el proyectista cuente con una herramienta para tomar decisiones para la implementación del proyecto puesto que actualmente sólo se conocen los resultados de la implementación de los proyectos después de varios años siendo estos incluso negativos como la recesión regional que se presentó en los proyectos en las provincias de Chumbivilcas y Espinar.
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1.3. JUSTIFICACIÓN
Al obtener con la simulación por computador posibles escenarios futuros con mayor grado de exactitud los proyectistas tendrán una valiosa herramienta que les permitirá también saber si las decisiones adoptadas realmente reflejan los resultados esperados o se convierten en nuevos problemas a largo plazo.
la presente tesis servirá de base para el modelamiento y simulación de sistemas de producción de diversa índole como por ejemplo producción de bienes y servicios en general.
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1.4. ÁMBITO DE LA INVESTIGACIÓN
Para las fases de investigación se han tomado los proyectos de mejoramiento de riego implementados por el Proyecto Especial Regional Plan Meriss Inka en la región Cusco.
La recolección de información ha sido recabada del Proyecto de Irrigación Pampaconga ubicado en la región Cusco, provincia y distrito de Anta ejecutado por la Unidad Operativa de Anta.
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1.5. HIPÓTESIS
1.5.1. Hipótesis General.
La implementación de modelos de simulación por computador utilizando Dinámica de Sistemas II de los sistemas de producción para los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región del Cusco mejora la administración de los mismos y reduce la incertidumbre sobre su comportamiento futuro.
1.5.2. Hipótesis Específicas.
Es factible conceptualizar los modelos de los sistemas de producción para los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región Cusco utilizando Pensamiento Sistémico.
Es factible formular y evaluar los modelos de simulación de los sistemas de producción de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región Cusco utilizando metodología de Dinámica de Sistemas II y software de quinta generación.
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1.6. VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓNVARIABLE
INDEPENDIENTEDIMENSIONES INDICADORES ITEMS
MODELOS DE SIMULACIÓN POR COMPUTADOR DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PARA LOS PROYECTOS DE MEJORAMIENTO DE RIEGO
Conceptualización del modelo de simulación.
Diagramas causales del sistema.
Número de diagramas causales.
Número de variables endógenas.
Número de variables exógenas.
Bucles de retroalimentación.
Formulación y aplicación del modelo de simulación por computador.
Diagramas de Forrester.
Número de variables de nivel.
Número de variables de flujo.
Número de variables auxiliares.
Número de constantes.
Evaluación del modelo de simulación por computador.
-Medidas de Tendencia Central.-Medidas de Dispersión.-Medidas de Correlación.
Coherencia de los resultados de la simulación en relación a los datos reales.
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1.6. VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓNVARIABLE
DEPENDIENTEDIMENSIONES INDICADORES ITEMS
ADMINISTRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PARA LOS PROYECTOS DE MEJORAMIENTO DE RIEGO
Capacitación. Capacitaciones
brindadas a los
regantes.
Tiempo en que finalizan las
capacitaciones.
Organización. Fortalecimiento de la
organización de
regantes.
Tiempo en que se logra el
fortalecimiento de la
organización al 100%
Administración del
agua
Tiempo en que se logra la
administración del agua en
100%
Eficiencia de la
aplicación de
Técnicas de Riego.
Tiempo en que se logra la
aplicación de técnicas de riego
al 100%Eficiencia de la aplicación de técnicas de cultivo
Tiempo en que se logra la
aplicación de técnicas de
cultivo al 100%
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1.6. VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓNVARIABLE
DEPENDIENTEDIMENSIONES INDICADORES ITEMS
ADMINISTRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PARA LOS PROYECTOS DE MEJORAMIENTO DE RIEGO
Obras Obras planificadas. Tiempo en que se logra la
administración del agua en
100%
Agua para Riego. Oferta hídrica
captada con
proyecto.
Tiempo en que se logra
culminar las obras al 100%
Suelo Agrícola.Total de suelo agrícola a lograr con el proyecto.
Tiempo en que se logra el
objetivo de suelo agrícola con
proyecto.
Porcentaje de incremento de
suelo agrícola.
Producción. Producción total (Kg). Porcentaje de incremento de
la producción con proyecto.
Intensidad de Uso
de Suelo
Campañas agrícolas
por año
Porcentaje de incremento de
campañas agrícolas por año.
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1.7. METODOLOGÍA
1.7.1 Método de Investigación
En la presente investigación se usó el método científico para probar los resultados de la investigación.
Analítico. Sintético. Cuantitativo (variables e indicadores). Cualitativo (interpretación del significado de los resultados).
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1.7. METODOLOGÍA
1.7.2. Diseño de la Investigación.
NO EXPERIMENTAL, pues analizando las variables independientes como por ejemplo “Modelo del Sistema de Producción Agrícola”, esta variable está diseñada sobre la base del sistema real y por ende no se tiene la posibilidad de predisponerlo.
Es del tipo longitudinal correlacional pues describe las relaciones de todas las variables que intervienen en el sistema en un intervalo de tiempo dado.
De acuerdo a la Teoría General de Sistemas tenemos que observar las relaciones entre las variables que generen neguentropía en el sistema (causa – efecto).
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1.7. METODOLOGÍA
1.7.3. Tipo de Investigación.
El tipo de investigación es investigación aplicada pues tienen propósitos prácticos bien definidos; es decir, se plantea la presente investigación para transformar un determinado sector de la realidad como es el campo de la Dinámica de Sistemas II aplicada.
