bombaytradeco 1 week ago in eCommerce
enamour 3 weeks ago in Internet Marketing
SiteNameSales 8 weeks ago in Internet Marketing
Nolimit1 23 weeks ago in Beginners Area
Pradeep Bhagwat 15 weeks ago in Internet Marketing
Acarter35 19 weeks ago in Web Design
DenisBalitskiy 14 weeks ago in Internet Marketing
Doncala 18 weeks ago in eCommerce
maximummatrix 21 weeks ago in Internet Marketing
4markusmarkus 23 weeks ago in eCommerce Bejaarde getakel toe ring nie afkom – Plaasmoorde
Author rudiprinslooPosted on Februarie 2, 2009 Maart 23, 2010
Vorige Previous post: Op Kommando: Afrikaner Weerbaarheid
Volgende Next post: ‘Oh my God, I’m going to die!’ Presisieopbrengsmeting vir meer ekonomiese bestuur, veral in droë jare - Omnia Nutriology®
Daar is natuurlik verskeie aspekte in presisieboerdery soos grondklassifikasie, ruitgebasseerde grondmonsterontleding, veranderlike bemesting, veranderlike plantestand, oesmonitordata, afstandswaarneming, ens. Hierdie verskillende aspekte is alles metodes om die uitkoms van grond-, gewas- en bestuursaspekte te meet met die doel om dit voortdurend in terme van ekonomiese en omgewingsvolhoubaarheid te verbeter.
Hierdie artikel handel oor die ekonomiese aspekte van die bestuursone- en risiko-model OmniZone™ en OmniRiskIQ™ onderskeidelik, wat in ’n vroeër uitgawe van die Nutriologie®-nuusbrief bekendgestel is. Die inligting moet veral binne die konteks van die huidige heersende droogte beoordeel word waar risikokwantifisering en -bestuur van kardinale belang vir oorlewing is. Om u geheue te verfris sal ons kortliks na die beginsel van OmniZone™ en OmniRiskIQ™ verwys, gevolg deur voorbeelde van hoe hierdie modelle gebruik kan word om winsgewendheid aan te dui en ook hoe om die ekonomiese risiko’s te identifiseer en te bestuur.
OmniZone™ en OmniRiskIQ™
Opbrengsmonitors meet verskeie veranderlikes in ’n gegewe land en verbind dit deur GPS-tegnologie met die ruimtelike posisie daarvan. Die belangrikste, waardevolste parameter is natuurlik die hoeveelheid graan wat gestroop word, aangesien opbrengs die integrasie van al die fasette is wat ’n impak in ’n spesifieke seisoen gehad het. Die meeste produsente kyk slegs na die opbrengsmonitor, soos die stroper deur die land beweeg, om die maksimum opbrengs wat die dag behaal is, te onthou. Daar is egter soveel meer wat ’n produsent uit hierdie inligting kan kry om sy toekomstige besluite soveel makliker te maak en sy produktiwiteit en effektiwiteit te verhoog.
’n Werknemer van ’n bekende Amerikaanse maatskappy het by geleentheid opgemerk: “Die inligting wat hierdie toerusting deesdae versamel, is baie meer werd as die toerusting self’’. Daarom moet die inligting wat die opbrengsmonitors insamel, reg verwerk word om sleutelparameters te kan bereken om bestuursbesluite te ondersteun. Een van hierdie parameters of afgeleides is die bestuursones wat verkry word deur ’n aantal seisoene se relatiewe opbrengste te vergelyk. Ten spyte van die feit dat hierdie inligting histories van aard is, kan dit as basis dien waarop toekomstige besluite geneem word.
Die OmniZone™-kaart (Figuur 1) kan gebruik word om doeltreffende bemestingsaanbevelings te maak. Maar nou is die vraag: Wat moet my beplanningsopbrengs per sone vir die komende seisoen wees? Dit is hier waar risikobesluite geneem moet word en waar die OmniRiskIQ™-model die produsent grootliks bystaan. OmniRiskIQ™ (Figuur 2) is ’n model, uniek aan Omnia Nutrilogie®, wat die kumulatiewe waarskynlikheid/ sekerheid vir ’n sekere opbrengs per bestuursone op ’n grafiek plot deur te kyk na wat in die vorige seisoene gebeur het.
