Las plantaciones forestales pueden conducirse bajo diferentes sistemas de manejo silvícola (SMS), lo cual influye en las características de los fustes producidos. En términos de productividad maderera, los resultados de los SMS se evalúan en función del rendimiento obtenido durante un período de tiempo y la cantidad o valor de los diferentes productos cosechados. Los distintos destinos comerciales o industriales a los cuales se destinará la producción demandan un tipo particular de productos, generalmente definidos por el diámetro y la longitud de las trozas. La forma en que los fustes son fraccionados en trozas para obtener los diferentes productos se denomina compartimentación de la producción. Esta actividad influye sobre la rentabilidad de las actividades forestales debido a que los distintos productos se diferencian por su precio en el mercado. Con la finalidad de proveer una herramienta que permita optimizar la compartimentación de la producción de un modo eficiente, considerando la forma y dimensiones del fuste, así como las dimensiones y precio de los productos demandados, se desarrolló un modelo de optimización del trozado de fustes para tres especies cultivadas en la provincia de Misiones y en el noreste de la provincia de Corrientes: Pinus taeda, pino híbrido (Pinus elliottii x Pinus caribaea F2) y Eucalyptus grandis). Para ello se recurrió a técnicas de programación dinámica, las cuales han sido poco aplicadas en el país a la resolución de esta etapa del proceso de producción forestal.
La optimización del trozado del fuste requiere tomar una secuencia de decisiones interrelacionadas de modo tal que la eficiencia de todas las decisiones sea maximizada. Ante este tipo de problemas, la programación dinámica, una rama de la Investigación Operativa, provee una serie de procedimientos sistemáticos para determinar la combinación de decisiones que maximiza la eficiencia total de un sistema. En esencia, el trozado de un fuste es representado como un diagrama de redes (grafo) para el cual es necesario desarrollar algoritmos específicos para hallar la combinación de nodos (estados del sistema en cada etapa) y arcos (dediciones tomadas) que generan el máximo beneficio, obteniéndose consecuentemente la solución óptima del problema. Para el caso que nos ocupa esto es el patrón óptimo de trozado.