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1.7. METODOLOGÍA
1.7.4. Población y Muestra.
1.7.4.1. Población.
Actualmente Plan Meriss Inka cuenta con 34 años y ha mejorado los sistemas de riego en más de 109 proyectos en las regiones de Cusco y Apurimac. En la Región Cusco ejecutó 102 proyectos entre los cuales tenemos proyectos de gran, mediana y pequeña envergadura con una inversión de US$ 62 849 047,00 incorporando 31 382 hectáreas a la frontera agrícola bajo riego en beneficio de 25 701 familias campesinas.
Número máximo de meses en el que se logra el fortalecimiento de la organización para el caso se considera la información del proyecto de irrigación Pampaconga.
Cuyas características son: 544 familias en un área neta de 423 Ha con una inversión de US$ 618 345,00
N = 24 meses
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1.7. METODOLOGÍA
1.7.4.2. Muestra.
Para la investigación en particular los datos recolectados correspondientes a los meses en los que se logra el fortalecimiento de la organización son fáciles de procesar y analizar estadísticamente con ayuda del computador para fines de realizar el proceso de simulación por lo que se trabajará en la investigación con la información recolectada durante los 24 meses considerados en la población, por lo tanto:
n = 24 meses
PQNE
NPQn
4)1(
42
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CAPÍTULO IIMARCO TEÓRICO CONCEPTUAL
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2.1. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
2.1.1. Carlos I. Flores, Eduardo A. Holzapfel y Octavio Lagos. – Universidad de Concepción – Chile (2010), en la investigación: “Sistema Dinámico de Soportes para la Toma de Decisiones para la Administración de Agua para Cultivos en Riego: Desarrollo el Modelo y Aplicación”.
La evaluación de la gestión actual del agua bajo criterios normalmente aplicados por el usuario alcanzan valores mínimos, la aplicación y la eficiencia total de la distribución obtuvieron valores de 58.65% y 61.0% respectivamente, estableciéndose como resultado un estado de la gestión de los factores igual a "menos que bueno". Con el uso de INNOVA RIEGO estos valores se han mejorado hasta valores de 95,89% de eficiencia de aplicación y 94.61% de eficiencia en la distribución total
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2.1. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
2.1.2. Ioannis N. Athanasiadis – Instituto de Inteligencia Artificial Dalle Molle Suiza, Fani A. Tzima y Pericles A. Mitkas Universidad Aristóteles de Thessaloniki Grecia. (2010), en la investigación: “Modelamiento y Simulación Basado en Agentes para la Administración de Riego: Aplicaciones y Potencial”.
Las herramientas de modelamiento y simulación basas en agentes involucran modelos con alta incertidumbre, así ellos pueden ser considerados como herramientas para explorar futuras tendencias en escenarios específicos en lugar de proyecciones precisas del futuro.
Las herramientas de modelamiento y simulación basadas en agentes pueden ser validadas de forma conceptual o estadística, Sin embargo los procesos sociales son muy difíciles de simular como típicamente ocurre hay poca información disponible a nivel de comportamiento individual de los proyectos.
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2.1. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
2.1.3. Elmahdi. A. y T. Etchells – Universidad de Melbourne, H. Malano - Centro de Investigación Cooperativa para el Futuro del Riego y S. Khan - Universidad Charles Sturt (2005), en la investigación: “Enfoque de Dinámica de Sistemas para la Optimización de la Gestión de Demanda de Riego”.
Un modelo de programación lineal utilizando dinámica de sistemas ha sido desarrollado para determinar el uso óptimo de agua y patrones de cultivo de un área agrícola en relación a dos objetivos: maximizar el beneficio neto y minimizar la cantidad de agua para riego. Para demostrar la prueba del concepto un modelo preliminar ha sido aplicado al área de irrigación “Coleambally” considerando que la misma eficiencia sin calibración. El área de cultivo óptima ha sido determinada para un año. Un caso ha sido estudiado donde el área de cultivo ha sido permitida cambiar dentro de cierto límite.
El volumen de agua ahorrado es estimado en 23% cuando el área de cultivo es cambiado entre 0.5 y 1.5 veces el área de cultivo actual. El estudio provee una visión de cómo mejorar la administración del área agrícola cuando existe escasez.
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2.2. BASES TEÓRICAS
2.2.1. SISTEMA.
De acuerdo a los conceptos observados en la bibliografía podemos definir a Sistema como: "El conjunto de elementos relacionados entre si en función de un objetivo común, actuando en determinado entorno y con capacidad de autocontrol"...[3]
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.2. Clasificación de los Sistemas. Estructura estática. Sistema Dinámico Simple. Sistema Cibernético. Sistema Abierto o Estructura de Auto mantenimiento. Organismos Inferiores. Sistema Animal. Hombre. Sistema Social o Sistema de Organización Humana
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2.2. BASE TEÓRICA.
2.2.4. Sistema de Información. Conjunto de componentes interrelacionados que permiten,
capturar, almacenar y distribuir la información para apoyar la toma de decisiones y el control en una institución".
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.5. Administración de Sistemas.
“la disciplina de sistemas que ayuda al seguimiento del adecuado funcionamiento de la institución y predice su futuro desempeño de manera que puedan intervenir cuando las cosas no van bien. Los sistemas ayudan a la administración con el control de la institución” ...[5]
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.7. Modelo.
Podemos definir modelo como una representación abstracta de la realidad, Un modelo muestra las relaciones entre causa y efecto, entre los objetivos y restricciones. “Los modelos se utilizan en problemas que no se pueden resolver por medio de soluciones directas debido a su magnitud, complejidad o estructura, a menudo que se puede manejar buscando una solución aproximada por medio de modelos de simulación”… [2]
2.2.8. Simulación.
La simulación es una técnica de experimentación en que se usan modelos lógico – matemáticos con la finalidad de obtener posibles soluciones sobre modelos... [10].Los modelos implementados mediante Dinámica de Sistemas se representan en base a ecuaciones diferenciales [27].
