Original Title: Risk identification of post-harvest losses at farm level: A case study of edamame in Indonesia
Source: doi.org/10.34044/j.anres.2021.55.2.18
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការកំណត់អត្តសញ្ញាណហានិភ័យនៃការបាត់បង់ទិន្នផលក្រោយពេលប្រមូលផលនៅកម្រិតកសិដ្ឋាន៖ ការសិក្សាស្រាវជ្រាវករណីសណ្តែកអេដាម៉ាម៉េនៅប្រទេសឥណ្ឌូនេស៊ី

ចំណងជើងដើម៖ Risk identification of post-harvest losses at farm level: A case study of edamame in Indonesia

អ្នកនិពន្ធ៖ Ida Bagus Suryaningrat (University of Jember, Indonesia), Winda Amilia (University of Jember, Indonesia), Yuli Wibowo (University of Jember, Indonesia), Adrew Setiawan Rusdianto (University of Jember, Indonesia), Dyah Riski Karismasari (University of Jember, Indonesia)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2021 (Agriculture and Natural Resources)

វិស័យសិក្សា៖ Agriculture

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការបាត់បង់ទិន្នផលក្រោយពេលប្រមូលផលយ៉ាងច្រើននៃសណ្តែកអេដាម៉ាម៉េ (Edamame) ក្នុងខ្សែចង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់នៅប្រទេសឥណ្ឌូនេស៊ី ដែលប៉ះពាល់ដល់សក្តានុពលនៃការនាំចេញ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានអនុវត្តការស្ទង់មតិផ្ទាល់ និងកិច្ចសម្ភាសន៍ ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វិភាគហានិភ័យដើម្បីវាយតម្លៃ និងចាត់ថ្នាក់កត្តាដែលបណ្តាលឱ្យមានការបាត់បង់ទិន្នផល។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) & Risk Priority Number (RPN)
ការវិភាគទម្រង់បរាជ័យ និងផលប៉ះពាល់ រួមជាមួយការគណនាលេខអាទិភាពហានិភ័យ
ងាយស្រួលយល់ និងអាចវាយតម្លៃហានិភ័យជាប្រព័ន្ធដោយផ្អែកលើកម្រិតនៃភាពធ្ងន់ធ្ងរ ឱកាសនៃការកើតឡើង និងលទ្ធភាពនៃការរកឃើញ។ ពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការវាយតម្លៃអត្តនោម័តរបស់អ្នកជំនាញ ឬអ្នកចូលរួម ដែលអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលមានភាពលម្អៀងប្រសិនបើទិន្នន័យមិនច្បាស់លាស់។ បានកំណត់ថាសត្វល្អិតចង្រៃនិងជំងឺដំណាំ គឺជាហានិភ័យធ្ងន់ធ្ងរបំផុតដោយទទួលបានពិន្ទុ RPN ៤៨,០៨។
Analytical Hierarchy Process (AHP)
ដំណើរការវិភាគឋានានុក្រម
ជួយសម្រួលដល់ការសម្រេចចិត្តដ៏ស្មុគស្មាញដោយបំបែកវាទៅជាកត្តាតូចៗ និងផ្តល់ទម្ងន់អាទិភាពច្បាស់លាស់សម្រាប់យុទ្ធសាស្ត្រនីមួយៗ។ ទាមទារឱ្យការវាយតម្លៃប្រៀបធៀបជាគូមានសង្គតិភាព (Consistency Ratio ត្រូវតែ < 0.1) ដែលអាចមានការលំបាកនិងស្មុគស្មាញនៅពេលមានកត្តាត្រូវប្រៀបធៀបច្រើន។ បានផ្តល់ទម្ងន់អាទិភាពខ្ពស់បំផុត (០,២៤២) ទៅលើយុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងសត្វល្អិតនិងជំងឺ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនតម្រូវឱ្យមានឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យាទំនើប ឬម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រធុនធ្ងន់នោះទេ ប៉ុន្តែវាទាមទារការចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់នៅទីវាល និងកិច្ចសហការពីអ្នកជំនាញ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងចម្ការសណ្តែកអេដាម៉ាម៉េ ក្នុងស្រុក Jember ខេត្ត East Java ប្រទេសឥណ្ឌូនេស៊ី ដោយផ្តោតលើទិន្នន័យពីអ្នកគ្រប់គ្រង និងកម្មករក្នុងតំបន់នោះប៉ុណ្ណោះ។ លទ្ធផលនេះអាចមានភាពលម្អៀងទៅនឹងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុ រចនាសម្ព័ន្ធដី និងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងសត្វល្អិត (ដូចជា Etiella zinckenella) ជាក់លាក់របស់ឥណ្ឌូនេស៊ី។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកលទ្ធផលនេះទៅប្រើប្រាស់ចាំបាច់ត្រូវពិចារណាលើការកែសម្រួលទៅតាមប្រភេទសត្វល្អិត អាកាសធាតុ និងកម្រិតយល់ដឹងរបស់កសិករក្នុងស្រុក។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលគ្នាមាន FMEA និង AHP នេះគឺមានអត្ថប្រយោជន៍ និងស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់អនុវត្តក្នុងវិស័យកសិកម្មនៅប្រទេសកម្ពុជា ដើម្បីកាត់បន្ថយការបាត់បង់ទិន្នផលក្រោយពេលប្រមូលផល។

