Agricultura de precisión y sostenibilidad

Cómo beneficiarse de los datos de agricultura de precisión

Ocultos en las cifras brutas de cada sección de trimestre rentable se encuentran los acres que superan constantemente y otros que pueden no valer la pena. Devin Dubois tiene como objetivo brindar a los productores las herramientas para descubrir cuáles son cuáles.

“Dependiendo de dónde se encuentre, entre el seis y el 23 por ciento de los acres sembrados no son rentables”, dijo, citando investigaciones en maíz y soja en los Estados Unidos.

«Y no solo ligeramente no rentable, perdiendo más de $ 100 por acre».

Dubois es director ejecutivo de FieldAlytics, una empresa de Saskatchewan que proporciona herramientas digitales a agrónomos y proveedores de insumos para ayudar a los productores a gestionar la producción agrícola. Los datos para estas herramientas provienen de equipos de campo y mapas satelitales del sistema de información global que permiten el análisis y la planificación acre por acre o incluso con más detalle.

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La agricultura de precisión se está volviendo cada vez más sofisticada y los fabricantes de equipos incluyen capacidades cada vez más sofisticadas como equipo estándar. Una vez descargados en una computadora, los datos de rendimiento de la cosechadora se pueden superponer en un mapa de campo junto con los datos de entrada del equipo de siembra y pulverización, pruebas de suelo, sensores de humedad en el campo y registros meteorológicos.

En conjunto, esta información puede ser extremadamente valiosa para el productor. Incluso puede llevar a algunas recomendaciones contradictorias en la búsqueda de márgenes más amplios.

«La gente tiene una reacción alérgica a esta noción y tiene problemas para creerla, porque honestamente, en algunos de estos acres, mejoraría significativamente su situación si simplemente no hiciera nada», dijo Dubois.

“Pero a la gente le cuesta mucho tragarse esa noción. ‘¿Quieres decir que quieres que simplemente, como, no sembrar? ¿Simplemente apague la sembradora allí? Sí. Técnicamente, esa sería una mejor decisión ‘”.

Una vez que hayan «detenido el sangrado», Dubois dijo que el siguiente paso es hacerlo mejor con el resto del campo.

Una vez que los productores descubren el valor de sus datos, son comprensiblemente cautelosos acerca de quién tiene acceso.

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Dubois dijo que FieldAlytics utiliza servidores comerciales basados ​​en la nube (en este caso, Amazon) para almacenar sus datos, que ofrecen seguridad a nivel bancario. Los usuarios acceden al sistema mediante un nombre de usuario y una contraseña.

Don Campbell ha sido agrónomo durante 25 años y actualmente trabaja a través de Western Sales en Rosetown, Sask. El concesionario John Deere tiene seis ubicaciones en el centro-oeste de Saskatchewan.

A pesar de su ubicación física, Campbell enfatizó que él y sus colegas son independientes y trabajan en nombre de los clientes, tanto por obligación profesional como por necesidad. Por ejemplo, deben ser “independientes de la marca” porque muchos productores utilizan equipos de diferentes fabricantes y diferentes granjas se desempeñarán mejor con insumos de diversos proveedores.

Esta mentalidad de “el productor primero” también se aplica a los datos de agricultura de precisión. Campbell dijo que si bien hay paquetes de software disponibles para los productores, la mayoría prefiere trabajar con un agrólogo como él, tanto para ahorrar tiempo como para obtener los beneficios de los ojos expertos en sus datos.

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Esto significa que los datos deben salir de los confines físicos de la granja, pero nuevamente se almacenan y aseguran en servidores comerciales en la nube. Campbell dijo que esto es en realidad más seguro porque los datos en la nube están a salvo de fallas en el disco duro o el robo de una computadora portátil.

“Desde el punto de vista de quién ve los datos, los clientes tienen la capacidad”, dijo, ya sea a través del distribuidor o de un sistema independiente. «Existe la posibilidad de que el productor ingrese usando su nombre de usuario y cualquier contraseña que haya creado».

Campbell y Dubois enfatizan que los datos de agricultura de precisión se mantienen seguros, pero también dicen que dichos datos tienen un valor limitado para cualquiera que no sea el productor. Los grandes fabricantes de equipos y las empresas de insumos agrícolas están ciertamente interesados ​​en los datos de cultivos y tierras, pero en grandes áreas geográficas. Esta información está disponible públicamente a través de imágenes de satélite, que ya se utilizan, por ejemplo, en los seguros de cosechas.

En esos casos, cuando una entidad comercial desea acceder a los datos de un productor, lo más sencillo es preguntar. Campbell dijo que Western Sales quería un ejemplo local de agricultura de precisión en acción que pudiera publicar libremente para demostrar que sus sistemas proporcionaban valor. Hizo un acuerdo con un productor local que le dio cinco años de acceso a las herramientas de software de Western Sales y a agrónomos expertos a cambio de cinco años de datos sobre media sección de tierra.

Si bien los datos de agricultura de precisión en una granja específica pueden no ser de gran interés para las grandes empresas, para los productores individuales pueden ser muy valiosos.

Dubois dijo que es frustrante que más productores no aprovechen al máximo los datos. Puede aplicarse a operaciones de todos los tamaños y, de hecho, puede resultar más atractivo desde el punto de vista financiero para operaciones de un solo operador pequeñas y medianas.

Campbell dijo que las ganancias posibles a través de decisiones basadas en datos pueden ser engañosamente modestas, pero definitivamente se reflejan en el resultado final.

“Todo lo que siempre quiero hacer son aumentos pequeños y marcados con el tiempo porque eso es lo que es consistente”, dijo.

“Hemos tenido algunos beneficios significativos a lo largo de los años en los que estamos viendo más de $ 20 por acre, neto, de trigo. Eso es significativo. Creo que la mayoría de la gente lo tomaría y estaría muy feliz con eso «.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

DRONES EN LA AGRICULTURA

Una gran ayuda para afrontar los desafíos de las cosechas

Los daños que está produciendo el cambio climático, muchas veces irreversibles, están obligando a trabajar sin descanso en la continua mejora de la tecnología aplicada a la industria agrícola. Es entonces cuando los RPAS entran en juego. Y no solo en agricultura, la lista de trabajos con drones en los diferentes sectores es abrumadora.

Gracias al uso de drones en la agricultura, las empresas agrícolas pueden satisfacer la demanda cada vez más cambiante y exigente, que obliga a los agricultores a tener que tomar decisiones complejas de las que depende el éxito de sus cosechas. Y es que las pequeñas aeronaves no tripuladas están suponiendo un avance importante en la agricultura de precisión.

Hoy queremos hablarte de los drones en la agricultura; veremos la gran cantidad de usos y ventajas que nos ofrece esta eficaz combinación de drones y agricultura.

¡Comenzamos!

Índice de contenidos [Ocultar]

¿Por qué son necesarios los drones en la agricultura?
7 Usos de los drones en la agricultura
Análisis del suelo
Plantación de semillas
Control de enfermedades y malezas
Fumigación de los campos
Vigilancia y monitoreo de los cultivos
Gestión del agua de riego
Polinización de las plantas
Los drones también son útiles en ganadería
CURSO DE AGRICULTURA DE PRECISIÓN Y GANADERÍA
Fórmate como piloto de drones para agricultura de precisión
¿POR QUÉ SON NECESARIOS LOS DRONES EN LA AGRICULTURA?
Uno de los retos cada vez más complicados a los que se enfrentan las industrias agrícolas, es la toma de las decisiones adecuadas que optimicen el rendimiento de los campos. Cada vez quedan más lejos las conjeturas y opiniones basadas en la intuición, sobre cómo gestionar los cultivos para obtener el mejor rendimiento.

El avance de la tecnología y la incorporación de los drones en agricultura, está consiguiendo una notable mejoría en lo que se conoce como agricultura de precisión.

Gracias a la toma de datos que proporcionan los drones, hoy es posible maximizar el rendimiento de los campos, además de administrar las explotaciones agrarias de manera mucho más eficiente, controlando, además, el impacto ambiental.

Según un estudio realizado por el Grupo Goldman Sachs, en los próximos cinco años, el sector agrícola será el segundo en implementación de los RPAS, utilizándolos fundamentalmente como drones para la gestión de cultivos.

¿Sabes todo lo que pueden hacer los RPAS en la agricultura? Es probable que estés pensando en la fumigación con drones; sí, este es uno de los múltiples usos en los que ayuda mucho un drone en el sector agrícola. Pero hay mucho más allá.

Veamos todo lo que pueden hacer los drones para el campo.

7 USOS DE LOS DRONES EN LA AGRICULTURA
Además de la gran ayuda que supone el uso de drones durante la evolución de los cultivos, gracias a toda la información que aportan, contar con estas pequeñas aeronaves no tripuladas contribuye a una disminución de los costes de producción.

Y es que los drones hacen un rastreo por toda la extensión agrícola en minutos, evitando así el gasto de tiempo y combustible que, hasta ahora, tenía que asumir el agricultor en la consecución de tareas rutinarias.

Con esta buena noticia, veamos todo lo que pueden hacer los drones en los campos.

Análisis del suelo
Los drones agrícolas están dotados con cámaras con potentes sensores capaces de recopilar datos útiles sobre las condiciones del suelo, tanto su calidad como la deficiencia de nitrógeno o, incluso, las zonas muertas del propio suelo.

La toma de datos es posible gracias a la termografía, la tecnología multiespectral e hiperespectral.

Esta información ayuda al agricultor a poner en marcha programas de plantación y manejo de los cultivos de manera mucho más eficiente.

Plantación de semillas
No es un uso de drones en agricultura todavía muy extendido, pero cada vez son más las explotaciones agrícolas que apuestan por esta manera de sembrar los campos.