Sou die produsent besluit om vir ’n opbrengs te bemes wat volgens geskiedkundige data ’n waarskynlikheid van 50% het om te realiseer, sal die opbrengsmikpunt 3.24 t/ha vir die “Ver ondergemiddelde’’-opbrengssone (rooi), 5.38 t/ha vir die “Ondergemiddelde’’-sone (oranje), 6.85 t/ha vir die “Gemiddelde’’-sone (geel), 7.62 t/ha vir die “Bogemiddelde”-sone (liggroen) en 8.34 t/ha vir die “Ver bogemiddelde”-sone wees. Indien die produsent ’n meer konserwatiewe benadering wil volg as gevolg van onvoldoende grondvog en eerder vir ’n opbrengs wil bemes wat ’n sekerheid van 70% bied, sal die opbrengsmikpunt skuif na 2.09 t/ha, 3.75 t/ha, 5.57 t/ha, 6.85 t/ha en 7.65 t/ha vir die onderskeie sones. Hoe meer inligting (seisoene) in hierdie ontleding gebruik word, hoe meer seisoenale variasie word in ag geneem om die risiko beter te kan kwantifiseer.
Uit hierdie voorbeeld kan ons sien hoe die OmniZone™-konsep die produsent bygestaan het deur ruimtelik te identifiseer hoe en waar opbrengsrisiko’s oor ’n gegewe plaas verspreid is. Die OmniRiskIQ™- model het daarna aan die produsent die onderskeie opbrengsrisiko’s aan die hand van opbrengs verduidelik, asook die kanse/waarskynlikheid daarvan om in ’n sekere bestuursone te realiseer. Alles wat tot hier toe in die beplanningsfase plaasgevind het is goed en wel, maar dit neem nog nie die heersende ekonomiese toestande in ag nie. Dit is sekerlik een van die deurslaggewenste faktore in gewasproduksie. Deur ekonomiese aspekte in ag te neem, kan die produsent winsgewendheid per bestuursone bereken en finale aanpassings tot die beplanning maak. Twee praktyke gaan vergelyk word, naamlik veranderlike bemesting (volgens bestuursones) en konvensionele bemesting (volgens gemiddelde opbrengs per plaas). Uit die voorbeeld wat vir hierdie artikel gebruik word, dui die gemiddelde opbrengs vir mielies oor die afgelope vyf jaar op 6.85 t/ha. Dit sal die konvensionele bemesting se opbrengsmikpunt wees, terwyl die veranderlike bemesting se opbrengsmikpunte deur middel van OmniZone™ en OmniRiskIQ™ bereken sal word. Hierdie twee bemestingstrategieë sal vir mielies by twee graanpryse en verskillende insetkostes - waar van toepassing - vergelyk word (Graan SA, 2015).
Figuur 3 toon die marges vir elke bestuursone indien al die bestuursones dieselfde bemes sou word (konvensioneel). Die bemesting is gebaseer op ’n opbrengs van 6.85 t/ha regoor die die hele plaas. Die totale kostes vir hierdie opbrengs beloop R14 245/ha of R2 080/ton (Graan SA, 2015). Die graanprys wat gebruik is om die inkomste te bereken was R2 400/ton in die boer se sak, met ander woorde ’n Safexprys van ± R2 650/ton, in Julie gelewer. Die swart lyn op die grafiek stel die gelykbreekpunt voor. Die gekleurde lyne stel die werklike opbrengste voor wat omgeskakel is na inkomste per hektaar. Enige gedeelte van ’n gekleurde lyn wat aan die linkerkant van die gelykbreeklyn lê beteken dat daar verliese by daardie opbrengste gely word teen die gegewe insetkoste en graanprys. Dus, waar die gelykbreeklyn en die betrokke bestuursone se lyn kruis, is dit die minimum inkomste wat in daardie betrokke bestuursone verdien moet word om ’n wins te begin maak. Waar hierdie twee lyne kruis, kan ’n reguit lyn na die Y-as getrek word om ’n persentasie af te lees. Hierdie persentasie is ’n aanduiding van die waarskynlikheid/ kans om wins in ’n spesifieke sone te begin maak, gegewe die vaste insetkoste van R14 245/ha en ’n R2 400/ton mielieprys (boerprys).