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.9. Teoría General de Sistemas
“Nueva disciplina llamada teoría general de los sistemas. Su tema es la formulación y derivación de aquellos principios que son válidos para los sistemas en general”… [29].
2.2.10. Dinámica de Sistemas
La definición más concisa de dinámica de sistemas es la siguiente: “Ciencia que estudia el comportamiento de los sistemas dinámicos”... [2]
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.11. Construcción de Modelos en Dinámica de Sistemas.
2.2.11.1. Fase de Conceptualización.
La fase de conceptualización se inicia con una familiarización con el problema a estudiar el resultado de esta fase son diagramas causales.
2.2.11.2. Fase de Formulación.
Una vez obtenido el diagrama causal del sistema se procede a la formulación del mismo para lo cual se utiliza un lenguaje formal lógico – matemático.
2.2.11.3. Fase de Evaluación.
Una vez construido el modelo se procede a ensayar, por medio de convenientes simulaciones, las hipótesis sobre las que se ha construido el modelo así como la consistencia entre las mismas.
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2.2. BASE TEÓRICA.
AB
+
+ B1
A1
NIVEL DESEADO
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.12. La Dinámica de Sistemas II – La Quinta Disciplina.
Peter Senge , actual jefe del Centro de Aprendizaje Organizativo del Massachusetts Institute of Tecnology (MIT) Peter M. Senge es el Director del Centro para el Aprendizaje Organizacional del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
Aplicación de la Dinámica de Sistemas a la Empresa de acuerdo a modelos no lineales simulados por ordenador
2.2.12.1. Pensamiento de Sistemas.
Los negocios y otras empresas humanas también son sistemas. También están ligados por tramas invisibles de actos interrelacionados
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2.2. BASE TEÓRICA
2.2.12.2. Dominio Personal.La gente con alto nivel de dominio personal es capaz de alcanzar coherentemente los resultados que más le importan.
2.2.12.3. Modelos Mentales.Los “modelos mentales” son supuestos hondamente arraigados, generalizaciones e imágenes que influyen sobres nuestro modo de comprender el mundo y actuar
2.2.12.4. Visión Compartida.La idea sobre el liderazgo que ha inspirado a las organizaciones durante miles de años, es la capacidad para compartir una imagen del futuro que se procura crear.
2.2.12.4. Aprendizaje en Equipo.“¿Cómo puede un equipo de administradores talentosos con un coeficiente intelectual de 120 tener un coeficiente intelectual colectivo de 63?”… El punto de partida es el DIÁLOGO.
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2.2. BASE TEÓRICA.
Nube Representa una fuente o un
pozo, puede interpretarse como
nivel inagotable
Nivel Representa una acumulación de
un flujo.
Flujo Variación de un nivel, representa
un cambio en el estado del
sistema.
Canal de
Material
Canal de transmisión de una
magnitud física que se conserva.
Canal de
Información
Información que no es necesario
que se conserve.
Variable
Auxiliar
Cantidad con cierto significado
físico en el mundo real y con un
tiempo de respuesta
instantáneo.
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CAPÍTULO IIICONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELO DEL SISTEMAS DE PRODUCCIÓN PARA LOS PROYECTOS DE MEJORAMIENTO DE RIEGO
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ACCESO AL AGUA
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CONCEPTUALIZACIÓN
El PEPMI identifica las siguientes situaciones problemáticas: Capacitaciones rústicas. Pérdidas por filtración. Inadecuadas estructuras de distribución. Organización poco sólida en la administración de recursos
hídricos. Deficiente utilización de recursos hídricos a nivel de parcela. Las principales consecuencias:
Insuficiente disponibilidad y oportunidad hídrica. Conflictos continuos. Periodos de siembra extensos. Los cultivos son vulnerables a efectos de sequías y heladas. Limitado uso del suelo.
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CONCEPTUALIZACIÓN
A consecuencia de las situaciones problemáticas se tiene:
“BAJOS NIVELES PRODUCTIVOS” Donde se resalta la presencia de cultivos de menores costos. Para afrontar la situación problemática el PEPMI implementa
proyectos de mejoramiento de riego, las fases que involucra el desarrollo de un proyecto de mejoramiento de riego son:
Elaboración de Estudios. Construcción de Obras. Sistemas de Riego en Gestión por Usuarios
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Determinar la viabilidad económica, social y ambiental así como presentar los expedientes técnicos para la ejecución del proyecto, dentro del marco lógico que siguen los proyectos se considera:
Estudios de identificación y priorización de cuencas. Estudios de priorización de proyectos. Estudios de pre factibilidad y/o factibilidad con diseños definidos.
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3.2. CONSTRUCCIÓN DE OBRAS.
Esta fase de los proyectos tiene como principal objetivo la construcción de infraestructura de riego como son represas, canales de riego, bocatomas, etc., infraestructura que tiene la finalidad de transportar el líquido elemento a los terrenos agrícolas del campesino evitando que el agua se filtre
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3.3. SISTEMAS DE RIEGO EN GESTIÓN POR USUARIOS.
Consolidación de organizaciones de riego. Riego parcelario y manejo de cultivos. Protección de la Infraestructura de riego, agua y suelos.