សរុបមក ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វិភាគចំណាយទាបប៉ុន្តែមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ដូចជា FMEA និង AHP ផ្តល់នូវទិសដៅច្បាស់លាស់សម្រាប់កសិដ្ឋាន និងក្រុមហ៊ុននៅកម្ពុជា ក្នុងការកាត់បន្ថយហានិភ័យ និងបង្កើនប្រាក់ចំណេញ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការវិភាគហានិភ័យ: និស្សិតត្រូវស្វែងយល់ពីរបៀបប្រើប្រាស់ Fishbone Diagram និងវិធីសាស្ត្រ FMEA ដើម្បីកំណត់រកមូលហេតុដើមនៃបញ្ហា។ គួរចាប់ផ្តើមអនុវត្តដោយកំណត់បញ្ហាបាត់បង់ទិន្នផលណាមួយនៅកម្ពុជា (ឧទាហរណ៍៖ ការជាំសាច់ស្វាយកែវរមៀត) ជាករណីសិក្សា។
  2. រៀនប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រ AHP និងកម្មវិធីគណនា: ត្រូវអនុវត្តការធ្វើ Pair-wise Comparison និងរៀនគណនា Consistency Ratio (CR)។ និស្សិតអាចប្រើប្រាស់ Microsoft Excel ឬស្វែងរក AHP Online Calculator ដើម្បីធ្វើឱ្យការគណនាកាន់តែលឿននិងសុក្រឹត។
  3. ចុះកម្មសិក្សា និងប្រមូលទិន្នន័យជាក់ស្តែង: ចុះទៅកាន់សហគមន៍កសិកម្ម ឬកសិដ្ឋានណាមួយដើម្បីសម្ភាសន៍កសិករ។ ត្រូវបង្កើតកម្រងសំណួរវាយតម្លៃកម្រិតហានិភ័យតាមមាត្រដ្ឋាន ១ ដល់ ៥ សម្រាប់អថេរ Severity (S), Occurrence (O), និង Detection (D) ដើម្បីរកពិន្ទុ RPN
  4. អភិវឌ្ឍយុទ្ធសាស្ត្រ និងតាក់តែងឯកសារប្រតិបត្តិការ: ផ្អែកលើលទ្ធផលវាយតម្លៃ និស្សិតត្រូវរៀបចំជាកាលវិភាគត្រួតពិនិត្យ (Monitoring Schedule) ច្បាស់លាស់ ឬបង្កើតស្តង់ដារប្រតិបត្តិការ Standard Operating Procedure (SOP) សម្រាប់ការប្រមូលផល ការប្រើប្រាស់ថ្នាំសម្លាប់សត្វល្អិត និងការអនាម័យកសិដ្ឋាន។
  5. ធ្វើតេស្តសាកល្បង និងតាមដានវាយតម្លៃ: ស្នើសុំការអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រក្នុងទ្រង់ទ្រាយតូច (Pilot Project) នៅចម្ការជាក់ស្តែង និងប្រើប្រាស់សូចនាករផលិតភាព (KPIs) ដើម្បីវាស់ស្ទង់មើលថាតើការបាត់បង់ទិន្នផលពិតជាមានការថយចុះដែរឬទេ មុននឹងណែនាំឱ្យអនុវត្តពេញលេញ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Failure mode and effect analysis (ការវិភាគទម្រង់បរាជ័យ និងផលប៉ះពាល់) ជាវិធីសាស្ត្រជាប្រព័ន្ធមួយសម្រាប់វាយតម្លៃរកមើលកំហុស ឬការបរាជ័យដែលអាចកើតមាននៅក្នុងខ្សែចង្វាក់ផលិតកម្មណាមួយ និងសិក្សាពីផលវិបាករបស់វាដើម្បីរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រទប់ស្កាត់ជាមុន។ ដូចជាការគិតទុកជាមុនពីបញ្ហាដែលអាចកើតមានមុនពេលធ្វើដំណើរផ្លូវឆ្ងាយ (ឧទាហរណ៍៖ បែកកង់ អស់សាំង) ដើម្បីត្រៀមរបស់របរដោះស្រាយបញ្ហាទាំងនោះទុកជាមុន។