Lo único que debe hacer el agricultor es dejar preparada la tierra; después, el piloto de drones dirigirá la aeronave no tripulada disparando vainas de semillas sobre el suelo.

Cabe destacar que este uso de los drones en la agricultura supone un importante ahorro de los costes que tradicionalmente han acompañado en el proceso de la siembra de semillas, en especial el tiempo empleado además del trabajo manual.

Control de enfermedades y malezas
Con una tecnología similar a la utilizada para analizar el suelo, los drones son capaces de detectar con mucha precisión las enfermedades que sufren los cultivos herbáceos, además de encontrar malezas que pueden ser las causantes de estos problemas.

La información que recoge el dron es analizada por el software, seleccionando los cultivos dañados sobre los que aplicar medidas de control de alta precisión.

Y en las plantaciones de árboles, además de identificar los ejemplares dañados, el dron puede etiquetarlos con la enfermedad que padecen.

Una de las ventajas de los drones que hacen este trabajo, es que pueden detectar y diagnosticar a tiempo problemas de infecciones, antes de que se extiendan y se conviertan en una complicación generalizada de toda la plantación.

Fumigación de los campos
La fumigación aérea con drones es uno de los usos más utilizados por muchas industrias agrícolas. Y es que los cultivos, para mantener un rendimiento óptimo, necesitan de la fumigación, ya sea con pesticidas o fertilizantes.

Hasta ahora, era algo que se hacía o bien de forma manual o con ayuda de aviones. Cualquiera de estas dos soluciones son mucho más costosas para el agricultor, que no puede perder de vista la optimización de sus costes de producción.

La principal ventaja de la fumigación de los cultivos con drones, además del ahorro en tiempo, es la optimización de los productos aplicados. Y es que los RPAS pulverizan la cantidad óptima de manera constante, y sin solapar parcelas; algo muy complicado de conseguir con la fumigación tradicional.

Los drones pueden equiparse con depósitos de fertilizantes, fitosanitarios, herbicidas o pesticidas para rociar los campos. Además, el operador del drone puede programar los vuelos tanto en horarios concretos como marcando rutas específicas.

Vigilancia y monitoreo de los cultivos
Hasta hace poco tiempo, la vigilancia y monitorización de los cultivos, se solucionaba con la realización de fotos panorámicas de toda la extensión agrícola.

Con la llegada de los drones, la información está mucho más detallada, además de que resulta más sencillo y económico mantener vigilados todos los campos.

Gracias a los sensores de infrarrojo cercano que lleva incorporado el drone, el agricultor puede conocer la salud de cada planta de sus cultivos en función de la absorción de la luz.

Este sofisticado sistema no solo aporta información sobre el cultivo general y la salud de las plantas; también proporciona la distribución de la tierra según el tipo de cultivo e, incluso, el ciclo de vida actual del propio cultivo.

Y con respecto a llevar un mejor control y vigilar toda la extensión agrícola, el software del dron facilita mapas detallados de GPS con todo el área de cultivo actual.

Gestión del agua de riego
Las explotaciones agrarias de grandes dimensiones siempre suelen tener problemas con la distribución del agua durante el riego. Gracias a las cámaras térmicas que llevan incorporadas los drones agrícolas, pueden detectar las zonas que reciben poca humedad, o ninguna.

En los momentos de estrés hídrico, las plantas cierran sus estomas; esto produce un incremento de la temperatura que es captado por las imágenes de la cámara térmica del dron.

Estas inspecciones pueden salvar cosechas enteras al poder diseñar una mejor distribución del riego, con el fin de maximizar el drenaje evitando la acumulación de agua, entre otras correcciones que puede poner en práctica el agricultor.

Polinización de las plantas
El uso de drones para polinizar las plantas aún no ha llegado a nuestro país, pero queremos hablarte de él por lo interesante que es.

Ante la amenaza de plagas invasoras, con la consiguiente desaparición de una gran cantidad de abejas en todo el planeta, los investigadores japoneses decidieron desarrollar un sistema de polinización con drones. Y lo han conseguido.

Se trata de pequeños drones de apenas 4 centímetros de ancho y un peso de 15 gramos, que son capaces de polinizar las flores sin dañar la planta.

Como ves, los usos de los drones en agricultura no tienen límites.

LOS DRONES TAMBIÉN SON ÚTILES EN GANADERÍA
El uso de los drones en ganadería también está cobrando un protagonismo cada vez mayor en nuestro país, en especial en la ganadería extensiva.

La ayuda que puede proporcionar un dron en una explotación ganadera es muy amplia; puede hacer recuento de animales a través de cámaras termográficas, buscar animales perdidos, vigilar sus movimientos o detectar la presencia de depredadores, entre otros muchos usos.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

La robótica se ha acercado a varias industrias para redefinir su ética y metodologías de trabajo. Su innovación ha transformado a muchos para mejor. Incluso en el campo de la agricultura, los robots desempeñan hoy un papel eficaz. Los agricultores siempre han requerido varios datos e información para cultivar sus campos; A pesar de la idea general que considera la agricultura lejos de la alta tecnología, de hecho la robótica es fundamental para mejorar la agricultura, especialmente en esta era de la industria 4.0.

De hecho, el Big Data es necesario para la agricultura , donde hay demasiadas variables y territorios enormes que vigilar. Por ello, la tecnología y la robótica son claves para apoyar a la agricultura en la innovación y transformación en un negocio sofisticado; al mismo tiempo, esas tecnologías podrían mejorar la calidad de vida de los agricultores, impulsando sus negocios y productos.

La agricultura se enfrenta ahora a varios desafíos, e innovar es la única forma de mantenerse al día: las personas envejecen y trabajan en condiciones difíciles incluso mayores de 50 años; mayores costos laborales; cambio climático… Por estas razones, existe la robótica trabajando para mejorar el futuro de la agricultura.

Estas son las formas en que la robótica está redefiniendo el futuro de la agricultura.

Exoesqueletos
De hecho, la edad media está aumentando y, según los datos más recientes, la edad media del agricultor está entre los 50 y los 58 años, lo que provoca grandes problemas en las pequeñas explotaciones, donde no hay generaciones jóvenes disponibles para trabajar en el campo. Por tanto, la solución proviene de la ingeniería. Varias empresas multinacionales han diseñado exoesqueletos especiales capaces de apoyar a los trabajadores (o agricultores, en este caso). ¿Como funciona? Este tipo de robot sigue los movimientos del agricultor, sin interferir, y alivia la presión en la espalda, brazos y rodillas, con apoyo general en el levantamiento de pesas.

Extractores de malezas
Las malezas son uno de los mayores problemas de la agricultura; es imposible arrancarlas una a una y, al mismo tiempo, usar demasiado herbicida implica malas hierbas resistentes a los químicos, que son más fuertes. Para proteger las plantas de las plagas, ahora hay un robot especial que puede limpiar la maleza. Se requirió un trabajo combinado de ingeniería mecánica, aprendizaje automático y robótica para crear tal robot; es capaz, gracias al aprendizaje automático, de reconocer el centro de los cultivos y elimina las malas hierbas solo una vez maduras.

Recolector de frutas
La visión tradicional de los robots es que son torpes y voluminosos, ciertamente no lo suficientemente ágiles como para arrancar suavemente una fresa de su tallo, ¿verdad? Sin embargo, eso es exactamente lo que puede hacer el robot Rubion de la empresa belga Octinion . Las plantas de fresa continúan produciendo bayas durante la temporada de crecimiento, pero actualmente no hay suficientes trabajadores para recoger continuamente todas las bayas que produce cada planta. Por lo general, como informa Nell Lewis para CNN, un agricultor puede contratar trabajadores para limpiar el campo una vez, dejando que la fruta que madura antes o después de ese tiempo se pudra en los campos.

Entonces, por supuesto, un robot que puede arrancar bayas continuamente tiene atractivo. El robot Rubion utiliza un sistema de visión especial para detectar cuando una baya está madura y luego la arranca con una mano suave impresa en 3D. Octinion ya ha comercializado el robot, que se está utilizando en Reino Unido y Holanda. Idealmente, el robot rastrearía filas y filas de plantas de fresa en interiores. Uno de los mayores desafíos para robots como estos es resistir los elementos en los campos agrícolas tradicionales.

LiDAR para campos agrícolas
Los pequeños robots tipo rover están diseñados para abordar problemas en una variedad de terrenos, desde la alfombra de nuestra sala de estar hasta nuestro césped. Ahora, también están en campos agrícolas. El rover TerraSentia de EarthSense tiene aproximadamente el mismo tamaño que un cortacésped robótico, pero está mejorado con el aprendizaje automático y la programación visual de los rovers lunares y marcianos de la NASA.

TerraSentia, desarrollada en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign con el apoyo de ARPA-E del Departamento de Energía de EE. UU., Utiliza tecnología LiDAR, o detección de luz y rango, para recopilar datos del sotobosque de difícil acceso de un campo. Combinado con otros sistemas de tecnología a bordo, TerraSentia puede «recopilar datos sobre características de salud, fisiología y respuesta al estrés de las plantas», según el sitio web EarthSense. Sus creadores esperan programar pronto el bot para medir la salud de las plantas jóvenes, la altura de la mazorca de maíz, las mazorcas de soja, la biomasa de las plantas, así como detectar e identificar enfermedades y estreses abióticos, según el sitio. Hasta ahora, se ha implementado en maíz, soja, trigo, sorgo, cultivos de hortalizas, huertos y viñedos.

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Big data para aves de corral – primera parte

El término big data puede parecer a primera vista incongruente con la agricultura animal. Sin embargo, al capturar, analizar, informar y compartir los datos de la cadena de producción con los tomadores de decisiones, las organizaciones están mejor equipadas para tomar decisiones informadas. Un aspecto fundamental de este proceso es el tipo de datos, su relevancia, precisión e integridad.