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3.4. ANÁLISIS DEL ENTORNO DEL SISTEMA
Sistema deProducción Agrícola
Cooperación Extranjera
EconomíaNacional
Política Sectorial
Instituciones de apoyo alsector agrícola
Ganadería
Transporte
MercadoTecnología
Legislación
SituaciónGeo-Demográfica
Agroindustria
UNSAAC - EPG 3.4. ANÁLISIS DEL ENTORNO DEL SISTEMA
COOPERACIÓN EXTRANJERA
Fortalecimiento de las relaciones
Naturaleza de AcuerdosMonto de FinanciamientoTipo FinanciamientoInstituciones Cooperantes (KFW y GTZ)
ECONOMÍA NACIONAL
Fortalecimiento Funcional
Inflación / RecesiónPolítica MonetariaPolítica Exportaciones e ImportacionesTributación
LEGISLACIÓN
Ley de AguaLey de PrivatizaciónOrganización NacionalComité de Riego
POLÍTICA SECTORIAL
Ministerio de agriculturaResoluciones Ministeriales
UNSAAC - EPG 3.4. ANÁLISIS DEL ENTORNO DEL SISTEMA
GANADERÍA
Demanda de pastos y forrajes
INSTITUCIONES DE APOYO AL SECTOR AGRÍCOLA
Proyecto Ejecutor Plan Meriss InkaProyectos Especiales (Instituto de Medio Ambiente (IMA), MARENAS, ONGs, etc.)
SITUACIÓN GEO-DEMOGRÁFICA
Localización y Población (a nivel de provincia) Ubicación del ProyectoUbicación HidrográficaUbicación PolíticaDemografía
TRANSPORTE
Distancia y calidad de víasTipo de acceso
AGROINDUSTRIA
Demanda de Insumo Calidad / CantidadAgroindustria Potencial
UNSAAC - EPG 3.4. ANÁLISIS DEL ENTORNO DEL SISTEMA
MERCADO
LocalizaciónAgentesMárgenes de ComercializaciónPrecioDemandaEstacionalidad (Volumen / Precio)
SISTEMA DE TECNOLOGÍA PARA LA PRODUCCIÓN
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3.5. MODELAMIENTO DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN
Agua para Riego.
Organización
Suelo Agrícola
Medio AmbientePresupuesto
Público
Capacitación
ObrasAporte Comunal Inversión
Oferta Hídrica
Producción
Mercado.
COMPONENTESENDÓGENOS
COMPONENTESEXÓGENOS
ELEMENTOS CUANTIFICABLES
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3.5. MODELAMIENTO DEL SISTEMA DE PRODUCCIÓN.
Oferta HidricaCondicionClimatica
Agua para Riego
Suelo Agricola
Produccion
Organizacion
Inversion
Ppto Publico
Aporte ComunalObras
Capacitacion
Mercado
+
+
+
+
+ + +
+
+
+
+
+
+
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS3.6.1. Subsistema Oferta Hídrica
Total OfertaHídrica
Oferta Hídricapor Lluvias
Oferta Hídricapor Rios
+
+
Decremento deOferta Hídrica
-
<Total Oferta Hídrica>
Incremento Aguapara Riego
Total Agua paraRiego
++
Administracióndel Agua
Porcentaje deObras
+
+
SUB SISTEMACAPACITACIÓN
SUB SISTEMAOBRAS
Seguridad deCultivo
Oferta VsDemanda de Agua
Demanga de Aguadel Proyecto
++ +
3.6.1. Subsistema Agua para Riego
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.3. Subsistema Suelo Agrícola.
Suelo AgrícolaActual
Suelo Total delProyecto
Suelo enSecano
<Total Agua para Riego>
Suelo AgrícolaObjetivo
Tasa de Incrementode Suelo Agrícola
++
-+
+
+
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.4. Subsistema Inversión.
InversiónTotal
PrespuestoPúblico Mensual
Total de InversiónPresupuestada
Porcentajde Aporte delPresupuesto Público
AporteComunal
Porcentaje deAporte Comunal
+
++
+
+
+
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.5. Subsistema Capacitación
<Total de InversiónPresupuestada>
Personal
EquiposOperativos
Material
Presupuesto paraCapacitación
+
+
+
+
Factor de Avanceen Capacitación
+
++ Total de
Capacitaciones
Eficiencia enAplicación de Técnicas
de Riego
Eficiencia enAplicación de Técnicas
de Cultivo
FortalecimientoOrganización de
Regantes
+
Adminsitraciónde Agua+
+
+
+
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.6. Subsistema Obras
<Total de InversiónPresupuestada>
Presupuesto paraObras
Personal Técnico
Equipos Operativosde Obras
Personal Obrero
Material de Obras
Factor de Avanceen Obras
Total Avance deObras
+
+
+
+
+
++
++
+
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.7. Subsistema Producción
Tierra de CultivoAdecuada Para Producción
<Total Agua para Riego>
FactorInsumos
FactorCapacitación
MaquinariaDisponible
<Suelo Agrícola Actual>
+++
++
Tasa deCrecimiento de
Productos
+
CondicionesClimáticas
+
Producto+
cosecha+
Límite de tiempopermitido para obtener
cosecha
+
Intensidad de Usode Suelo
+
Volumen deProducción
+
Factores dePerdida
-
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3.6. MODELAMIENTO DE SUBSISTEMAS
3.6.8. Subsistema Mercado
Mercado Potencial
Mercado Actual
Límite deCrecimiento de la
Demanda
Tasa de Crecimientode Mercado Potencial
Tasa de Crecimientode Mercado Actual
+ +
-
++
-
MercadoSatisfecho
<Volumen de Producción>
Factor deReseción
Precio de Ventadel Producto
Factor de Existencia delProducto en el Mercado
++
+
+ +
Total Precio deVenta por Campaña
++
Inversión porCampaña
Utilidad porCampaña
+
+
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CAPÍTULO IVPROPUESTA DE FORMULACIÓN Y APLICACIÓN DEL MODELO
UNSAAC
4.1. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN4.1.1. Herramientas de Implementación del Modelo.
Permite la implementación modular de manera que el proyectista pueda modificar sólo algunos parámetros sin la necesidad de conocer la estructura de los diagramas de Forrester.
