Introducción

El cultivo de camarón es una de las actividades económicas de mayor tasa de crecimiento en el orbe, representando para México una importante fuente de divisas y generación de empleo. La competencia entre los países productores de camarón, los rápidos avances tecnológicos y el incremento de la demanda sugieren que la industria global y particularmente en México, necesitan tomar las medidas adecuadas para mantener su viabilidad y ser hábiles para competir exitosamente. El uso de la tecnología de la información (TI), se ha convertido en un factor decisivo para mejorar la productividad y la competitividad en las empresas de producción de camarón de cultivo. Estas empresas registran un bajo nivel de adopción de aplicaciones de cómputo y en consecuencia, una brecha digital con sus homólogas de los países con los cuales se compite en el mercado internacional. Los recientes avances en la TI han tenido un profundo impacto en todas las empresas modernas y la acuacultura se ve como uno de los campos con mayor potencial para su aplicación.

La camaronicultura mexicana incrementa constantemente la complejidad de sus sistemas, al incorporar nuevas tecnologías de producción. El proceso de toma de decisiones es adicionalmente complicado, dada la naturaleza dinámica y estocástica de los ambientes biológicos, físicos y económicos, de allí que se enfatice la necesidad de adaptar tecnologías de información avanzada como: la instrumentación y control, el

manejo computarizado de datos y los sistemas de soporte de toma decisiones para la optimización de los sistemas acuícolas. Una empresa camaronera comprende un sistema complejo de procesos interconectados. La planeación operativa y control de estos procesos requiere de una adecuada toma de decisiones basada en el análisis minucioso de grandes cantidades de datos. Dado el alto riesgo inherente en la toma de malas decisiones, la calidad de los datos y su oportunidad son de primordial importancia para los administradores y técnicos acuícolas.

La modelación por computadora es una forma económica y disponible de manipular y generar grandes volúmenes de información. Así mismo, pueden representar un sistema acuícola que no existe o no puede ser manipulado fácilmente. La modelación bio-económica integra, mediante la aplicación de métodos matemáticos, los factores biológicos, técnicos o de manejo y económicos de un sistema de cultivo. Ha sido fundamental en el diseño y manejo de granjas de producción acuícola, permitiendo incorporar tecnología encaminada a optimizar los procesos de producción.

Por otro lado, la simulación es una metodología que facilita la toma de decisiones. Su proceso requiere de la modelación del sistema que se pretande optimizar. Es una de las técnicas cuantitativas de más uso que se emplean para resolver problemas de manejo de sistemas complejos. La simulación por computadora en la acuacultura puede ayudar a entender como la biomasa en cultivo responde a las decisiones de manejo y factores ambientales. Los modelos de simulación bio-económica permiten examinar el comportamiento dinámico de los costos e ingresos que de las empresas, favoreciendo a los administradores elegir escenarios de producción que maximicen la rentabilidad del sistema. Los modelos de simulación más comunes aplicados en los negocios se corren en hojas electrónicas desplegadas como Microsoft Excel^®.

Para atender la problemática anteriormente planteada, se generó un modelo de simulación² orientado a incrementar la competitividad de las granjas camaroneras semi-intensivas del país, permitiendo el análisis bio-económico de diferentes alternativas tecnológicas de producción.

Materiales y Métodos

Las principales características del modelo bio-económico de simulación son que:

1. Incluye las variables más importantes del sistema de producción semi-intensivo agrupadas en tres sub-modelos: el biológico, el de manejo y el económico (Fig. 1). Utiliza la semana como unidad de tiempo discreto, la hectárea como unidad de área y el dólar como unidad monetaria.

2. Corre en una hoja electrónica (Microsoft Excel^®), es flexible a cualquier tamaño de granja y a cualquier duración del ciclo de cultivo. Así mismo, se puede expandir incorporando nuevas variables y parámetros.
3. Incorpora las posibles cosechas parciales como parte del proceso de producción y la capacidad de carga como variable del sistema.
4. Analiza los principales costos variables de operación (siembra, alimentación recambio de agua, fertilización, cosecha, procesamiento y comercialización) y calcula los ingresos derivados de la venta de camarón producido tanto en el mercado nacional como en el extranjero por tallas comerciales, considerando el valor del dinero a través del tiempo.
5. Permite analizar gráficamente el comportamiento de una o más de las variables incluidas en el modelo conceptual (ver Fig. 1).
6. Genera información realista al utilizar información empírica para parametrizar las formas funcionales de las principales variables biológicas y de manejo.
7. Genera la información utilizada rutinariamente en los sistemas de producción comercial, mediante la estimación de variables auxiliares (Tabla 1).
8. Requiere de información del sistema en particular que se quiere analizar para establecer los parámetros o supuestos.

Resultados y Discusión

El modelo fue utilizado exitosamente (ya ha generando artículos para revistas científicas internacionales) para analizar el efecto de de las densidades de siembra y las cosechas parciales en una granja hipotética del Norte de Sonora y actualmente se esta utilizando en un proyecto de investigación enfocado a la optimización de las cosechas parciales en dos granjas comerciales del Sur de Sonora, desarrollado por el Instituto Tecnológico de Sonora con la colaboración de la Sociedad de Productores SIRM (Integradora Acuícola) y la empresa Malta Texo de México S.A. de C.V.

La siguiente fase de este proyecto es gestionar ante las autoridades pertinentes la patente del modelo y desarrollar un programa de computadora (software) en plataforma Windows, con presentación de resultados en Microsoft Excel^®, el cual incluirá el modelo de simulación bio-económica, mencionado anteriormente, para lo cual se gestionan actualmente los apoyos económicos requeridos.