Con la creciente adopción de Internet de las cosas (IoT), los dispositivos conectados han penetrado en todos los aspectos de nuestra vida , desde la salud y el fitness, la automatización del hogar, la automoción y la logística, hasta las ciudades inteligentes y la IoT industrial.
Por lo tanto, es lógico que el IoT, los dispositivos conectados y la automatización encuentren su aplicación en la agricultura y, como tal, mejoren enormemente casi todas sus facetas. ¿Cómo se puede seguir confiando en caballos y arados cuando los autos autónomos y la realidad virtual ya no son una fantasía de ciencia ficción sino algo cotidiano?
La agricultura ha experimentado una serie de transformaciones tecnológicas en las últimas décadas, volviéndose más industrializada e impulsada por la tecnología. Mediante el uso de varios dispositivos agrícolas inteligentes, los agricultores han obtenido un mejor control sobre el proceso de cría de ganado y cultivo, haciéndolo más predecible y mejorando su eficiencia.
Esto, junto con la creciente demanda de productos agrícolas por parte de los consumidores, ha contribuido a una mayor proliferación de tecnologías agrícolas inteligentes en todo el mundo. En 2020, la participación de mercado de IoT en la agricultura alcanzó los $ 5.6 mil millones.
En este artículo, exploraremos los casos de uso de IoT en la agricultura y examinaremos sus beneficios. Por lo tanto, si está considerando invertir en agricultura inteligente o planea construir una solución de IoT para la agricultura, sumérjase de inmediato.
¿Qué es la agricultura inteligente? La definición y el tamaño del mercado.
Hay muchas formas de referirse a la agricultura moderna. Por ejemplo, AgriTech se refiere a la aplicación de tecnología en la agricultura en general.
La agricultura inteligente , por otro lado, se usa principalmente para denotar la aplicación de soluciones de IoT en la agricultura. Entonces, ¿qué es la agricultura inteligente usando IoT? Al utilizar sensores de IoT para recopilar métricas ambientales y de máquinas, los agricultores pueden tomar decisiones informadas y mejorar casi todos los aspectos de su trabajo, desde la ganadería hasta la agricultura.
Por ejemplo, al usar sensores agrícolas inteligentes para monitorear el estado de los cultivos, los agricultores pueden definir exactamente cuántos pesticidas y fertilizantes deben usar para alcanzar una eficiencia óptima. Lo mismo se aplica a la definición de agricultura inteligente.
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Aunque el IoT de agricultura inteligente, así como el IoT industrial en general, no son tan populares como los dispositivos conectados por el consumidor; sin embargo, el mercado sigue siendo muy dinámico. La adopción de soluciones de IoT para la agricultura crece constantemente. A saber, COVID-19 ha tenido un impacto positivo en IoT en la cuota de mercado agrícola. Las interrupciones en la cadena de suministro y la escasez de trabajadores calificados han impulsado su CAGR al 9,9%. De hecho, según informes recientes , se prevé que la cuota de mercado de marcos inteligentes alcance los 6.200 millones de dólares en 2021.
Al mismo tiempo, se espera que el tamaño del mercado mundial de agricultura inteligente se triplique para 2025, alcanzando los $ 15,3 mil millones (en comparación con un poco más de $ 5 mil millones en 2016).
Debido a que el mercado aún se está desarrollando, todavía hay muchas oportunidades para las empresas que deseen unirse. La creación de productos de IoT para la agricultura en los próximos años puede diferenciarlo como uno de los primeros en adoptar y, como tal, ayudarlo a allanar el camino hacia el éxito.
Pero, ¿por qué debería considerar crear una aplicación de IoT para la agricultura en primer lugar?
Los beneficios de la agricultura inteligente: cómo la IoT está dando forma a la agricultura
Las tecnologías y la IoT tienen el potencial de transformar la agricultura en muchos aspectos. A saber, hay 5 formas en que IoT puede mejorar la agricultura :
Datos, toneladas de datos, recopilados por sensores agrícolas inteligentes, por ejemplo, condiciones climáticas, calidad del suelo, progreso del crecimiento de los cultivos o salud del ganado. Estos datos se pueden utilizar para rastrear el estado de su negocio en general, así como el desempeño del personal, la eficiencia del equipo, etc.