Figuur 3 toon dus dat die “Ver ondergemiddelde”- sone (rooi) ’n 15% kans het om wins te genereer, die “Ondergemiddelde”-sone (oranje) ’n 42% kans, die “Gemiddelde”-sone (geel) ’n 66% kans en die “Bo- en Ver bogemiddelde’’-sones (liggroen en donkergroen) ’n 87% en 100% kans het om wins teen die gespesifiseerde insetkoste en graanprys te genereer. Die OmniRiskIQ™-model wys uit watter gedeeltes op die plaas minder en meer riskant is om te plant. Dit kan die produsent help om dalk ’n meer konserwatiewe opbrengsmikpunt te kies wat teen die heersende insetkoste, of ’n swakker graanprys, meer winsgewend sal wees.
Figuur 4 toon die marges aan waar die insetkostes dieselfde gehou is vir die 6.85 t/ha bemesting, maar die graanprys is nou R2 700 in die boer se sak. Die hoër graanprys het veroorsaak dat die “Ver ondergemiddelde”-sone (rooi) se waarskynlikheid/ kanse om wins te toon van 15% na 21% opgeskuif het, die “Ondergemiddelde”-sone (oranje) van 42% na 52% en die “Gemiddelde”-sone (geel) se kans om wins te toon het van 66% na 74% opgeskuif. Die “Bogemiddeld” en “Ver bogemiddelde”-sones toon albei ’n waarskynlikheid van 100% om wins te genereer.
Die OmniRiskIQ™-model toon verder aan dat ’n R300/ton verhoging in die graanprys die winsgewendheid van hierdie plaas met tussen 6 en 10% verhoog het. So kan die opbrengsmikpunt van 6.85 t/ha ook in die OmniRiskIQ™-model aangepas word om by die boer se risiko-aptyt aan te pas.
In die geval van veranderlike bemesting, word die insetkoste (Graan SA, 2015) per bestuursone bereken. Hierdie bestuursones gaan ook teen ’n graanprys van R2 400/ton en R2 700/ton getoets word.
Figuur 5 toon weereens die marges wat behaal kan word gegewe spesifieke insetkostes en ’n graanprys van R2 400/ton in die boer se sak. In hierdie geval is die kans van die laer opbrengssones om wins te genereer aansienlik hoër as in die geval van die konvensionele bemestingsbenadering. Die omgekeerde is ook waar, soos in die geval van die hoër opbrengssones, waar die konvensionele benadering ’n beter kans het om wins te genereer, omdat die insetkostes vir die konvensionele benadering bereken is op ’n heelwat laer opbrengsmikpunt van 6.85 t/ha, terwyl die insetkostes vir die veranderlike bemesting bereken is op opbrengsmikpunte van 7.62 t/ha en 8.34 t/ha (sien Tabel 1).
Die geleentheid vir risiko-bestuur lê egter by die laer opbrengssones omdat dit die areas is waar groter finansiële verliese gelei word. Die hoër opbrengssones is dus eerder ’n geleentheid as ’n risiko vir die produsent.
Figuur 6 toon die marges aan waar die insetkostes vir die verskillende bestuursones dieselfde gehou is, maar die graanprys is verhoog na R2 700 in die boer se sak. Die verandering in graanprys het veroorsaak dat die “Ver ondergemiddelde”-sone (rooi) se waarskynlikheid om wins te toon van 38% na 44% verhoog het, die “Ondergemiddelde”-sone (oranje) van 52% na 60%, die “Gemiddelde”-sone (geel) van 65% na 74% en die “Bogemiddelde”-sone (liggroen) van 80% na 90%. Die “Ver bogemiddelde”-sone (donker groen) toon ’n waarskynlikheid van 100% om wins te genereer waar dit 90% voor die graanprysaanpassing was.
Deur verskillende scenario’s in die OmniRiskIQ™-model te gebruik, kan beplanning en risikobestuur uitgevoer word. Elke seisoen moet versigtig oorweeg word, veral onder die drastiese droogtetoestande wat tans heers (November 2015). Die risiko’s en geleenthede wat die betrokke seisoen mag bied, moet akkuraat geïdentifiseer word en tot die produsent se voordeel, volgens sy spesifieke omstandighede en risiko-aptyt, bestuur word. Gesels met u Omnia-landboukundige. Miskien kan daardie geskiedkundige opbengsdata wesenlike waarde tot u boerdery toevoeg deur gebruik te maak van die OmniRiskIQ™‑model.
Deur Tiaan Terblanche