แบบจำลองการประเมินคุณภาพของมะม่วงไทยด้วยวิธีมอนติคาร์โล (ส่วนที่ 1)
คำสำคัญ:
มะม่วงไทย, การประเมินคุณภาพ, การจำลองสถานการณ์แบบมอนติคาร์โล, Mango, Quality Level Assessment and Monte Carloบทคัดย่อ
มะม่วงเป็นผลไม้ส่งออกที่สำคัญชนิดหนึ่งของไทยที่มีการส่งออกไปยังตลาดต่างประเทศเป็นจำนวนมาก ทั้งตลาดที่มีอำนาจซื้อระดับสูงและต่ำ ซึ่งประเทศไทยมีปริมาณการส่งออกเป็นอันดับ 3 ของโลก ปัญหาสำคัญที่ทำให้มะม่วงไทยมีศักยภาพการแข่งขันต่ำกว่าคู่แข่งขัน คือ ขาดความสม่ำเสมอของผลผลิต การจัดการข้อมูลการผลิตที่ไม่มีประสิทธิภาพ ต้นทุนการผลิตสูง และสินค้ามีราคาสูงกว่าคู่แข่งขัน ทำให้ผู้บริโภคส่วนใหญ่ตัดสินใจซื้อมะม่วงจากคู่แข่งขัน โดยปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อมะม่วง คือ ข้อมูลคุณภาพสินค้า ราคา รสชาติ และรูปลักษณ์ภายนอก เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าวทำให้ต้องมีการศึกษาระบบการประเมินคุณภาพของมะม่วงที่สอดคล้องกับแนวทางการจัดการระบบห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่กิจกรรมต้นน้ำจนถึงปลายน้ำทั้งหมด จากการวิจัยพบว่า รูปแบบการประเมินคุณภาพของมะม่วงไทยด้วยเทคนิคการจำลองสถานการณ์แบบมอนติคาร์โลที่ระดับอุณหภูมิ 13 oC สำหรับทุกช่วงเวลาการจัดเก็บ ตั้งแต่การเก็บเกี่ยวจนถึงการจำหน่ายสินค้าไปยังผู้บริโภค ทำให้ผู้ที่เกี่ยวข้องได้ทราบถึงระดับคุณภาพของมะม่วงไทยได้ทุกช่วงเวลาและนำข้อมูลมาประกอบการตัดสินใจเชิงธุรกิจ หรือการบริหารจัดการคุณภาพของมะม่วงได้อย่างเหมาะสม ซึ่งมีปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับระดับคุณภาพอยู่ 3 ปัจจัย คือ ปริมาณของแข็งทั้งหมดที่ละลายน้ำได้ ปริมาณกรดที่ไทเทรตได้ และความแน่นเนื้อ แบ่งคุณภาพออกเป็น 4 ระดับ คือ ระดับไม่สุก ระดับสุกบางส่วน ระดับสุกพร้อมรับประทาน และระดับเน่าเสีย ข้อมูลดังกล่าวได้นำมาสร้างแบบจำลองการประเมินดัชนีชี้วัดคุณภาพของมะม่วงไทยที่ระดับอุณหภูมิ 13 oC ณ.ช่วงการจัดเก็บ 1-45 วัน โดยใช้เทคนิคการพิจารณาความสอดคล้องของการแจกแจงความน่าจะเป็นและการทดสอบทางสถิติ ซึ่งมีความถูกต้องเหมาะสมกับข้อมูลจริง มีค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองโดยเฉลี่ย 0.6876 ± 0.0449 และมีค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) โดยเฉลี่ย 0.8881 ± 0.0076 แสดงว่ารูปแบบประเมินค่าดัชนีชี้วัดคุณภาพ มีความเหมาะสมและสอดคล้องกับข้อมูลจริงอยู่ในระดับที่ยอมรับได้
เอกสารอ้างอิง
2.สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2556). ข้อมูลพื้นฐานเศรษฐกิจการเกษตร ประจำปี พ.ศ. 2556. ศูนย์สารสนเทศการเกษตร, กรมส่งเสริมการเกษตร, กรุงเทพฯ.
3.Crisosto, C.H. (1994). Stone fruit maturity indices: A descriptive review. Postharvest News and Information. 5: 65-68.
4.Hammersley, J.M. and D.C. Handscomb. (1964). Monte Carlo Methods. Wiley, New York.
5.Mahayothee, B., S. Neidhart, R. Carle and W. Muhlbauer. (2007). Effects of variety, ripening condition and ripening stage on the quality of sulphite-free dried mango slices. European Food Research and Technology. 225(5): 723-732.
6.Mahayothee B, Muhlbauer W, Neidhart S and Carle R. (2004). Influence of postharvest ripening process on appropriate maturity drying mangoes 'Nam Dokmai' and ‘Kaew’. Acta Horticulturae. 645: 241-248.
7.Prange, R.K., Kalt, W., Daniels-Lake, B., Liew, C.L., Page, R.T., Walsh, J.R., Dean, P., Coffin, R. (1998). Using ethylene as a sprout control agent in stored ‘Russet Burbank’ potatoes. Journal of the American Society for Horticultural Science. 123: 463–469.
8.Rungpichayapichet, P., B. Mahayothee, M. Nagle, P. Khuwijitjaru and J. Muller. (2016). Robust NIRS models for non-destructive prediction of postharvest fruit ripeness and quality in mango. Postharvest Biology and Technology. 111: 31-40.
9.Vásquez-Caicedo, A.L., P. Sruamsiri, R. Carle and S. Neidhart. (2005). Accumulation of all-trans-β-carotene and its 9-cis and 13-cis stereoisomers during postharvest ripening of nine Thai mango cultivars. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 53(12): 4827–4835.