Mejor control de los procesos internos y, como resultado, menores riesgos de producción . La capacidad de prever el resultado de su producción le permite planificar una mejor distribución del producto. Si sabe exactamente cuántos cultivos va a cosechar, puede asegurarse de que su producto no se quede sin vender.
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Gestión de costes y reducción de residuos gracias al mayor control de la producción . Al poder ver cualquier anomalía en el crecimiento de los cultivos o la salud del ganado, podrá mitigar los riesgos de perder su rendimiento.
Mayor eficiencia empresarial a través de la automatización de procesos . Mediante el uso de dispositivos inteligentes, puede automatizar múltiples procesos a lo largo de su ciclo de producción, por ejemplo, riego, fertilización o control de plagas.
Volúmenes y calidad de producto mejorados . Logre un mejor control sobre el proceso de producción y mantenga estándares más altos de calidad de cultivo y capacidad de crecimiento a través de la automatización.
Como resultado, todos estos factores pueden eventualmente generar mayores ingresos .
Ahora que hemos descrito cómo se puede aplicar de manera ventajosa IoT en el ámbito de la agricultura, echemos un vistazo a cómo los beneficios enumerados pueden encontrar su aplicación en la vida real.
Casos de uso de IoT en agricultura (con ejemplos)
Hay muchos tipos de sensores de IoT para la agricultura, así como aplicaciones de IoT en la agricultura en general:
1.Seguimiento de las condiciones climáticas
Probablemente, los dispositivos de agricultura inteligente más populares son las estaciones meteorológicas, que combinan varios sensores de agricultura inteligente. Ubicados en todo el campo, recopilan diversos datos del entorno y los envían a la nube. Las mediciones proporcionadas se pueden utilizar para mapear las condiciones climáticas, elegir los cultivos adecuados y tomar las medidas necesarias para mejorar su capacidad (es decir, agricultura de precisión).
Algunos ejemplos de dispositivos de IoT agrícolas de este tipo son todos METEO , Smart Elements y Pycno .
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2. Automatización de invernaderos
Normalmente, los agricultores utilizan la intervención manual para controlar el entorno del invernadero. El uso de sensores de IoT les permite obtener información precisa en tiempo real sobre las condiciones del invernadero, como la iluminación, la temperatura, el estado del suelo y la humedad.
Además de obtener datos ambientales, las estaciones meteorológicas pueden ajustar automáticamente las condiciones para que coincidan con los parámetros dados. Específicamente, los sistemas de automatización de invernaderos utilizan un principio similar.
Por ejemplo, Farmapp y Growlink también son productos agrícolas de IoT que ofrecen tales capacidades, entre otras.
GreenIQ también es un producto interesante que utiliza sensores agrícolas inteligentes. Es un controlador de aspersores inteligente que le permite administrar sus sistemas de riego e iluminación de forma remota.
GreenIQ
3. Manejo de cultivos
Un tipo más de producto de IoT en la agricultura y otro elemento de la agricultura de precisión son los dispositivos de gestión de cultivos. Al igual que las estaciones meteorológicas, deben colocarse en el campo para recopilar datos específicos de la agricultura; desde la temperatura y la precipitación hasta el potencial hídrico de las hojas y la salud general de los cultivos.
Por lo tanto, puede controlar el crecimiento de su cultivo y cualquier anomalía para prevenir de manera efectiva cualquier enfermedad o infestación que pueda dañar su rendimiento. Arable y Semios pueden servir como buenas representaciones de cómo se puede aplicar este caso de uso en la vida real.