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4.1.2. Implementación del Modelo de Simulación para el Sistema de Producción.
4.1.2.2.1. Subsistema Oferta Hídrica.
Este subsistema tiene por objetivo determinar la cantidad de agua (oferta hídrica) que se tendrá disponible para el proyecto esto mediante el tratamiento estadístico respectivo es importante acotar que las variables de este subsistema no pueden ser controladas .
Función de Probabilidad Discreta por mes.
Simulación de Montecarlo.
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4.1.2.2.1. Subsistema Oferta Hídrica.
Variables Valor Inicial Unidad de Medida Descripción
Min DHPM 860.50 m3 / mes Mínimo disponibilidad hídrica por mes
Max DHPM 6677,00 m3 / mes Máximo disponibilidad hídrica por mes
Promedio DHPM 2851,00 m3 / mes Promedio disponibilidad hídrica por mes
Desv Est DHPM 2411,00 m3 / mes Desviación Estándar disponibilidad
hídrica por mes
% Contribución lluvias a
ríos
0,10 Porcentaje Porcentaje de agua
Intervalo a Medir 3,00 mes Número de meses en los que se van a
acumular los datos de la simulación.
Disp Hídrica Inicial por
Lluvias
0,00 m3 Disponibilidad hídrica inicial por
lluvias.
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4.1.2.2.1. Subsistema Oferta Hídrica.
Oferta Hídrica porLluvias
Inc Oferta Lluvias
lluvias setiembre
<Time>
DecDisponibilidad
lluvias octubre
lluvias noviembre
lluvias diciembre
lluvias enero
lluvias febrero
lluvias marzo
lluvias abril
lluvias mayo
lluvias junio
lluvias julio
lluvias agosto
Total Oferta porLluvias
inc total dispdec total disp
<Intérvalo a medir>
<TIME STEP>
<Disp Hídrica Inicial por Lluvias>
<Disp Hídrica Inicial por Lluvias>
<número de mes>
<contador meses>
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4.1.2.2.1. Subsistema Oferta Hídrica.
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
DATOS REALES DATOS DE SIMULACION
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37
DATOS REALES DATOS DE SIMULACION
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4.1.2.2.2. Subsistema Agua para Riego.
El subsistema agua para riego involucra las variables que permiten obtener una cantidad de agua utilizable para riego entendiendo que tienen un factor imprescindible las variables de administración del agua y avance de obras.
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4.1.2.2.2. Subsistema Agua para Riego.
Variables Valor
Inicial
Unidad de
Medida
Descripción
Agua para riego
inicial
9072,00 m3 En algunos proyectos existen una infraestructura de
riego que permite la disponibilidad de agua, aunque
por lo general el proceso productivo se realiza sólo
en épocas de lluvia (secano)
Peso
Administración del
Agua
0,10 Porcentaje El porcentaje de participación de la correcta
administración del agua
Peso Infraestructura
de Riego
0,25 Porcentaje El porcentaje de participación del avance de la
infraestructura de riego, cuyo impacto es alto.
Oferta Hídrica
captada con
proyecto
17172,00 m3 / mes Es el cálculo del total de oferta hídrica que se espera
captar una vez terminado el proyecto.
Infraestructura de
Riego
0,05 Porcentaje Que tan adecuada es la infraestructura de riego antes
de iniciar el proyecto.
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4.1.2.2.2. Subsistema Agua para Riego.
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4.1.2.2.2. Subsistema Agua para Riego.
Donde: DAR : Diferencia Agua para Riego. PAA : Peso Administración del Agua. AA : Administración del Agua. DAR : Diferencia Agua para Riego. PIR : Peso Infraestructura de Riego. PAO : Porcentaje de Avance de Obra. DCAR: Decremento de Agua para Riego.
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4.1.2.2.3. Subsistema Suelo Agrícola
Una vez que la cantidad de agua para riego se ha incrementado es posible incrementar la frontera agrícola
Variables Valor
Inicial
Unidad de
Medida
Descripción
Suelo Agrícola
Inicial
232,00 Hectáreas Cantidad de suelo agrícola antes de
iniciar el proyecto.
Suelo Agrícola
Objetivo a
lograr con el
Proyecto
423,00 Hectáreas Es el cálculo del total de suelo agrícola
que se espera lograr una vez
terminado el proyecto.
Tasa de inc de
Suelo
0,06 Porcentaje Es la tasa de incremento de suelo
agrícola por mes cada según el agua
para riego
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4.1.2.2.3. Subsistema Suelo Agrícola
Donde: AR : Agua para Riego. DOA : Diferencia Objetivo y Nivel Actual. TIS : Tasa de Incremento de Suelo.
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4.1.2.2.4. Subsistema Inversión
Este subsistema muestra el comportamiento de las inversiones realizadas para lograr ejecutar el proyecto aquí podemos observar dos variables importantes como son: “ppto público mensual” (presupuesto público mensual) y aporte comunal que es el dinero que se obliga a aportar a los usuarios para completar el proyecto.
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4.1.2.2.4. Subsistema Inversión
Variables Valor Inicial Unidad de
Medida
Descripción
Total Inversión
Mensual
Presupuestada
72217,00 S/. El presupuesto mensual requerido para ejecutar el
proyecto calculado por los proyectistas (incluye mano
de obra, capacitación, etc.).
Tasa de aporte ppto
publico
0,80 Porcentaje Indica el porcentaje que es asumido por el tesoro
público del total del presupuesto mensual requerido.
Tasa aporte comunal 0,20 Porcentaje Complementa la inversión mensual presupuestada que
tiene que ser por el aporte comunal.
Min ppto publico 57700,00 S/. Parámetro de la función de probabilidad “ppto público
mensual” indica la mínima cantidad de presupuesto que
se puede asignar mensualmente.