Analytical hierarchy process (ដំណើរការវិភាគឋានានុក្រម) ជាវិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្ត ដោយបែងចែកបញ្ហាស្មុគស្មាញទៅជាផ្នែកតូចៗតាមលំដាប់លំដោយ រួចធ្វើការប្រៀបធៀបផ្តល់ទម្ងន់អាទិភាពដើម្បីជ្រើសរើសយុទ្ធសាស្ត្រដែលល្អបំផុត។ ដូចជាការដាក់ពិន្ទុប្រៀបធៀបលក្ខណៈសម្បត្តិមុខវិជ្ជានីមួយៗ ម្តងមួយគូៗ ដើម្បីសម្រេចចិត្តថាតើគួរជ្រើសរើសរៀនជំនាញមួយណាដែលស័ក្តិសមសម្រាប់អនាគតបំផុត។
Risk priority number (លេខអាទិភាពហានិភ័យ) ជាតម្លៃលេខដែលបានមកពីការគុណបញ្ចូលគ្នានូវកម្រិតនៃភាពធ្ងន់ធ្ងរ ឱកាសនៃការកើតឡើង និងលទ្ធភាពដែលអាចរកឃើញបញ្ហា ដើម្បីកំណត់ថាតើហានិភ័យណាដែលត្រូវផ្តល់អាទិភាពដោះស្រាយមុនគេ។ ដូចជាការប្រគល់កាតពណ៌ក្រហម លឿង ឬបៃតង ដល់អ្នកជំងឺ ដើម្បីប្រាប់គ្រូពេទ្យថាអ្នកណាគួរទទួលបានការសង្គ្រោះបន្ទាន់មុនគេដោយផ្អែកលើស្ថានភាពជំងឺ។
Post-harvest loss (ការបាត់បង់ទិន្នផលក្រោយពេលប្រមូលផល) គឺជាការថយចុះទាំងបរិមាណ និងគុណភាពនៃកសិផល ដែលកើតឡើងចាប់ពីពេលកាត់បេះរហូតដល់ពេលយកទៅកែច្នៃ ឬលក់នៅលើទីផ្សារ ដោយសារកត្តាផ្សេងៗដូចជាសត្វល្អិត ការដឹកជញ្ជូន ឬការទុកដាក់មិនបានល្អ។ ដូចជាការជ្រុះបែកផ្លែស្វាយឬជាំសាច់នៅពេលយើងបេះនិងដឹកវាពីចម្ការយកមកផ្ទះ ដែលធ្វើឱ្យយើងមិនអាចញ៉ាំឬលក់វាបាន។
Fishbone analysis (ការវិភាគឆ្អឹងត្រី) ជាឧបករណ៍ប្រើសម្រាប់រកមើលនិងរៀបចំមូលហេតុដើមទាំងអស់ដែលបណ្តាលឱ្យមានបញ្ហាអ្វីមួយកើតឡើង ដោយមានទម្រង់គំនូសបំព្រួញស្រដៀងនឹងឆ្អឹងត្រី។ ដូចជាការគូរមែកធាងគ្រួសារដើម្បីតាមដានរកមើលថាតើជំងឺតំណពូជមួយមានប្រភពមកពីសាច់ញាតិខាងណា។
Etiella zinckenella (ដង្កូវស៊ីផ្លែសណ្តែក) ជាឈ្មោះវិទ្យាសាស្ត្ររបស់ប្រភេទសត្វល្អិតចង្រៃម៉្យាង (ដង្កូវ) ដែលចូលចិត្តស៊ីនិងបំផ្លាញកួរឬផ្លែសណ្តែក ដែលជាមូលហេតុចម្បងមួយនៃការបាត់បង់ទិន្នផលយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរនៅលើចម្ការ។ ដូចជាចោរលួចកាត់សោចូលផ្ទះ ដែលសំងំលាក់ខ្លួនបំផ្លាញទ្រព្យសម្បត្តិពីខាងក្នុងដោយយើងពិបាកនឹងមើលឃើញពីខាងក្រៅ។
Pair-wise comparison (ការប្រៀបធៀបជាគូ) ជាដំណើរការនៃការប្រៀបធៀបជម្រើស ឬកត្តាផ្សេងៗម្តងមួយគូៗ ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើកត្តាមួយណាមានសារៈសំខាន់ជាង ឬមានឥទ្ធិពលជាងកត្តាមួយទៀតក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្ត។ ដូចជាការប្រកួតកីឡាបាល់ទាត់ជម្រុះតាមពូល ដែលក្រុមនីមួយៗត្រូវប្រកួតទល់នឹងក្រុមមួយទៀតម្តងមួយគូៗរហូតរកឃើញក្រុមដែលខ្លាំងជាងគេ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