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4. Seguimiento y gestión del ganado
Al igual que el monitoreo de cultivos, existen sensores agrícolas de IoT que se pueden conectar a los animales en una granja para monitorear su salud y rendimiento de registros. El seguimiento y la supervisión del ganado ayudan a recopilar datos sobre la salud, el bienestar y la ubicación física del ganado.
Por ejemplo, estos sensores pueden identificar a los animales enfermos para que los agricultores puedan separarlos del rebaño y evitar la contaminación. El uso de drones para el seguimiento del ganado en tiempo real también ayuda a los agricultores a reducir los gastos de personal. Esto funciona de manera similar a los dispositivos de IoT para el cuidado de mascotas .
Por ejemplo, SCR de Allflex y Cowlar utilizan sensores agrícolas inteligentes (etiquetas de collar) para brindar información sobre la temperatura, la salud, la actividad y la nutrición de cada vaca individual, así como información colectiva sobre el rebaño.
control y manejo de ganado
5. Agricultura de precisión
También conocida como agricultura de precisión, la agricultura de precisión tiene que ver con la eficiencia y la toma de decisiones precisas basadas en datos. También es una de las aplicaciones más extendidas y efectivas de IoT en la agricultura.
Mediante el uso de sensores de IoT, los agricultores pueden recopilar una amplia gama de métricas en cada faceta del microclima y el ecosistema del campo: iluminación, temperatura, condición del suelo, humedad, niveles de CO2 e infecciones de plagas. Estos datos permiten a los agricultores estimar las cantidades óptimas de agua, fertilizantes y pesticidas que necesitan sus cultivos, reducir los gastos y producir cultivos mejores y más saludables.
Por ejemplo, CropX construye sensores de suelo IoT que miden la humedad del suelo, la temperatura y la conductividad eléctrica, lo que permite a los agricultores abordar las necesidades únicas de cada cultivo de forma individual. Combinada con datos geoespaciales, esta tecnología ayuda a crear mapas de suelo precisos para cada campo. Mothive ofrece servicios similares, ayudando a los agricultores a reducir los desechos, mejorar los rendimientos y aumentar la sostenibilidad de la granja.
6. Drones agrícolas
Quizás uno de los avances agrícolas más prometedores es el uso de drones agrícolas en la agricultura inteligente. También conocidos como UAV (vehículos aéreos no tripulados), los drones están mejor equipados que los aviones y satélites para recopilar datos agrícolas. Además de las capacidades de vigilancia, los drones también pueden realizar una gran cantidad de tareas que anteriormente requerían trabajo humano: plantar cultivos, combatir plagas e infecciones, fumigación agrícola, monitoreo de cultivos, etc.
Leer más: ¿Por qué utilizar drones agrícolas? Principales beneficios y mejores prácticas
DroneSeed , por ejemplo, construye drones para plantar árboles en áreas deforestadas. El uso de estos drones es 6 veces más efectivo que el trabajo humano. Un dron agrícola Sense Fly eBee SQ utiliza análisis de imágenes multiespectrales para estimar la salud de los cultivos y tiene un precio asequible.
drones agrícolas
7. Análisis predictivo para la agricultura inteligente
La agricultura de precisión y el análisis de datos predictivos van de la mano. Si bien el IoT y la tecnología de sensores inteligentes son una mina de oro para los datos en tiempo real de gran relevancia, el uso de análisis de datos ayuda a los agricultores a entenderlos y a generar predicciones importantes: tiempo de cosecha de cultivos, riesgos de enfermedades e infestaciones, volumen de rendimiento, etc. Las herramientas de análisis de datos ayudan a que la agricultura, que depende en gran medida de las condiciones climáticas, sea más manejable y predecible.
Por ejemplo, la plataforma de rendimiento de cultivos ayuda a los agricultores a acceder al volumen y la calidad de los rendimientos por adelantado, así como a su vulnerabilidad a condiciones climáticas desfavorables, como inundaciones y sequías. También permite a los agricultores optimizar el suministro de agua y nutrientes para cada cultivo e incluso seleccionar características de rendimiento para mejorar la calidad.
Aplicadas a la agricultura, soluciones como SoilScout permiten a los agricultores ahorrar hasta un 50% de agua de riego, reducir la pérdida de fertilizantes causada por el exceso de agua y brindar información útil independientemente de la temporada o las condiciones climáticas.
8. Sistemas integrales de gestión agrícola
Los llamados sistemas de gestión de la productividad agrícola pueden representar un enfoque más complejo de los productos de IoT en la agricultura. Por lo general, incluyen una serie de dispositivos y sensores de IoT agrícolas, instalados en las instalaciones, así como un panel de control potente con capacidades analíticas y funciones integradas de contabilidad / informes.
Esto ofrece capacidades de monitoreo remoto de la granja y le permite optimizar la mayoría de las operaciones comerciales. FarmLogs y Cropio representan soluciones similares .
Además de los casos de uso de agricultura de IoT enumerados, algunas oportunidades destacadas incluyen el seguimiento de vehículos (o incluso la automatización), la gestión del almacenamiento, la logística, etc.
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Cosas a considerar antes de desarrollar su solución de agricultura inteligente
Como podemos ver, los casos de uso de IoT en la agricultura son infinitos. Hay muchas formas en que los dispositivos inteligentes pueden ayudarlo a aumentar el rendimiento y los ingresos de su granja. Sin embargo, el desarrollo de aplicaciones agrícolas de IoT no es una tarea fácil. Hay ciertos desafíos que debe tener en cuenta si está considerando invertir en agricultura inteligente.
1. El hardware
Para crear una solución de IoT para la agricultura, debe elegir los sensores para su dispositivo (o crear uno personalizado). Su elección dependerá de los tipos de información que desee recopilar y del propósito de su solución en general. En cualquier caso, la calidad de sus sensores es crucial para el éxito de su producto: dependerá de la precisión de los datos recopilados y de su fiabilidad.
2. El cerebro
El análisis de datos debe ser el núcleo de toda solución de agricultura inteligente. Los datos recopilados en sí mismos serán de poca ayuda si no puede entenderlos. Por lo tanto, debe tener potentes capacidades de análisis de datos y aplicar algoritmos predictivos y aprendizaje automático para obtener información procesable basada en los datos recopilados.
3. El mantenimiento
El mantenimiento de su hardware es un desafío de primordial importancia para los productos de IoT en la agricultura, ya que los sensores se utilizan normalmente en el campo y pueden dañarse fácilmente. Por lo tanto, debe asegurarse de que su hardware sea duradero y fácil de mantener. De lo contrario, deberá reemplazar sus sensores con más frecuencia de la que le gustaría.
4. La movilidad
Las aplicaciones de agricultura inteligente deben adaptarse para su uso en el campo. El propietario de un negocio o el administrador de una granja debe poder acceder a la información en el sitio o de forma remota a través de un teléfono inteligente o una computadora de escritorio.
Además, cada dispositivo conectado debe ser autónomo y tener suficiente alcance inalámbrico para comunicarse con los otros dispositivos y enviar datos al servidor central.
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5. La infraestructura
Para asegurarse de que su aplicación de agricultura inteligente funcione bien (y para asegurarse de que pueda manejar la carga de datos), necesita una infraestructura interna sólida.
Además, sus sistemas internos deben ser seguros. No asegurar adecuadamente su sistema solo aumenta la probabilidad de que alguien entre en él, robe sus datos o incluso tome el control de sus tractores autónomos.
6. Conectividad
La necesidad de transmitir datos entre muchas instalaciones agrícolas todavía representa un desafío para la adopción de la agricultura inteligente. No hace falta decir que la conexión entre estas instalaciones debe ser lo suficientemente confiable como para resistir las malas condiciones climáticas y garantizar operaciones sin interrupciones. En la actualidad, los dispositivos de IoT todavía utilizan distintos protocolos de conexión, aunque se están realizando esfuerzos para desarrollar estándares unificados en esta área. La llegada de 5G y tecnologías como Internet basada en el espacio ayudarán, con suerte, a encontrar una solución a este problema.