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4.1.2.2.4. Subsistema Inversión
Donde: ACM : Aporte Comunal Mensual. DOA : Presupuesto Público Mensual. DIPIPP: Diferencia Inversión Presupuestada Incluido Presupuesto
Público.
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4.1.2.2.5. Subsistema Capacitación.
Según los múltiples estudios este subsistema prácticamente no existe antes de la ejecución del proyecto, es muy escaso el conocimiento de los usuarios sobre los aspectos como: eficiencia en la aplicación de técnicas de riego, eficiencia en aplicación de técnicas de cultivo y fortalecimiento organización de regantes.
Existen proyectos donde existe abundante agua pero los usuarios por factores internos a la comunidad son incapaces de organizarse para construir canales de riego y/o darles mantenimiento
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4.1.2.2.5. Subsistema Capacitación.
Variables Valor
Inicial
Unidad de Medida Descripción
Tasa Asignación ppto para
Capacitación
0,15 Porcentaje El porcentaje del presupuesto mensual que se
asigna a la capacitación.
Peso Personal 0,50 Peso El peso del personal en las capacitaciones.
Sueldo Promedio 2000,00 S/. Sueldo promedio del personal técnico.
Total Requerimiento Personal 7,00 Personal
Capacitación
Cuanto de personal técnico se requiere
mensualmente.
Objetivo Capacitaciones por
mes
4,00 Capacitaciones Cuantas Capacitaciones por mes se programan.
Peso Equipos Operativos 0,30 Peso El peso del equipo operativo en las
capacitaciones (camionetas, proyectores, etc.).
Costo Promedio Operatividad
Equipos
1000,00 S/. Costo promedio para mantener operativo los
equipos (mantenimiento, combustible, etc.).
Objetivo Capacitaciones por
Proyecto
90,00 Capacitaciones Total de capacitaciones objetivo a lograr con el
proyecto.
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4.1.2.2.5. Subsistema Capacitación.
<Peso Personal>
<Personal>
<Peso EquiposOperativos>
<Equipos Operativos>
<Peso Material>
<Material>Total
Capacitacionespor Mestasa cap mes
factor mensual
<Peso Personal>
<Peso EquiposOperativos>
<Peso Material>
<Total RequerimientoPersonal>
<Total RequerimientoMaterial>
<Total RequerimientoEquipos Operativos>
factor objetivo
<Objetivo Capacitacionespor mes>
<Personal>
dec capmes
<Función CondiciónClimática>
TotalCapacitacionesAcumuladasinc cap acu
<Objetivo Capacitacionespor Proyecto>
diferencia capacitaciones
EficienciaAplicacion Tecnicas
de Riego
EficienciaAplicación Técnicas
de Cultivo
FotalecimientoOrganización de
Regantes
inc tec rie
inc tec cultivo
inc org reg
<Eficiencia Aplicación Técnicasde Riego sin Proyecto>
<Eficiencias Aplicación Tecnicasde Cultivo Sin proyecto>
<Fortalecimiento de Organizaciónde Regantes Sin Proyecto>
<Tasa de AporteTecnicas de Cultivo por
Capacitacion>
<Tasa de Aporte Fortalecimiento deOrganización por Capacitacion>
<Tasa de AporteTecnicas de Riego por
Capacitación>
<ObjetivoCapacitaciones por mes>
<ObjetivoCapacitaciones por mes>
Administración delAgua
<Administración delAgua sin Proyecto>
inc adm
<Objetivo Capacitacionespor mes><Tasa de Aporte
Administración del Aguapor Capacitación>
fin capacitaciones
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4.1.2.2.5. Subsistema Capacitación.
Donde: FM : Factor Mensual. OCM : Objetivo Capacitaciones por Mes. FO : Factor Objetivo. FCC : Función Condición Climática.
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4.1.2.2.6. Subsistema Obras.
El subsistema obras es importante para el proyecto, debido a que gracias a la infraestructura civil se logra la mayor captación del recursos hídrico ya sea mediante represas, canales de riego, rápidas, reservorios, etc., Así mismo la conducción del agua es importante pues en canales de riego de tierra existe un alto porcentaje de filtración y por ende perdida del recurso hídrico
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4.1.2.2.6. Subsistema Obras.
Variables Valor
Inicial
Unidad de
Medida
Descripción
Tasa Asignación
Ppto para Obras
0,85 Porcentaje Porcentaje del presupuesto mensual asignado a
obras.
Objetivo Avance
Mensual de Obra
2950,00 Metros Metraje de la obra que debe avanzarse
mensualmente.
Objetivo Obra por
Proyecto
20273,00 Metros Metraje de la obra que debe alcanzarse una vez
culminada la obra.
Obra Inicial Sin
Proyecto
0,00 Metros Obra existente en el ámbito de intervención
antes de iniciar el proyecto.
Peso Personal
Técnico
0,06 Peso Peso del personal técnico en el avance de la
obra.
Sueldo Promedio
Personal Técnico
2000,00 S/. Sueldo promedio del personal técnico que
participa en el desarrollo de obras (ing. civil,
topógrafos, etc.)
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4.1.2.2.6. Subsistema Obras.
factor mensualobras
factor objetivoobras
<Peso Personal Técnico>
<Personal Técnico>
<Peso Equipos Operativos Obras>
<Equipos Operativos Obras>
<Peso Personal Obrero>
<Personal Obrero>
<Peso Material de Obras>
<Material Obras>
<Peso Personal Técnico>
<Total RequerimientoPersonal Técnico>
<Peso Equipos Operativos Obras>
<Total Requerimiento EquiposOperativos Obras>
<Peso Personal Obrero>
<Total RequerimientoPersonal Obrero>
<Peso Material de Obras>
<Total RequerimientoMaterial de Obras>
Total Avance deObra por Mes
tasa av obra
<Función CondiciónClimática>
<Objetivo AvanceMensual de Obra>
dec avmes
<Material Obras>
<Personal Obrero>
Total Avance deObra Acumulada
inc tot ao
diferencia obras
<Objetivo Obrapor Proyecto>
Porcentaje deAvance de Obra
<Obra Inicial Sin Proyecto>
fin de obras
<diferencia obras>
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4.1.2.2.6. Subsistema Obras.