No se puede subestimar la importancia de capturar datos relevantes y precisos que se informan en un tiempo y espacio significativos. Sin embargo, existen desafíos significativos con el big data para la producción avícola, sobre todo con los conceptos básicos de captura de datos, almacenamiento, seguridad, análisis y realización de cambios significativos basados ​​en los datos.

Introducción
Las industrias agrícolas se encuentran en la cúspide de una revolución digital. La creciente demanda de mayores rendimientos, combinada con las limitaciones de recursos finitos como la tierra y el agua, ha ejercido una mayor presión en el lado de los insumos de la agricultura. El aumento de la demanda de productos agrícolas de una población mundial en aumento y el crecimiento socioeconómico ha intensificado la presión sobre el sector agrícola para producir más con menos. Las proyecciones actuales para el crecimiento de la población estiman que la población mundial alcanzará los 9 mil millones de personas en 2050 y, para alimentar a esta cantidad de personas, la producción total de alimentos deberá aumentar aproximadamente un 70% entre 2007 y 2050 (FAO, 2009).
TTradicionalmente, para satisfacer este aumento de la demanda, el sector agrícola aplicaría en la mayoría de los casos el principio de «cuanto más grande es mejor» y ampliaría la producción despejando más tierras o aumentando la intensidad de la producción. Sin embargo, esta estrategia se está volviendo cada vez más difícil desde una perspectiva ambiental y, a menudo, entra en conflicto con la expansión de los centros de población que priorizan la tierra cultivable para el desarrollo urbano. A este dilema se suma la estimación de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación de que entre el 20 y el 40% de la producción anual mundial de cultivos se pierde debido a plagas y enfermedades.
Para contrarrestar esta ineficiencia, un enfoque simplista sería aplicar más fertilizantes y / o insecticidas, pero paradójicamente (desde el punto de vista del volumen de producción) los consumidores y los gobiernos exigen que se apliquen menos productos químicos. Esto en cierto modo es paralelo a la dirección actual de la producción avícola. Las tecnologías tradicionales, como los antibióticos promotores del crecimiento, se enfrentan a un mayor escrutinio y a la presión a nivel mundial para que se reduzcan o eliminen por completo.
Si bien la producción avícola puede expandirse agregando más galpones (dentro de los límites) para satisfacer la creciente demanda, el volumen de productos avícolas que se pueden producir en cada unidad por metro cuadrado también se ha enfrentado a una presión a la baja debido a la reducción de la densidad de población. Estos escenarios tienen el potencial de perjudicar el crecimiento del volumen de producción y provocar escasez en la producción de alimentos en el momento en que se necesita más. También es evidente que la industria avícola no puede depender únicamente de estrategias de expansión pasadas para satisfacer esta mayor demanda. Para ayudar a enfrentar este desafío, una clave propuesta para facilitar una mayor producción de alimentos en un momento de escasez de insumos radica en la Agricultura 4.0 y las tecnologías de big data.

a) Agricultura inteligente
El desarrollo y la aplicación de la agricultura inteligente comenzó a finales de la década de 1990 con la introducción de la agricultura de precisión, mediante la cual se aplicó la tecnología a la producción de productos agrícolas por primera vez. Sin embargo, la agricultura de precisión se centró principalmente en la maquinaria agrícola utilizada en la producción de cultivos con tecnologías de asistencia como los sistemas de posicionamiento global para reducir la superposición al girar en los extremos del campo y, por lo tanto, mejorar la siembra, la cosecha y la eficiencia del combustible. La próxima iteración de agricultura inteligente se denomina Agricultura 4.0, que es una continuación de la agricultura de precisión y es aclamada como la nueva era de la agricultura moderna. Los cimientos de la Agricultura 4.0 se basan en el uso cada vez mayor de procesos mecanizados (desde el paddock hasta el plato) que son compatibles con Internet of Things (IoT), big data, comunicaciones inalámbricas / móviles y computación en la nube. Agricultura 4.0 monitorea cada paso de la cadena de producción de alimentos desde el primer insumo hasta el último producto.
Internet de las cosas y big data son términos que se utilizan para describir tecnologías que están integradas en objetos cotidianos y están interconectadas a través de Internet y, en última instancia, producen grandes conjuntos de datos. Para la producción avícola, esto resultará en más sensores y entradas de datos en cada paso de la cadena de valor. Sin embargo, una consecuencia de esto será que los conjuntos de datos producidos serán tan grandes y vastos que el software de procesamiento de datos tradicional será insuficiente para manejar estos conjuntos de datos. Es importante destacar que el big data también se refiere al uso de análisis predictivo que va más allá de los conceptos básicos de la presentación de informes y analiza los datos en busca de correlaciones y patrones de los que las empresas pueden extraer valor.

b) Adquisición de
datos La adquisición de datos es quizás uno de los componentes más fáciles de big data para la producción avícola. Actualmente, existen numerosas fuentes de adquisición de datos que van desde las estadísticas de producción en la granja de reproductores hasta la cadena de valor hasta las preferencias del consumidor a nivel minorista. Sin embargo, no todos estos datos se recopilan y pueden analizarse en profundidad, con algunas fuentes de datos analizadas (en el mejor de los casos) o sin analizar de forma aislada (en el peor de los casos). Sin embargo, para lograr una mayor eficiencia, es importante que todos estos datos se capturen y analicen de manera integral.
A menudo se describe que las organizaciones construyen un lago de datos que es similar a la construcción de un depósito de agua artificial ( Figura 1). Primero se crea la presa, luego se llena con agua (datos) y una vez que el lago comienza a llenarse, el agua (datos) se utiliza para otros fines de valor agregado. Un lago de datos proporciona una plataforma para la acumulación rápida de datos y, potencialmente, su aplicación. Si bien esto representa un avance significativo, el análisis de transformación y la aplicación de los datos es más complejo y representa un gran desafío para las organizaciones. Después de que se crea un lago de datos, la propensión a medir y capturar datos aumenta significativamente y puede conducir a una sobrecarga de datos. Se debe evitar medir algo por el mero hecho de medirlo porque “a veces lo que cuenta, no se puede contar y lo que se puede contar, no cuenta (Cameron, 1963). Para cada nuevo flujo de datos, se debe aplicar un análisis de los beneficios propuestos antes de su creación, y una revisión después de que esté activo, para evaluar el valor de los datos. El valor de los flujos de datos puede estar subestimado o sobreestimado y es el análisis y la interpretación de estos datos donde se requiere experiencia para maximizar el valor y la aplicación de los macrodatos.

c) Cuando la buena información sale mal: el costo de los errores de datos
La producción avícola eficiente depende de datos precisos. Actualmente existen objetivos de rendimiento para cada paso de la cadena de producción, desde las granjas de reproductoras hasta el criadero, para el crecimiento en la granja, la eficiencia alimentaria y el procesamiento. Para la mayoría de los integradores, estos valores se pueden resumir como centavos / kg de productos de carne de ave o centavos / docena de huevos para los productores de huevos de mesa. Si aceptamos el punto de referencia promedio de una tasa de error del 1% en la entrada manual de datos y lo multiplicamos por los casos de entrada manual de datos, las consecuencias de estos errores pueden ser profundas. La capacidad humana para detectar o evitar errores es inherentemente defectuosa y si los datos deben ingresarse varias veces, esto solo agrava el problema. Un concepto comercial común es la regla 1-10-100 que ilustra la importancia de corregir los errores de entrada de datos en la fuente. De acuerdo con la regla 1-10-100, cuesta $ 1 verificar la precisión de los datos en el punto de entrada, $ 10 para corregir o limpiar los datos en forma de lote y $ 100 (o más) por registro si no hay acción correctiva es interpretado. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agriculture 4.0 para capturar y reportar estos datos automáticamente usando sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agriculture 4.0 para capturar y reportar estos datos automáticamente usando sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna. Si bien el valor absoluto de los errores de datos individuales y acumulativos para las empresas puede diferir, el principio sigue siendo el mismo. Los datos confiables y oportunos son esenciales. El uso de las tecnologías subyacentes de Agricultura 4.0 para capturar e informar estos datos automáticamente mediante sensores conectados y plataformas en línea conducirá a una mayor precisión y facilitará la toma de decisiones oportuna.
Las siguientes categorías de datos descritas en este documento representan algunos flujos de datos sugeridos para big data en la producción avícola con un enfoque en los flujos que tienen el potencial de ser transformadores.

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Agricultura de precisión predicción de las condiciones de los viñedos, prevención de enfermedades

En la agricultura, los sistemas basados ​​en información que eran inimaginables hace una generación están mejorando la gestión de cultivos y granjas en la actualidad. La agricultura de precisión, por ejemplo, es un área donde la tecnología de sensores aporta nuevas capacidades que resuelven problemas ancestrales.

Instalación de nodo con panel solar

En el viñedo, enfermedades devastadoras y plagas afectan negativamente a la producción de uva de vinificación y provocan anualmente enormes daños económicos. Desafortunadamente, los tratamientos tradicionales generan costos adicionales para los productores y son en gran medida ineficientes.

La tecnología de sensores, sin embargo, está cambiando eso. Basadas en la observación, medición y respuesta científicas, las redes de sensores inalámbricos brindan muchas oportunidades e innovaciones nuevas en el campo de los sistemas predictivos.

Con estos, se puede administrar la prevención de plagas y el riego cuando sea necesario. El resultado final es una mejor gestión, una mejor calidad de la uva y menores costes.

VIÑEDOS INTELIGENTES – Suiza con PreDiVine – Predicción de enfermedades de la vid

Dolphin Engineering , alojada en la Startup Incubator de la Universidad de Lugano en Suiza, se dedica a la agricultura de precisión. La joven empresa ofrece servicios que monitorean las condiciones microclimáticas de los cultivos para predecir enfermedades de las plantas.