7. Frecuencia de recopilación de datos
Debido a la gran variedad de tipos de datos en la industria agrícola, garantizar la frecuencia óptima de recopilación de datos puede resultar problemático. Los datos de sensores, aplicaciones, maquinaria y equipos aéreos y ambientales basados en el campo, así como los datos analíticos procesados, pueden estar sujetos a restricciones y regulaciones. Hoy en día, la entrega segura y oportuna y el intercambio de estos datos es uno de los desafíos actuales de la agricultura inteligente.
8. Seguridad de los datos en la industria agrícola
La agricultura de precisión y la tecnología de IoT implican trabajar con grandes conjuntos de datos, lo que aumenta la cantidad de posibles lagunas de seguridad que los perpetradores pueden usar para el robo de datos y ataques de piratería. Desafortunadamente, la seguridad de los datos en la agricultura sigue siendo, en gran medida, un concepto desconocido. Muchas granjas, por ejemplo, utilizan drones que transmiten datos a la maquinaria agrícola. Esta maquinaria se conecta a Internet pero tiene poca o ninguna protección de seguridad, como contraseñas de usuario o autenticaciones de acceso remoto.
Algunas de las recomendaciones básicas de seguridad de IoT incluyen monitorear el tráfico de datos, usar métodos de cifrado para proteger los datos confidenciales, aprovechar las herramientas de seguridad basadas en inteligencia artificial para detectar rastros de actividad sospechosa en tiempo real y almacenar datos en la cadena de bloques para garantizar su integridad. Para beneficiarse plenamente de IoT, los agricultores deberán familiarizarse con el concepto de seguridad de los datos, establecer políticas de seguridad internas y cumplirlas.
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Haga crecer su negocio agrícola con las soluciones inteligentes de IoT de Eastern Peak
Según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) , se espera que la población mundial supere los 9 mil millones de personas en 2050. Para producir suficientes alimentos para la población dada, los volúmenes de producción agrícola deben aumentar en un 50%.
Como los recursos para las operaciones agrícolas son limitados (la mayoría de las tierras aptas para la agricultura ya están en uso), la única forma de aumentar el volumen es mejorar la eficiencia de la producción. No hay duda de hasta qué punto la agricultura inteligente puede ayudar a afrontar este desafío; de hecho, parece que no es posible sin él. Aquí, en Eastern Peak, desarrollamos soluciones de IoT personalizadas para la agricultura, adaptadas a sus necesidades particulares.
¿Cómo empezar?
Desde el seguimiento del ganado hasta el mapeo de campo avanzado, las aplicaciones de IoT en la agricultura inteligente varían de una granja a otra según el segmento de mercado, el clima y la región. En muchos casos, las herramientas listas para usar no serán relevantes y es posible que necesite una solución de IoT agrícola inteligente a medida. En Eastern Peak nos acercamos a cada cliente individualmente para satisfacer sus necesidades únicas.
La fase de descubrimiento de productos es el mejor primer paso que puede dar para establecer una base sólida para el desarrollo de su aplicación. Incluye una especificación funcional, diseño de UX / UI y un prototipo visual que le dará una visión clara del producto final. En promedio, esta fase toma de 4 a 6 semanas.
La fase de descubrimiento de productos puede ayudarlo a:
definir un alcance completo del trabajo y desarrollar una hoja de ruta para el proyecto
establezca un presupuesto realista para su MVP y planifique sus recursos
prueba las aguas con tu audiencia usando un prototipo visual
elabore un argumento de inversión convincente
conoce a tu equipo
En Eastern Peak ya hemos ayudado a muchas empresas emergentes y empresas Fortune 500 a digitalizar y optimizar sus operaciones con la ayuda de tecnologías. Brindamos servicios de extremo a extremo que crean soluciones de IoT en una serie de dominios comerciales, desde el diseño de hardware hasta el desarrollo, las pruebas y la integración de software.