Donde: FMO : Factor Mensual Obras. OCM : Objetivo Avance Mensual de Obra. FOO : Factor Objetivo Obras. FCC : Función Condición Climática. DAM : Decremento Avance Mensual.
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4.1.2.2.7. Subsistema Producción.
El subsistema producción muestra las variables que son resultado de la interacción de los subsistemas que han sido expuestos en las secciones anteriores del documento y que determinan la producción, para el caso sólo se ha considerado un solo producto (papa); se predispone según la tierra de cultivo adecuada.
Variables Valor
Inicial
Unidad de
Medida
Descripción
Peso factor agua prod 1 0,60 Peso Peso del agua para obtener
la producción
Peso factor insumo prod 1 0,10 Peso Peso de los insumos para
obtener la producción
Peso factor capacitación prod 1 0,15 Peso Peso de la capacitación para
obtener la producción
Peso factor maquinaria prod 1 0,15 Peso Peso de la maquinaria para
obtener la producción
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4.1.2.2.7. Subsistema Producción.
Producto 1tasa crec prod 1
(PAPA)
<Función CondiciónClimática>
<factor crecimientomensual prod 1>
<producción objetivo prod 1>
reset prod 1
cond prod 1
mes limite prod 1
<Límite Tiempo deMaduracion prod 1>
contador mesesprod 1
inc cont mesesprod 1 reset cont mese
prod 1
<TIME STEP><cond prod 1>
<mes limite prod 1>
<terreno prod 1>
<Tierra de CultivoAdecuada prod 1>
<Porcentaje deAvance de Obra>
<Funcion de perdidacon Proyecto>
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4.1.2.2.8. Cálculo de Intensidad de Uso de Suelo.
El cálculo de la intensidad de uso de suelo se considera como una métrica del subsistema producción que indica la cantidad de cosechas que pueden obtenerse por año.
Variables Valor
Inicial
Unidad de
Medida
Descripción
Límite permitido de
maduración para
obtener cosecha 1
0,50 Porcentaje Porcentaje mínimo de maduración que
debe alcanzar el producto para que se
pueda considerar si se puede obtener
cosecha.
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4.1.2.2.8. Cálculo de Intensidad de Uso de Suelo.
Cálculo de perdida 1
<Producto 1>
<Límite permitido demaduración para
obtener cosecha 1>
<mes límite prod 1>
Intensidad de Uso deSuelo 1
inc ius 1 reset ius 1
<número de mes>
cosecha 1
Donde: LPMOC: Límite Permitido de Maduración para Obtener Cosecha. RIUS : Reset Intensidad Uso de Suelo.
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4.1.2.2.9. Cálculo de Producción en Unidades de Medida
El cálculo de producción en unidades de medida se podría considerar una métrica del subsistema producción, indica la cantidad de cosecha obtenida en unidades de medida pues como se explicó en el subsistema producción este solamente indica la tasa de maduración lograda por un producto.
Variables Valor Inicial Unidad de Medida Descripción
Min f producción 1 1 920 000,00 Kg Valor mínimo para la función de
probabilidad “f producción .
Max f producción 1 1 972 000,00 Kg Valor máximo para la función de
probabilidad “f producción .
Prom f producción 1 1 972 000,00 Kg Valor promedio para la función de
probabilidad “f producción .
Desvest f producción 1 20 000,00 Kg Valor de la desviación estándar para
la función de probabilidad “f
producción .
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4.1.2.2.9. Cálculo de Producción en Unidades de Medida
Donde: PHPE : Producción por Ha con Proyecto (Estabilizado). FP : Función de Producción. DP : Decremento de Producción.
Producción 1ipm1 dpm1
<cosecha 1>
<mes límite prod 1>
<mes límite prod 1>
<contador meses>
<f producción 1>
<Porcentaje deAvance de Obra>
<Producción por Ha conProyecto (Estabilizado)>
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4.1.2.2.10. Subsistema Mercado
El subsistema mercado hace referencia a que una vez obtenida la producción, debe reflejarse en dinero para los usuarios; de manera que se pueda invertir más en el ámbito del proyecto
Variables Valor Inicial Unidad de
Medida
Descripción
Tasa de crecimiento
mercado actual
0,15 Porcentaje Tasa de crecimiento en que la demanda del
mercado actual crece.
Tasa de crecimiento
mercado potencial
0,15 Porcentaje Tasa de crecimiento en que la demanda del
mercado potencial crece (nuevos mercados).
Demanda mercado
externo
1 000 000,00 Kg Demanda posible en mercados potenciales.
Demanda mercado
interno
6 000 000,00 Kg Demanda actual de los mercados más
cercanos.
Mercado actual Inicial 2 500 000,00 Kg La demanda inicial del mercado
Precio promedio 1,10 S/. Precio por kilogramo.
Límite para recesión 1,20 porcentaje El límite de saturación del mercado (120 %)
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4.1.2.2.10. Subsistema Mercado
Mercado Potencial
Mercado Actual
imp
ima
diflmp
difaplímite de mercado
límite decrecimiento de la
demanda
demandamercado interno
demandamercado externo
<Tasa de crecimientomercado actual>
<Tasa de crecimientomercado potencial>
<Mercado Actual Inicial>
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4.1.2.2.10. Subsistema Mercado
Donde: LCD : límite de crecimiento de la demanda. MP : Mercado Potencial. TCMP: Tasa de Crecimiento Mercado Potencial.
