Evaluación de la curva de aprendizaje en operadores de harvester para cosecha forestal mecanizada

Tribunal: Vallejos, Oscar; Olivera, Alejandro; Ponce, Mauricio

En el complejo forestal de Uruguay, la madera con destino a celulosa es el sector con mayor relevancia económica; impulsado principalmente por la instalación de industrias de gran porte que demandan anualmente cerca de 9.000.000 de metros cúbicos de madera, lo que representa un 60% del total cosechado anualmente. En el complejo forestal, la cosecha es una de las actividades que tiene relevancia en el precio final del producto. Por esto, en los últimos años se han realizado estudios para evaluar su productividad, en busca de mejorar la optimización del proceso. Hay numerosos factores que influyen en la productividad de la maquinaria forestal y uno de ellos es el factor humano, del cual existe muy poca investigación a nivel mundial y menos aún a nivel local. Un operador con habilidades es esencial para maximizar la inversión de la maquinaría, cuya performance incrementa con el grado de experiencia. En Uruguay no hay antecedentes sobre estudios que analicen el desempeño durante la etapa de aprendizaje de los operadores de harvester. En este marco, se desarrolló este estudio que analiza el modelo que mejor se ajusta al aprendizaje de operadores de harvester, en función de las horas de trabajo acumuladas. Por otra parte, se evaluó la correlación entre la performance en etapas tempranas del aprendizaje y la productividad final de los operadores cuando la misma se estabiliza. El estudio determinó que a un operador le lleva en promedio 975,4 horas productivas acumuladas de trabajo para que su productividad se estabilice. Esto significa un tiempo aproximado de 6,5 meses para las condiciones de trabajo que enmarcan este sector. El modelo que mejor se ajustó para describir la curva de aprendizaje es una función monomolecular, con mayores incrementos en las primeras etapas, los cuales van decreciendo a lo largo del tiempo hasta estabilizarse. Se identificaron diferencias significativas en la performance entre operadores, tanto en las diferentes etapas del aprendizaje como al finalizar. Por último, se encontró una correlación alta entre el desempeño de operadores en etapas tempranas del aprendizaje con su desempeño final; representado por un coeficiente (r) de 0,84 entre la productividad ya a las 100 horas de trabajo acumulado y la productividad final, con un grado de significancia alto (p valor menor a 0,01)