Utilizando una red de sensores inalámbricos dedicada basada en la plataforma de sensores Waspmote de Libelium y complejos algoritmos de predicción, el sistema PreDiVine de Dolphin Engineering puede predecir la evolución de algunas de las enfermedades más graves y también sugerir tratamientos «justo a tiempo» y específicos necesarios para mantener los viñedos. saludable y rentable. PreDiVine es el resultado de un proyecto de I + D de Smart Vineyard de casi tres años y financiado por la Comisión de Tecnología e Innovación (CTI) de la Confederación Suiza.

M. Prevostini de Dolphin Engineering

Mauro Prevostini de Dolphin Engineering

Los fundadores de Dolphin Engineering, Mauro Prevostini y Antonio Taddeo, seleccionaron la plataforma de sensores Waspmote de Libelium porque estaban familiarizados con la electrónica basada en Arduino. De hecho, trabajando en proyectos para capacitar a estudiantes de secundaria que preparan carreras de ingeniería en la Universidad de Lugano, descubrieron Libelium y Waspmote Smart Agriculture.

“Encontramos la plataforma Libelium Waspmote ideal para nuestros propósitos debido a su flexibilidad en la programación del firmware y la posibilidad de agregar sensores , según nuestros requisitos cambiantes”, dijo Mauro Prevostini. «El generador de código en línea y los ejemplos proporcionados por Libelium fueron muy útiles para desarrollar el firmware para satisfacer nuestras necesidades».

Manejo autoadaptativo

En esencia, PreDiVine es un sistema de apoyo a la decisión (DSS) que monitorea las condiciones del microclima en el viñedo para predecir la propagación de plagas y enfermedades de la vid. Entre las condiciones de microclima que monitorea se encuentran la temperatura del aire, la humedad, la humedad de las hojas y la lluvia .

PreDiVine instalado en vides

PreDiVine instalado en vides

Para la mejora continua de las políticas y prácticas de gestión de viñedos, PreDiVine DSS presenta un marco de gestión adaptativa basado en la web. El sistema es dinámico y aprende de los resultados de las condiciones reales y de las actividades y observaciones en el campo.

Panel de predicción de PreDiVine

Panel de predicción de PreDiVine

Los agricultores y agricultores pueden adaptar sus acciones a la situación actual en el campo mediante un diálogo entre el agricultor y el cultivo. PreDiVine genera y envía mensajes de notificación con las fechas previstas de los eventos fenológicos, para habilitar y organizar las actividades de monitoreo y permitir a los productores preparar aplicaciones de insecticidas.

Control de enfermedades del viñedo para tres amenazas

El insecto saltahojas norteamericano, Scaphoideus titanus, es el vector de Flavescence dorée (FD), una de las enfermedades bacterianas más destructivas de las vides, también conocida como enfermedad de los amarillos. En Suiza, si se produce un racimo de FD (es decir, se ven afectadas más de cinco cepas por 100m2), es obligatorio notificar al Servicio Cantonal de Protección Vegetal.
Plasmopara viticola (mildiú velloso)
Oidio (mildiú polvoroso)
Estos síntomas de fin de verano indican vides enfermas:

hojas rojizas a amarillentas que se vuelven quebradizas y se enrollan firmemente hacia abajo
marchitamiento de flores o uvas
brotes inmaduros (aspecto verde y gomoso)
Vid enferma

Vid enferma

Una instalación inicial de PreDiVine se encuentra en el cantón de Ticino, en el sur de Suiza, donde se han producido brotes graves de Flavescence dorée y el control del vector FD es obligatorio. Después del éxito en Ticino, PreDiVine ha sido validado en otras regiones vitivinícolas y ahora está implementado en la región de Romandía en el oeste de Suiza, en el norte de Italia (Véneto) y en Francia. El sistema también ha sido validado en Piemonte y Toscana.

En estas zonas los viticultores pueden controlar de forma continua la salud de sus viñedos. Los nodos de Waspmote Smart Agriculture monitorean múltiples parámetros ambientales y transmiten los datos del sensor a un centro de datos equipado con conjuntos de algoritmos, donde el sistema almacena y elabora los datos y proporciona predicciones como resultados. Los usuarios finales pueden leer los resultados accediendo al sistema PreDiVine en una computadora, tableta o teléfono inteligente.

Instalación de PreDiVine Vineyard

Instalación de PreDiVine Vineyard

De cara al futuro , Dolphin Engineering está trabajando para ampliar las capacidades del sistema y se ha asociado con un importante consorcio internacional para proporcionar predicciones de riesgo para otras enfermedades de los viñedos, como el mildiú velloso y polvoriento, que ahora están integrados en PreDiVine DSS. Debido a que el sistema PreDiVine combina la investigación científica con actividades de gestión, la empresa también ha establecido relaciones importantes con universidades e instituciones de investigación internacionales de renombre, como Agroscope, University of Lugano, University of Milan, University of Padova y L’institut Français de la Vigne. et du Vin. A corto plazo, Dolphin Engineering está interesada en integrar Waspmote con la tecnología de radio de largo alcance extremo LoRa .

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La evolución del mapeo preciso de drones

Durante la última década, el proceso de creación de mapas y modelos 3D precisos a partir de fotos de drones ha recorrido un largo camino. Las capacidades de captura de drones y el software y los servicios de procesamiento de fotogrametría han mejorado en costo y eficiencia hasta un punto en el que los gemelos digitales 3D son un elemento básico para la topografía e inspección.

Hacer que estos modelos sean precisos y probar la precisión, lo fundamental de cualquier encuesta, también ha recorrido un largo camino.

En el proceso de captura de un dron típico, conocemos la ubicación del dron cuando cada foto se tomó con una precisión de 35 m con el GNSS integrado (GPS y otras constelaciones de posicionamiento global por satélite). ¡Aplátelos juntos en el software de fotogrametría y tenemos un modelo 3D! Sin embargo, este modelo está flotando en el espacio; puede parecer impresionante, pero no es necesariamente una buena representación de la Tierra real.

El software de fotogrametría hace todo lo posible para hacer coincidir los píxeles en las fotos superpuestas, haciendo suposiciones de la distancia focal de la cámara y las distorsiones de la lente, las orientaciones de la cámara, las posiciones de la cámara y si el píxel en una foto es el mismo punto que un píxel en otra foto. Son muchos los errores que ocurren a través de este proceso, que se gestionan para lograr estadísticamente el mejor resultado posible: el modelo 3D.

Este modelo puede considerarse efectivamente maleable, o flexible, y cuando podemos fijar algunos parámetros al mundo real, podemos tomar ese modelo y ajustarlo, estirarlo y doblarlo para que se ajuste a las restricciones que podemos encontrar en el mundo real. Luego, los topógrafos deben poder confirmar que sus medidas en el modelo equivalen a valores del mundo real.

La primera forma en que se hizo esto fue utilizar GCP (Ground Control Points): objetivos en el suelo, normalmente colocados por un topógrafo, con coordenadas conocidas en un sistema de coordenadas conocido. Esto requería mucho tiempo en el sitio, ya que requería viajar por todo el sitio con equipo de inspección o colocar y recopilar GCP «inteligentes». El tiempo de procesamiento también fue más largo para que el operador eligiera esos GCP y el procesamiento para repetir las posiciones de la cámara una y otra vez en función de los GCP y los puntos de enlace. Los errores en el sistema debido a las distorsiones de la lente y la coincidencia de superficies se introducirían entre los GCP.

Poner el control en la cámara cambia el flujo de trabajo. Al saber dónde estaba la cámara para cada foto, el proceso AT (triangulación aérea o emparejamiento) en fotogrametría es más confiable y mucho más rápido, ya que ya no estamos aplicando ingeniería inversa a las posiciones asumidas de la cámara. AT funciona mejor en superficies difíciles. Todo el proyecto está cubierto por una manta de cientos de puntos de control. Más preciso, más confiable, más eficiente.

RTK (cinemática en tiempo real) fue la primera forma de habilitar esto. Utilizado por topógrafos durante décadas, RTK calcula coordenadas precisas del dron en tiempo real, utilizando datos transmitidos desde una estación base (en una ubicación conocida) al dron. Precisión de 5 cm normalmente. Sin embargo, RTK a menudo demuestra ser poco confiable en un entorno de drones, con pérdida de ‘bloqueo’ debido a obstrucciones o inclinaciones de drones, a veces una inicialización incorrecta y el alcance limitado debido al enlace de radio de la estación base.

PPK (cinemática postprocesada) demostró ser una alternativa más robusta a RTK. En lugar de intentar calcular las coordenadas precisas en tiempo real, lo que normalmente no es necesario de todos modos, los datos GNSS se almacenan en el dron y en el receptor de la estación base. Después del vuelo, los datos se reúnen y procesan hacia adelante y hacia atrás para determinar los resultados más precisos y confiables para cada posición de la cámara.

Existe mucha discusión sobre si las coordenadas confiables de la cámara PPK eliminan la necesidad de GCP . Ellos pueden. El principal error que queda en el sistema es la lente de la cámara, su distancia focal real y las distorsiones. Si los parámetros de la cámara están calibrados, son conocidos y estables, entonces pueden pasar a la solución de fotogrametría para lograr excelentes resultados sin GCP. Sin embargo, como cualquier topógrafo sabría, no es ahí donde termina. Es esencial tener comprobaciones en tierra, ya sean objetivos o características conocidas, que pueda medir y comparar, para saber exactamente qué tan preciso es su modelo 3D.

Entonces, sigamos con la evolución. PPK es similar a RTK, ya que utiliza datos de fase de portadora GNSS de frecuencia dual de múltiples constelaciones de relojes en satélites, aplicando modelos ionosféricos para determinar la resolución de ambigüedad del ciclo y datos de rango relativo entre una base y un móvil. ¡Tecnología de alta resistencia! Esencialmente una forma compleja de medir con mucha precisión el vector desde la estación base hasta el dron, muchas veces por segundo. Por lo tanto, necesita una estación base (con una coordenada conocida) o datos de una estación de referencia de funcionamiento continuo (CORS). Con PPK puede ir mucho más lejos de su base que RTK, pero todavía es mejor por debajo de los 30 km (20 millas).

Lo que nos lleva a la siguiente ‘especie’ en nuestra evolución: Make It Accurate (MIA). MIA hará que los datos de su drone rover sean precisos, en cualquier parte del mundo, sin datos de la estación base. MIA se basa en la tecnología PPP (posicionamiento de punto preciso) que aplica correcciones precisas de reloj y órbita a datos GNSS de fase de portadora sin procesar. Sabiendo exactamente dónde estaba cada satélite y sus errores de reloj precisos, la posición independiente del dron se puede determinar con una precisión de 5 cm. Este resultado se mejora aún más en muchos países al fusionar datos de estaciones terrestres en la región, para obtener una precisión absoluta de 2-3 cm. Sin estación base ni entradas CORS, simplemente vuele su dron a cualquier lugar Múltiples sitios, áreas remotas, pasillos largos… en cualquier lugar. Es exacto.

Una vez más, no podemos enfatizar lo suficiente, no importa qué sistema use, tenga sus controles en su lugar, mida qué tan preciso es.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

7 formas en que la tecnología alterará su negocio de agricultura de precisión

Desde consultoría integral en tecnología agrícola hasta especialización y soporte robóticos, los distribuidores y los expertos de la industria comparten su visión de cómo cambiarán las oportunidades y los objetivos.
Al pedirles a los distribuidores que saquen el polvo de su bola de cristal y pronostiquen dónde quieren que esté su negocio de precisión en 3, 5 o 10 años, la respuesta más común es «rentable».

Pero siguiendo con una pregunta sobre cómo lograrán ese objetivo y no hay nada parecido a una respuesta de consenso. Si bien las relaciones siempre servirán como base para las ventas, el servicio y el negocio de repuestos para los concesionarios, los componentes básicos de esas relaciones están evolucionando a medida que la transición generacional llega a muchas granjas estadounidenses.

Los distribuidores reconocen la evolución y también su necesidad de evolucionar para adaptarse a los objetivos económicos y las expectativas de equipos de la próxima generación de tomadores de decisiones en
la granja.

La adopción de tecnología de agricultura de precisión no es nada nuevo para los clientes agrícolas o los concesionarios que venden y respaldan las herramientas, pero la propuesta de valor está cambiando. Las expectativas cada vez mayores sobre el rendimiento y las ganancias que la tecnología de precisión puede ofrecer a las operaciones agrícolas, con un ROI claramente definido que se convierte en la norma, son parte de la ecuación.

Nuestros editores recopilaron 7 ideas de distribuidores y profesionales de la industria sobre cómo, cuándo y por qué los modelos comerciales de los distribuidores y los clientes agrícolas podrían cambiar a medida que las herramientas y los servicios de precisión continúan evolucionando.

1. Beneficios genuinos de la inteligencia artificial.
La IA permitirá a los distribuidores y agricultores extraer conjuntos de datos existentes (rendimiento histórico, mapas de fertilidad y elevación) para extraer patrones que informarán el proceso de toma de decisiones. Quizás el mayor desafío en la agricultura de producción es el manejo en respuesta al clima, y ​​más específicamente el manejo del nitrógeno (N) en el maíz, dice Scott Shearer, profesor y presidente del Departamento de Ingeniería Alimentaria, Agrícola y Biológica de la Universidad Estatal de Ohio.

Muchos factores influyen en las necesidades suplementarias de N del cultivo, incluida la precipitación y la mineralización de N por el suelo, este último gobernado en cierta medida por la humedad y la temperatura del suelo. Si bien predecir el clima puede ser el santo grial, la aplicación de N durante la temporada podría ser impulsada por IA en el futuro.

“Los enfoques actuales de gestión de N están impulsados ​​por modelos, probablemente de naturaleza estadística basada en estudios previos de aplicación de N”, dice Shearer. “Sin embargo, a medida que continuamos recopilando datos de producción en una variedad de condiciones climáticas y prácticas de aplicación de N, los nuevos enfoques impulsados ​​por la IA informarán mejor dentro de las recomendaciones de gestión de N durante la temporada.

La IA puede resultar una herramienta valiosa cuando se hace un seguimiento del rendimiento de los cultivos durante la temporada de crecimiento y luego ayuda a dirigir a los exploradores humanos a ubicaciones de bajo rendimiento dentro de un campo. Shearer señala que los enfoques de inteligencia artificial permitirán a los asesores de cultivos examinar volúmenes significativos de imágenes para identificar campos o áreas de campos que necesitan un tratamiento correctivo para mitigar la pérdida de cultivos debido a la presión de nutrientes, insectos o enfermedades.

“¿La IA reemplazará a los asesores de cultivos u otros profesionales de la agricultura? Es poco probable ”, dice. «Sin embargo, la IA ayudará a los asesores de cultivos y a los agricultores a extraer información procesable de los volúmenes de datos recopilados de muestras de suelo y tejido, sensores de maquinaria a bordo, estaciones meteorológicas y plataformas de detección remota».

Tecnología a tener en cuenta
En este mundo tecnológico en evolución, hay una serie de avances que vale la pena observar en el mundo de la agricultura:

Amazon Web Services (AWS) está construyendo instalaciones de almacenamiento en la nube y comprando una gran cantidad de servidores de archivos. Cuando compramos un servidor de archivos, obtenemos uno con todas las comodidades que es lo que nos deja expuestos a ataques nefastos. Al obtener solo ciertas funciones en sus servidores, AWS puede proteger mejor sus servidores de archivos.
Los tractores autónomos se introducen con regularidad y los concesionarios deben pensar en ellos en términos de cómo cambiarán el funcionamiento de los concesionarios. Si das un paso más y eliminas al operador humano, puedes abaratar el medio ambiente porque no necesitas la cabina ni los asientos.
La criptomoneda permite que el dinero se realice en una transacción a través de Internet. Actualmente, usted hace todo con transferencias bancarias y bancos, por lo que una vez que el gobierno respalde esto, será un cambio de juego.
Block Chain es cuando tienes datos que están encriptados y los divides, colocándolos en un montón de servidores de archivos diferentes, por lo que es más difícil para las personas viles aprovechar la situación. Lo mejor de la cadena de bloques es que la transferencia de fondos se realiza en microsegundos y las transacciones pueden rastrearse hasta su origen.
2. Hablando técnicamente … Comuníquese con claridad.
Leo Johnson, socio de Johnson Tractor, recuerda a alguien hace 20 años que predijo que la mayor parte de su servicio de concesionario se realizaría en la granja o en el campo en el futuro.

Sin embargo, dice que sus talleres de servicio nunca han estado tan ocupados, y la nueva tienda que están construyendo duplicará su espacio de servicio existente en Rochelle, Ill. Sin embargo, también dice que en el futuro, el concesionario no gastará miles de dólares en cableado para terminales de computadora y teléfonos.

“Las videoconferencias inalámbricas para capacitación, llamadas de ventas, reuniones de administración, etc. serán la norma”, dice Johnson. “Las salas de conferencias grandes y agradables construidas en las décadas anteriores se utilizarán para almacenamiento. Las nuevas construcciones del departamento de servicio estarán impulsadas por la tecnología. Ofrecerán más comodidad, más conveniencia, más seguridad y más productividad con menos gente «.

Otra pieza del rompecabezas económico que los concesionarios deberán tener en cuenta en el futuro es una mayor capacitación, dice Johnson. Pero no necesariamente los «tornillos y tuercas» de la maquinaria agrícola, sino que la capacitación técnica será mucho más crítica en todos los departamentos.

“Duplique o triplique el porcentaje de tiempo y costo que pagaremos en el futuro por la capacitación de los empleados”, dice. “Más electrónica, menos reparación y más diagnóstico. Menos reacción y más pronóstico «.

3. Promoción de la autonomía.
La automatización de equipos agrícolas está en la mente de los distribuidores de precisión, ya sea una realidad tangible o una fantasía descabellada dentro de su negocio. Pero independientemente de la toma, es difícil ignorar el impacto que tendrá la tecnología emergente en la industria agrícola.

Al observar los resultados del estudio de referencia de distribuidores de agricultura de precisión de 2020, alrededor del 43% de los distribuidores que respondieron citaron los vehículos autónomos como un área de importancia al menos moderada para aumentar los ingresos durante los próximos 3 años.

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«Navegar con éxito el puente hacia 2030 y las soluciones inteligentes a partir de hoy determinarán quién se estrella contra la pared y quién termina la carrera …» –Jim Henderson

“La mano de obra será nuestro factor determinante”, dice Chad Moskal, especialista en optimización agrícola de Rocky Mountain Equipment. “A menos que podamos automatizar los camiones de servicio y los contenedores, seguiremos reduciendo drásticamente los costos laborales de los clientes en un 50%. Creo que nuestros clientes no saben qué tan bien va a funcionar y dar ese primer paso será difícil «.

Jason Riseley, especialista en soluciones integradas de Cervus Equipment, dice que habrá un apetito por la autonomía entre los clientes progresistas. Señala que dos clientes con los que trabaja que han adoptado de forma agresiva la tecnología agrícola y que son los principales candidatos para las pruebas beta de los sistemas autónomos.

“Ambos clientes estaban en su punto máximo en la marca de 17,000 acres. Su mayor desafío era la parte laboral y tener suficientes cuerpos para hacer el trabajo ”, dice Riseley. “Desde entonces han reducido bastantes acres a lo que es manejable para la fuerza laboral que pueden lograr.

“Estos clientes serán los primeros en subirse al tren de la autonomía total tan pronto como se presente. Sigo pensando que la primera finca en llegar al 90% está al menos en 10 años, pero habrá ciertas áreas de la finca que alcanzarán la autonomía total
antes de eso «.

4. Transición y clasificación de ventas.
Dentro de diez años, tal vez menos, el negocio de un concesionario estará dirigido por su departamento de precisión. Eso dice Jim Henderson, socio ejecutivo de Exemplary Innovations.

Sugiere que se cultivará un enfoque especializado para cada granja que incluya software, datos, hardware, equipo y personas, a través de la tecnología que utilizan en su operación y cómo se respalda.

“Solo el 15% de los vendedores hará la transición. Se necesitarán miles de nuevos técnicos. Los especialistas en triaje se convertirán en la primera línea de apoyo ”, dice. “Navegar con éxito el puente hacia 2030 y las soluciones inteligentes a partir de hoy determinarán quién se estrella contra la pared y quién termina la carrera. Un posible organigrama en 2030 también tendrá especialistas en operaciones, operaciones de ventas, operaciones de datos, operaciones de soporte, etc. »

Si bien se ha contado con los vendedores para fomentar las relaciones con los clientes mediante el desarrollo de una relación, que puede conducir a una lealtad a largo plazo, los concesionarios están viendo que algo de eso se erosiona a medida que la próxima generación de clientes pasa a roles de administración de granjas.

“Vemos que la próxima generación estará mucho más informada cuando ingrese al concesionario”, dice Owen Palm, director ejecutivo de 21st Century Equipment. “Han investigado en línea y nuestros vendedores pueden responder mejor a las preguntas sobre por qué nuestro producto es mejor que el de la competencia”.

El plan de Palm para el futuro es doble. A medida que los vendedores senior se jubilan, 21st Century busca contratar vendedores más jóvenes y principiantes que ya tengan relaciones con los agricultores de la generación más joven. Pero el otro aspecto es capacitar a los nuevos vendedores para que sean especialistas en productos en lugar de generalistas. Palm dice que durante años se esperaba que los vendedores supieran cómo vender de todo, desde cortadoras de césped hasta cosechadoras. Pero será difícil mantener esa mentalidad, ya que los clientes agrícolas más jóvenes esperan que los vendedores sean expertos en productos y «ganen» su negocio con conocimientos, no
necesariamente con experiencia.

“Ya estamos viendo a ese cliente de la próxima generación que llega y ha pasado días, quizás semanas navegando por la web e investigando productos”, dice Palm. «Tenemos que tener el talento que pueda adaptarse, ser conocedor y ágil para ser mucho más un vendedor técnico que uno tradicional».

En 2018, 21st Century creó puestos de especialistas en productos para centrarse en equipos específicos que incluyen cosechadoras de forraje autopropulsadas, pulverizadores y siembra. Si bien aún se enfocan en las ventas, los puestos de nivel de entrada están diseñados para graduados universitarios recientes que pueden desarrollar una base de conocimientos sobre un producto en particular y ser el punto de referencia para demostraciones, clínicas o
detalles de productos específicos .

5. Preparándose para la revolución de los robots.
Dos tipos de asistentes robóticos no solo serán parte de las operaciones agrícolas en el futuro, sino que se contará con ellos, dice George Russell, fundador de Machinery Advisors Consortium.

Las máquinas de tipo R2-D2 utilizarán análisis de datos e inteligencia artificial para acelerar la resolución de problemas, ayudar a anticipar la necesidad de piezas y herramientas especiales y ayudar en reparaciones más rápidas. Esto incluirá máquinas más antiguas: los técnicos más jóvenes no tendrán experiencia con máquinas más antiguas.

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“A menos que podamos automatizar los camiones de servicio y los contenedores, seguiremos reduciendo drásticamente los costos laborales de los clientes en un 50%. Creo que nuestros clientes no saben qué tan bien va a funcionar y dar ese primer paso será difícil… ” –Chad Moskal

“Estas máquinas también ayudarán en las partes a almacenar y hacer inventarios, así como a registrar y transmitir información en el taller”, dice Russell. “Mientras que los robots tipo C-3PO ayudarán con las actividades repetitivas, peligrosas o pesadas. Para cambiar llantas, agregar dobles, reemplazar componentes de hileras o ayudar con la configuración de máquinas grandes, los empleados tendrán un robot para ayudar ”.

Un aumento en la fuerza laboral robótica también cambiará las necesidades de mano de obra humana dentro de los concesionarios, dice Russell. Aquellos con tareas repetitivas, peligrosas y pesadas se reducirán en número: títulos como empleados, administradores de garantía, configuración
y entrega.

Pero también se crearán nuevos puestos para incluir trabajos como «manipuladores de datos» para garantizar un buen flujo y análisis de datos entre las ubicaciones de los concesionarios, los clientes y sus máquinas, otros proveedores y vendedores, «reparación de robots» para mantener y reparar robots y drones y «terceros relaciones entre partes ”para garantizar que, cuando se suministre a través o con otras empresas, las ventas, el soporte y la productividad de sus clientes se mantengan de acuerdo con los estándares del concesionario.

6. Servicios fuera de la caja.
Los últimos años han obligado a los agricultores de hoy a ser más exigentes con sus gastos y vigilar de cerca los resultados, pero es probable que la próxima generación sea aún más inteligente en los negocios, dice Arlin Sorensen, fundador de HTS Ag, HTS Ag, un Concesionario de precisión independiente con sede en Harlan, Iowa. Incluso en las operaciones de agricultura familiar, espera que los futuros tomadores de decisiones lideren con una «mentalidad de tipo CFO».

“El tamaño de estas operaciones sigue creciendo, lo que significa que habrá más que gestionar (empleados, problemas de recursos humanos, etc.), por lo que vemos que los clientes realmente gestionan el negocio desde una perspectiva puramente numérica”, dice Sorensen. «Las finanzas se están convirtiendo en una parte más importante de su estrategia comercial que sus predecesores».

Sorensen ve oportunidades para que los distribuidores evolucionen su negocio y proporcionen lo que él considera servicios «consultivos» a los clientes agrícolas que se extienden más allá de las piezas y el servicio tradicionales.

“Lo que vamos a ver en el transcurso de los próximos años es que las operaciones se vuelven más grandes y más complicadas, van a acudir a nosotros para obtener más asesoramiento sobre planificación estratégica”, dice Sorensen. “Es lo que hemos visto en el lado de la TI a medida que
evolucionaba esa industria.

“A medida que los clientes calculaban su evaluación comparativa, buscaban la aplicación de su información. ¿Qué hago con él para realmente mover la aguja en mi empresa? Veo que vendrá la misma oportunidad para los distribuidores de equipos que estén dispuestos a trabajar con la próxima generación de administradores agrícolas en ese rol de planificación económica a largo plazo, envolviéndolo en los objetivos de equipos y tecnología ”.

7. Simplificando la complejidad.
Los concesionarios deberán dominar 5 competencias principales para tener éxito, además de mantener departamentos de primer nivel en repuestos, marketing, administración y finanzas, dice Tim Norris, gerente de desarrollo comercial de
Raven Autonomy.

El primer puesto que los concesionarios deberán ocupar es el de «gerentes de contacto con los productores», que funcionarán como socios o consultores del productor, para ayudarlos a navegar por todas las complejidades de la planificación, coordinación, operación y compra de los productos y servicios que se necesitan. para operaciones autónomas exitosas.

Al igual que los vendedores de hoy, los «especialistas en hardware» conocerán todas las especificaciones y capacidades del equipo que se vende. “Creo que podrían ser locales o incluso regionales, pero no tan alejados del área como para no conocer y comprender completamente las necesidades de la región a la que están tratando de atender”, dice Norris. «La forma en que cultivan en Clarksdale, Miss., Es muy diferente a la forma en que cultivan en Fredericktown, Ohio, y Reese, Michigan».

Un «especialista en tecnología» será competente en todos los aspectos de la tecnología y cómo interactuarán con el hardware y las necesidades del productor, explica Norris. A nivel regional o local, sabrán exactamente lo que la tecnología puede y no puede hacer y puede ayudar con la cotización de nueva tecnología. Reflejando a los técnicos de servicio actuales, los “técnicos de servicio de hardware” serán altamente competentes en reparaciones mecánicas y serán llamados a nivel local para comprender las operaciones de tecnología básica en hardware, ubicación y R&R de componentes electrónicos y
conectividad en la nube .

Al utilizar el mayor acceso al servicio remoto, lo más probable es que los “técnicos de servicio de tecnología” estén estacionados en un centro de servicio remoto y necesiten poder iniciar sesión en la máquina y actualizar el software, cambiar la configuración, identificar problemas y diagnosticar los problemas o componentes defectuosos. , Dice Norris.

Finalmente, se necesitará un “centro de planificación de la misión” o “centro de control de operaciones”, especialmente a medida que los concesionarios adquieran autonomía.

“Estos centros deberán ser locales o regionales, pero lo más importante será que tengan un buen conocimiento de cómo se realizan las operaciones en cada región”, dice Norris. «Y trabajar de la mano con el agrónomo del cliente».

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

¿Cómo pueden las tecnologías de sensores y la agricultura de precisión mejorar la agricultura

El uso de datos precisos y granulares recopilados a través de sensores remotos y terrestres tiene un enorme potencial para mejorar los resultados agrícolas. En el mundo industrializado, los aspectos más maduros de la aplicación de estas herramientas tienden a estar vinculados con el monitoreo de cultivos basado en GPS, como el que utiliza Climate Corporation, que brinda a los agricultores acceso a datos a nivel de campo en tiempo real.

Sin embargo, aún se está explorando la aplicación de estas herramientas en un contexto en desarrollo. Esta publicación detalla el resultado de una convocatoria de USAID que explora el potencial de las tecnologías de agricultura de precisión en los países en desarrollo.

Trabajando con otras 10 agencias federales, USAID lidera Feed the Future , la iniciativa global de hambre y seguridad alimentaria del gobierno de los Estados Unidos. Muchos de los 19 países de enfoque de Feed the Future están lidiando con una variedad de desafíos que afectan la producción agrícola, incluida la escasez de recursos y las condiciones ambientales cambiantes como resultado del cambio climático.

Al hacer frente a estos desafíos, el uso de nuevas tecnologías para la agricultura de precisión promete una variedad de beneficios que incluyen:

Recopilación de información específica en tiempo real : los datos recopilados de sensores terrestres, sensores remotos, datos satelitales de alta resolución y otras herramientas equiparán mejor a los pequeños agricultores, trabajadores de extensión y otras partes interesadas con información específica y actualizada sobre sus cultivos para ayudar a mejorar la productividad local.
Conservación de los recursos : la mejora de los datos y la información conducirá a optimizar los insumos agrícolas y el tiempo dedicado por los trabajadores de extensión agrícola y otros actores sobre el terreno, lo que en última instancia contribuirá a un mejor uso de los recursos y ahorros de costos.
Habilitación de otros productos y servicios: Por último, se necesitan buenos datos para que el sector privado y otros intermediarios creen herramientas de toma de decisiones que puedan beneficiar a los pequeños agricultores, incluidos los productos financieros y de seguros.
Durante un productivo día y medio en junio de 2016, USAID, en una posición única como organización donante para reunir a actores de los sectores público y privado, convocó un taller que incluyó a innovadores que han desarrollado sensores, grandes empresas de Silicon Valley como Cisco y Facebook, financiadores y ONG como la Fundación Gates y el Fondo One Acre, y académicos de Berkeley, Stanford y UC Davis.

Cuatro ideas sobre Sensors4Ag
USAID-Sensores4agLos participantes del taller exploraron tecnologías de sensores actuales y aplicaciones de agricultura de precisión de IDEO.org , Arable , GSMA mAgri , Granular y otros; aprendió sobre el trabajo de Feed the Future y el Laboratorio de Desarrollo Global de Estados Unidos ; y participó en una serie de actividades interactivas para identificar los desafíos y oportunidades para la aplicación de estas tecnologías. Los participantes obtuvieron cuatro puntos clave :

“La tecnología es la parte fácil”: ya existen muchas tecnologías de agricultura de precisión habilitadas por sensores, que van desde estaciones meteorológicas y sensores de humedad dedicados hasta espectrómetros y herramientas de detección remota. Para muchas de estas aplicaciones, el mercado ya está impulsando la tecnología física para que sea mejor y más barata. Por lo tanto, el enfoque de la comunidad de práctica no debería estar en el desarrollo de nuevas tecnologías, sino en determinar cómo se pueden aplicar las tecnologías existentes a la agricultura en los mercados en desarrollo.
Diseñar teniendo en cuenta el contexto local: Al aplicar estas tecnologías, y de acuerdo con el espíritu de los Principios para el desarrollo digital , comprender las condiciones locales es clave. La forma en que se empaquetan los sensores, la forma en que se transmiten los datos, la experiencia del usuario y la frecuencia con la que los sensores deben recargarse o reemplazarse son factores clave para determinar su éxito, y deben adaptarse de manera única al contexto local específico, ya sea enfocarse en una región en particular, un cultivo en particular o una necesidad del mercado. Estos procesos suelen ser mucho más complejos que la propia tecnología.
Necesidades complejas de transmisión de datos: los sensores agrícolas están recopilando una cantidad significativa de datos, pero particularmente cuando se aplican en el mundo en desarrollo, a menudo deben operar en entornos de baja conectividad. Por lo tanto, requerirán soluciones de bajo consumo y largo alcance para garantizar que los datos continúen transmitiéndose de manera eficaz y a bajo costo.
Los datos deben ser interoperables: los datos agrícolas se recopilan simultáneamente a través de satélites, estaciones meteorológicas y sensores terrestres. Sin embargo, estos sistemas no se comunican entre sí y no existe una forma centralizada de agrupar los datos. Para que los datos sean realmente útiles en la toma de decisiones, los proveedores de tecnología deben trabajar hacia la interoperabilidad y encontrar formas productivas de integrar los datos.
En última instancia, los datos proporcionados tienen el potencial de ayudar a múltiples audiencias (el trabajador de extensión, el banco que está desarrollando el producto de seguro y / o los agricultores mismos) a tomar mejores decisiones. Por lo tanto, los innovadores, proveedores de tecnología, organizaciones agrícolas, académicos y financiadores deben comprometerse a unirse y explorar el potencial de estas tecnologías.

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Agricultura de precisión y sostenibilidad

SOLUCIONES DE MONITOREO DE AGRICULTURA INTELIGENTE PARA OPTIMIZAR LA PRODUCTIVIDAD AGRÍCOLA

De todas las soluciones habilitadas para IoT, los sistemas agrícolas inteligentes se destacan sin lugar a dudas. Siendo uno de los sectores centrales de la economía global, la agricultura también cuenta con las tasas más dinámicas de adopción de IoT. La industria tiene sólidas razones para adoptar las innovaciones: para 2050, se prevé que la población mundial alcance los 10 mil millones .

Dadas estas perspectivas, es difícil pasar por alto la importancia del seguimiento agrícola. Obviamente, aquellas empresas que logren satisfacer la creciente demanda de productos alimenticios orgánicos mediante el uso de sistemas de monitoreo agrícola obtendrán una clara ventaja competitiva.

En este artículo, analizaremos más de cerca la gama de soluciones de monitoreo agrícola existentes, exploraremos los beneficios de su uso en varios subsectores agrícolas y delinearemos un plan aproximado para su adopción. Siga leyendo para obtener más información.

Los desafíos actuales de la industria agrícola
Se considera legítimamente que la agricultura es una de las industrias más intensivas en recursos y mano de obra. Los desafíos que enfrentan los agricultores en la actualidad incluyen, entre otros, los siguientes:

Mantenimiento regular de equipos
La agricultura como industria depende en gran medida de la maquinaria. Las operaciones de mantenimiento, incluso programadas con regularidad, consumen tiempo e impactan en el presupuesto; sin embargo, no logran eliminar el factor de imprevisibilidad. Una vez que un equipo se estropea accidentalmente, normalmente se producen tiempos de inactividad inesperados.

Estimaciones de agua correctas
Las plantas en crecimiento necesitan agua, pero las cantidades varían según los niveles de humedad del suelo. Para medir estos niveles, los agricultores tienen que ir al campo y realizar pruebas manuales regulares; alternativamente, podrían usar tecnología de detección inteligente, que es, con mucho, más precisa, conveniente y eficiente en el tiempo.

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Eliminando el desperdicio de agua y los gastos generales
No recopilar información precisa sobre la humedad del suelo puede resultar en riego insuficiente o excesivo de las plantas. Las plantas mal regadas son secas y frágiles, pero el exceso de agua genera desperdicio de agua e implica gastos de agua impredecibles.

Estimación de tiempos correctos de siembra
Cada planta tiene su propio tiempo de plantación óptimo en función de una serie de factores ambientales. Sin embargo, a menudo es difícil estimar correctamente este tiempo sin datos precisos.

Medición de la temperatura y los niveles de humedad del suelo
Los niveles de temperatura y humedad del suelo son métricas clave que los agricultores deben recopilar para estimar el estado de los cultivos y tomar las medidas adecuadas. Desafortunadamente, generalmente es imposible medirlos correctamente sin los sistemas de monitoreo agrícola de IoT.

Control de plagas
El control exitoso de plagas que implica la detección de plagas, su ubicación, actividad y patrones de comportamiento es otro desafío que deben enfrentar los agricultores. Es comprensible que este desafío también sea bastante difícil de cumplir sin los sistemas de control de plagas basados ​​en IoT.

Soluciones de monitoreo de agricultura inteligente
IBM predice que el uso de IoT permitirá a los agricultores aumentar las tasas de producción en un 70% para fines de 2050, por lo que, en general, el futuro parece optimista. De una forma u otra, IoT tiene mucho que ofrecer en términos de aliviar los dolores que los agricultores enfrentan regularmente.

Agritech es una industria próspera y, a día de hoy, una amplia gama de sistemas agrícolas inteligentes permite a los agricultores enfrentar sus desafíos diarios. Plantación, riego, recolección de cultivos y control de plagas: el monitoreo del campo agrícola recopila una variedad de métricas con las que los agricultores pueden actuar para administrar estas tareas de manera efectiva.

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A continuación se muestran algunos ejemplos de soluciones de monitoreo de agricultura inteligente y cómo funcionan.

Monitoreo de la condición del suelo
La condición del suelo es un indicador importante que ayuda a los agricultores a decidir la siembra óptima y el momento de recolección de la cosecha. Con los sensores de IoT que realizan el monitoreo de la condición del suelo, los agricultores reciben alertas instantáneas de la humedad y la salinidad del suelo. Otras métricas incluyen la temperatura del suelo y la temperatura del aire: estimarlas correctamente permite a los agricultores planificar los tiempos de riego y saber cuándo esperar plagas.

El monitoreo de la condición del suelo requiere una combinación de sistemas de hardware y software para operar en tiempo real y alertar a los usuarios sobre cualquier cambio significativo.

Un ejemplo de tal solución es CropX , una plataforma de tecnología agrícola para el monitoreo remoto de la agricultura. Utiliza sensores agrícolas inteligentes para recopilar datos y una infraestructura en la nube para el procesamiento y almacenamiento de datos para entregar información en un formato legible a la computadora de un usuario o la pantalla del teléfono inteligente.

sensor cropx

Monitoreo del clima
El monitoreo del clima en la agricultura es uno de los campos de aplicación más frecuentes para IoT. En la agricultura, los rendimientos dependen en gran medida del medio ambiente, que es inherentemente volátil. Las soluciones de monitoreo del clima ubicadas directamente en el campo (como las que utilizan las estaciones meteorológicas), alertan a los agricultores sobre las condiciones climáticas cambiantes: temperatura, precipitación, humedad, radiación solar y velocidad del viento.

Las plataformas de monitoreo del clima como Pycno , allMETEO y Smart Element son ejemplos vívidos de cómo la aplicación de la tecnología de detección inteligente en la agricultura ayuda a entregar notificaciones meteorológicas efectivas directamente en las computadoras portátiles y teléfonos inteligentes de los agricultores, lo que les permite tomar medidas de inmediato.

allMETEO

Sistemas de automatización de invernaderos
Un ecosistema de invernadero frágil y sensible requiere un mantenimiento y control incesantes. Las soluciones de agricultura inteligente para la automatización de invernaderos como Growlink , Farmapp y GreenIQ ilustran la aplicación de la teledetección en la agricultura. Ayudan a mantener las condiciones óptimas del microclima y a gestionar los niveles de iluminación, humedad, CO2 y temperatura. Las alertas instantáneas y las mayores capacidades de gestión maximizan la eficiencia de la agricultura de invernadero.

GreenIQ

Sistemas de seguimiento de cultivos
A medida que los cultivos crecen y maduran, muchas cosas pueden salir mal: las enfermedades, las plagas o las condiciones ambientales adversas pueden causar daños irrevocables antes de que los agricultores se den cuenta. Aplicada en el monitoreo de cultivos, la tecnología de detección inteligente recopila métricas sobre el estado de los cultivos (temperatura, humedad, indicadores de salud) y permite a los agricultores tomar medidas oportunas en caso de que algo salga mal.

Además, sistemas como Semios y Arable ayudan a detectar cuándo el cultivo está maduro, lo que permite a los agricultores planificar los tiempos exactos de cosecha.

Semios

Manejo digital de plagas
Las infestaciones de plagas son algunos de los problemas que enfrentan los agricultores de forma regular. Saber cuándo llegan las plagas puede ser un desafío, pero también es imposible identificar su actividad y ubicación sin hacer viajes frecuentes al campo. Los sistemas inteligentes de seguimiento de la agricultura abordan estos problemas; además, también ayudan a asignar la cantidad exacta de químicos necesarios para eliminar las plagas en cada caso particular.

Los sistemas de detección de plagas de IoT como Strider cuentan los insectos y determinan su ubicación en tiempo real utilizando una cámara de insectos y sensores para la detección de plagas de cultivos colocados directamente en el campo. Las empresas de tecnología agrícola como Fieldin y DTN ofrecen soluciones similares para el control de plagas basado en IoT.

Sistemas de seguimiento de ganado
Además del monitoreo de cultivos y clima, las soluciones de monitoreo agrícola también están ganando una aplicación más amplia en la ganadería. Al combinar hardware sofisticado de IoT, como dispositivos portátiles basados ​​en tecnología de detección inteligente, con software de IoT de última generación, las soluciones de tecnología agrícola como Cowlar ayudan a proteger y proteger el ganado.

SCR es otra empresa especializada en el control remoto de la agricultura que utiliza collares de cuello de vaca para rastrear la salud, la ubicación y la actividad de las vacas. La teledetección en la agricultura, combinada con un software analítico avanzado, ofrece información sobre la nutrición de las vacas y la salud de todo el rebaño.

monitoreo de vacas lecheras

Sistemas de gestión agrícola de principio a fin
Desde invernaderos hasta campos de pastoreo, toda el área de la granja puede acomodar sensores agrícolas inteligentes que actúan como puntos importantes de recolección de datos para un sistema de gestión agrícola poderoso y completo. Sin duda, estos sistemas deberían aprovechar el software de análisis de datos avanzado e integrarse a la perfección con las bases de datos de contabilidad y adquisiciones para brindar información y revelar completamente su potencial analítico.

Cropio y Farmlogs son ejemplos de empresas que ofrecen soluciones integrales de agritech para la gestión remota de granjas basadas en el monitoreo agrícola de IoT.

Los beneficios de usar soluciones de monitoreo de IoT en agricultura
Entonces, ¿cómo el seguimiento y el registro de datos mejoran la agricultura? La gama de aplicaciones de monitoreo remoto agrícola es bastante amplia, al igual que su efecto combinado en la ganadería y la agricultura.

Con todo, el uso de soluciones de monitoreo de IoT representa lo siguiente:

Productividad maximizada
El monitoreo de cultivos agrícolas utilizando IoT y la adopción de medidas oportunas para eliminar las amenazas habituales aumentan el rendimiento de los cultivos. En la ganadería, el uso de la monitorización de IoT también permite maximizar la productividad.

Calidad mejorada
Los sistemas de monitoreo de IoT ayudan a mantener las condiciones óptimas para garantizar una mejor calidad de los cultivos. Por ejemplo, el monitoreo del clima en la agricultura ayuda a estimar el suministro exacto de agua, químicos y nutrientes necesarios para producir cosechas de alta calidad. Los productos agrícolas cultivados con sistemas de monitoreo de IoT también son más capaces de cumplir con las especificaciones del mercado que otros productos.

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Necesidad reducida de pesticidas
Los pesticidas no solo son tóxicos, su uso también conlleva gastos. Los sistemas inteligentes de monitoreo de plagas reducen significativamente la necesidad de pesticidas, los gastos involucrados y el impacto peligroso de los químicos en el medio ambiente y la salud humana.

Previsibilidad y control
Impulsado por el monitoreo agrícola en tiempo real, el análisis de datos predice las fechas óptimas de cosecha y garantiza la seguridad de los contratos de suministro. El control que obtienen los agricultores con el tiempo de comercialización ayuda a que los procesos agrícolas sean más manejables.

Precio de venta más alto
Obviamente, los productos más ecológicos y saludables cultivados con las últimas tecnologías agrícolas tendrán precios de venta más altos y, en última instancia, generarán más ingresos.

Futuro
Al recopilar y procesar datos recuperados mediante el monitoreo agrícola inteligente, los agricultores pueden predecir el estado futuro de los suelos y el medio ambiente y planificar los cultivos del próximo año. Por lo tanto, el análisis predictivo les permite tomar decisiones calculadas sobre la gestión de la granja y planificar los años venideros.

Primeros pasos en el desarrollo de soluciones de monitoreo de IoT
No todas las soluciones agrícolas inteligentes listas para usar se adaptarán a sus necesidades individuales. A veces, se debe personalizar un software de IoT óptimo para cada granja en particular. Entonces, ¿cuál es la mejor manera de abordar el desarrollo de soluciones agtech?

El camino desde darse cuenta de la importancia del monitoreo agrícola de IoT hacia la implementación de soluciones de agricultura inteligente abarca los 5 pasos siguientes:

1. Defina sus objetivos y propósitos
Cada granja tiene áreas sensibles que necesitan monitoreo: si vive en un clima extremadamente seco, el monitoreo de la humedad del suelo podría ser su objetivo principal. Los objetivos clave que desea lograr, en última instancia, determinarán todo, desde la estructura del sensor hasta la arquitectura de software de su solución de IoT.

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2. Decidir sobre la tecnología de transferencia de datos
El monitoreo de agricultura inteligente se trata de recopilar información a partir de los datos, pero los datos que recopila en el sitio deben enviarse a una unidad de procesamiento. La elección de la tecnología de transferencia de datos dependerá de la distancia que tengan que viajar los datos.

Por ejemplo, si son solo unos 10 metros, los datos podrían ser perfectamente transferibles por Bluetooth. Si la distancia es de varios kilómetros, el uso de una red de área amplia de baja potencia (LPWAN) podría ser más apropiado.

3. Determine las fuentes de energía clave
La distancia de viaje de datos también es importante porque afecta directamente la duración de la batería del sensor de IoT. Puede administrar el consumo de energía regulando la frecuencia de las transferencias de datos o transferir menos cantidades de datos. De una forma u otra, el consumo de energía y las fuentes de energía requerirán estimaciones preliminares.

4. Estimar la frecuencia de la recopilación de datos.
El uso de energía y la vida útil del sensor también dependerán de la frecuencia de recopilación de datos. ¿Con qué frecuencia se deben recopilar los datos que necesita para generar valor?

5. Considere las especificaciones de instalación del sensor
La instalación de sensores podría requerir manipulaciones complejas o ser relativamente simple dependiendo de su ubicación. Este es otro aspecto importante que tendrá que discutir con su proveedor de soluciones de IoT.

Un sistema avanzado de monitoreo agrícola basado en IoT reduce los costos, maximiza la eficiencia, ayuda a los agricultores a tomar decisiones basadas en datos y, en última instancia, impulsa las prácticas agrícolas y ganaderas a niveles más altos de ética y profesionalismo. Aunque la implementación de sistemas de monitoreo inteligente requiere tiempo e inversión, a largo plazo, por lo general, vale la pena el esfuerzo.

El desarrollo de soluciones de monitoreo agrícola personalizadas es un proceso complejo que a menudo requiere el asesoramiento de expertos. No dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de expertos ahora para una consulta gratuita sobre el desarrollo y la implementación de sistemas de monitoreo agrícola inteligente.

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