Donde: MP : Mercado Potencial. MA : Mercado Actual. TCMP: Tasa de Crecimiento Mercado Potencial.
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4.1.2.2.11. Cálculo de Utilidad
Así mismo, la utilidad que obtenga el agricultor se considera un mecanismo de retroalimentación (interacción del sistema con su entorno) para el subsistema inversión por lo que permite incrementar la inversión en insumos, maquinaria, salud, capacitación, etc. Así se genera un bucle de retroalimentación.
<Precio actual deventa producto 1>
<Producción 1>
Total Ventas porCampañainc precio
ventadec precio
venta
Donde: PAVP : Precio Actual de Venta. Prod : Producción(cantidad)
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4.1.2.2.11. Cálculo de Utilidad
Donde: FC : Fin Capacitaciones. FO : Fin Obras. IINV : Incremento de Inversión. IPP : Inversión Post Proyecto.
<Inc Inversión>
Total Inversión porCampaña
dec invcampaña
inc invcampaña
<mes límite prod 1>
<fin de obras>
<fin capacitaciones>
inversión post-proyecto
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4.1.2.2.11. Cálculo de Utilidad
Utilidad porCampaña
<inc precio venta>
<dec inv campaña>
Costo deProducción por Ha
Total Costosde Producción
Total Costos eInversión
<Suelo AgrícolaInicial>
<Suelo AgrícolaObjetivo a lograr con el
Proyecto>
<fin de obras>
Costo de Producciónpor Ha Sin Proyecto
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CONCLUSIONES
1. Los modelos de simulación desarrollados de los sistemas de producción agrícola de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados en la región Cusco a cargo del Proyecto Especial Regional Plan Meriss Inka; permiten reducir la incertidumbre sobre el comportamiento futuro de los sistemas involucrados para lo cual se ha determinado un horizonte de simulación de 72 meses (06 años), horizonte que puede ser modificado fácilmente con el software VENSIM, lo cual fue demostrado en el Capítulo IV Formulación y Aplicación del Modelo; de esta manera se demuestra que el presente trabajo de investigación es viable técnica, económica y operativamente.
2. La conceptualización de los Sistemas de Producción de los Proyectos de Mejoramiento de Riego ejecutados en la Región del Cusco, que se elaboró en el Capítulo III del presente documento ha permitido identificar el entorno del sistema y los mecanismos de retroalimentación; así como las variables endógenas y exógenas; la fase de conceptualización también permite identificar la principal situación problemática dentro del ámbito de intervención del proyecto, que se ha identificado como: “Bajos Niveles Productivos” en el ámbito de intervención del proyecto.
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CONCLUSIONES
3. En la investigación se ha procedido a realizar las diferentes fases de análisis, diseño e implementación utilizando la metodología de dinámica de sistemas según lo considerado en el Capítulo IV titulado: “Propuesta de Formulación y Aplicación del Modelo”, en el cual se ha realizado los diagramas de Forrester para la implementación en computador con ayuda del software de simulación VENSIM, las ecuaciones lógico matemáticas producto de la formulación del modelo se encuentran listadas en el anexo C.
En el anexo B se listan las funciones de probabilidad que describen el comportamiento de las lluvias en el proyecto Pampaconga donde por ejemplo para el mes de setiembre la variación porcentual de las medias aritméticas del dato real (571 641,00 m3) y simulado (594 459,00 m3) es de 4% es decir entre los datos reales y simulados existe una similitud de 96% y la media aritmética de los datos simulados está en dentro de 01 desviación estándar de los datos reales (278415 m3), comportamiento similar se observa para el resto de meses.
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CONCLUSIONES
En el Anexo D se tienen fichas informativas que comparan datos simulados y datos reales de cinco proyectos (Pampaconga, Limatambo, Llaspay, Urubamba y Salcca), en el Cuadro D.1. del Anexo D se obtiene la variable: “Tiempo en que finalizan las capacitaciones”, del sub sistema “Capacitación” donde el valor obtenido por simulación es de 45 meses y el promedio de los valores reales de los 05 proyectos es de 46,8 meses; por tanto existe una semejanza del 97,3 % entre el promedio de los datos reales y el valor obtenido por simulación; así mismo, el valor obtenido por simulación cae dentro de una desviación estándar (6,72 meses).
Por lo que podemos afirmar que es factible Analizar, Diseñar e Implementar los modelos de simulación por computador de los sistemas de producción de los proyectos de mejoramiento de riego ejecutados por Plan Meriss Inka utilizando metodología de Dinámica de Sistemas y software de quinta generación.
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RECOMENDACIONES
1. Difundir la utilización de técnicas estadísticas en las organizaciones pues mediante estas podemos interpretar y conocer mejor la información que se administra en las organizaciones.
2. Promover la implementación de modelos y simulación con ayuda del computador; pues permiten cuantificar mejor las variables existentes en el sistema y conocer mejor el resultado de las decisiones que se tomen de inmediato sin la necesidad de esperar años para ver los posibles efectos sobre el sistemas lo cual también conlleva al ahorro de recursos respectivos, esto debe estar enmarcado dentro del proceso de planificación de las organizaciones.
3. Los profesionales deben involucrarse en proyectos de desarrollo
multidisciplinarios para sus regiones (salud, educación, agricultura, etc.) utilizando metodologías de Dinámica de Sistemas; pues el trabajo multidisciplinario es el que aporta soluciones adecuadas en temas de relevancia para el desarrollo sostenible de nuestras regiones.
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MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN