¿Fabricante de equipos agrícolas? ¿Líder en tecnología de datos? ¿Qué tal ambos? Como líder mundial en agricultura de precisión, John Deere está innovando a través de Internet de las cosas y el análisis de datos para ayudar a los agricultores a mejorar sus operaciones, sus resultados y su capacidad para alimentar al mundo.
Si alguna vez ha estado en una granja (o incluso si no lo ha hecho), el nombre John Deere debería recordar a los tractores de color verde brillante y amarillo que aran en un campo de cultivo. Sin embargo, es posible que muchas personas no se den cuenta de que estas piezas de maquinaria son parte de un IoT para la agricultura de precisión, un ecosistema intrincado de flujos de datos entre máquinas, agricultores, John Deere y socios externos y la infraestructura tecnológica para facilitarlos. Las granjas están llenas de datos valiosos para cosechar (sin juego de palabras). Para maximizar el potencial de rendimiento, los agricultores deben considerar una gran variedad de variables que incluyen el clima, el tiempo, la calidad del suelo, los niveles de humedad y nutrientes, la ubicación de las semillas y la frecuencia y dosis de la aplicación de fertilizantes y pesticidas, por nombrar solo algunas. [1]Durante las últimas dos décadas, Deere se ha transformado de un fabricante de equipos puro en una empresa de tecnología basada en datos para ofrecer más valor a los agricultores, ayudándoles a recopilar datos y aprovecharlos para mejorar la gestión agrícola. El valor creado para los agricultores es una productividad mejorada, una mayor eficiencia, una disminución del tiempo de inactividad y una reducción de los costos para, en última instancia, maximizar la rentabilidad.
Gestión agrícola de Deere a través de datos (Fuente: Michael E. Porter y James E. Heppelmann, «How Smart, Connected Products Are Transforming Competition», Harvard Business Review, noviembre de 2014.)
Datos de agricultura de precisión como activo
Los datos, incluidos los datos agronómicos (gestión de cultivos) y los datos de funcionamiento de la máquina (p. Ej., Nivel de combustible, ubicación, horas de la máquina, RPM del motor) se recopilan principalmente de sensores integrados tanto en las máquinas como en el campo (suelo), pero también extraen datos externos. fuentes (por ejemplo, datos de predicción meteorológica, precios de productos básicos). 1A través de la telemática JDLink ™ Connect, los datos se cargan automáticamente en la nube a través de la red celular, Wifi o Bluetooth. Los agricultores acceden y gestionan los datos a través del portal MyJohnDeere.com de la plataforma de software en la nube. A través de la aplicación Operation Center en esta plataforma, los agricultores pueden monitorear la actividad en tiempo real, analizar el rendimiento, determinar la mejor manera de utilizar el equipo y colaborar con los socios para obtener información y «recetas» utilizando algoritmos que ayudan al agricultor a decidir qué plantar, dónde y cuando con condiciones optimizadas. [2]Debido a que MyJohnDeere.com es una plataforma de datos abierta, los agricultores pueden lograr esto último si optan por compartir sus datos con aplicaciones creadas por proveedores de software agrícola de terceros que aprovechan las API de Deere. Cuantos más datos se recopilan, más valiosos se vuelven para todas las partes interesadas: los agricultores se benefician del análisis de los datos recopilados a lo largo del tiempo y de los datos de otros agricultores para informar las decisiones, y Deere y los desarrolladores de software obtienen más conocimientos que allanan el camino para el desarrollo de nuevos valores. productos y servicios agregados. [3] Los agricultores también pueden compartir los datos con los proveedores de insumos (semillas, fertilizantes, productos químicos) para activar el pedido automático de entrega JIT y reducir el tiempo de inactividad.
Ejemplo de cosechadora que recupera datos a través de sensores y cámara (Fuente: Presentación para inversionistas de John Deere, agosto de 2019)
JD Mobile Connect supervisa la calidad del trabajo al plantar, pulverizar y cosechar (Fuente: Deere.com)
Los mapas que muestran la cobertura del campo de la máquina reducen la aplicación excesiva de insumos, lo que genera menores costos de insumos (Fuente: Deere.com)
Deere también puede utilizar los datos de la máquina para el mantenimiento predictivo. A través de los procesos de monitoreo del estado de la máquina y un equipo centralizado, Deere analiza el conjunto de datos de la máquina y utiliza herramientas avanzadas de análisis de datos para encontrar patrones que indiquen un problema en la máquina o el sensor. [4] Los diagnósticos remotos ahorran tiempo y dinero de visitas de técnicos y reducen el tiempo de inactividad. El valor ascendente adicional para Deere incluye el uso de los datos internamente para refinar los productos y mejorar la calidad, así como para asesorar a la próxima generación de desarrollo de nuevos productos y servicios.
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Inversión
Deere ha realizado importantes inversiones para desarrollar sus capacidades internas en torno a la ciencia y el análisis de datos. Se creó un equipo llamado Intelligent Solutions Group (ISG), que consta de científicos de datos e ingenieros de software, para desarrollar e implementar soluciones y procesos de tecnología avanzada en los cuatro grupos de equipos de la división Ag. Este grupo tiene un gasto en I + D más alto que el promedio de Deere y se espera que tenga sus propias pérdidas y ganancias. 1 En agosto de este año, Deere abrió una instalación ISG dedicada de 134,000 pies cuadrados en Iowa. [5]Al desarrollar la tecnología, como los sensores y la plataforma, para administrar los datos internamente, Deere evita depender de otros para brindar servicios a sus clientes. La última adquisición de la compañía de Blue River Technology en 2017 ahora está impulsando su entrada en la inteligencia artificial y la visión por computadora para «ver» y medir datos sobre cultivos individuales con el objetivo de la toma de decisiones autónoma. [6]
Desafíos
Sin duda, la gestión e integración de todas las partes de los sistemas de datos, los procesos y las partes interesadas ha sido muy compleja. Los desafíos clave que Deere ha enfrentado y sigue enfrentando hasta cierto punto incluyen:
Conectividad inalámbrica confiable . La capacidad de comunicar datos en tiempo real desde máquinas ubicadas en áreas rurales sin fricciones dependía en gran medida de la proliferación de la conectividad inalámbrica. En la actualidad, todos los equipos de Deere utilizan módems 4G / LTE hasta que se implementa 5G, pero la conectividad constante sigue siendo una barrera en los mercados en desarrollo. [7]
Adopción de agricultores. Quizás el mayor desafío que Deere enfrentó y continúa enfrentando es el de los agricultores. Si bien el valor de los datos puede parecer evidente, el costo y la complejidad de implementar el hardware y los programas y aprender a usarlos pueden disminuir las tasas de adopción. Los agricultores necesitan una gran cantidad de apoyo hasta que llegan al punto en que pueden extraer el máximo valor de los datos. 1 Además, los agricultores que desean mantener el control pueden oponerse a las decisiones automatizadas.
Formación de distribuidores. Los distribuidores de equipos independientes, no solo los clientes, deben recibir formación sobre el uso de los datos y la tecnología en constante evolución para poder vender y apoyar a los agricultores.
Seguridad de datos. La desconfianza de los agricultores sobre cómo se pueden usar los datos, incluida la manipulación del mercado, así como la monetización sin compensación, es una preocupación. [8] Además, así como los teléfonos inteligentes se pueden piratear, también lo son los equipos agrícolas inteligentes. Esto puede ser ideal para los agricultores que desean poder «modificar» su propio equipo, pero va en contra del EULA de Deere. [9]
A pesar de los desafíos, Deere está liderando el camino de la aplicación de big data en la agricultura de precisión y forjando una red de agricultores, proveedores y desarrolladores que le otorgan una fuerte ventaja competitiva, lo que sugiere que los datos no solo son el nuevo aceite, sino que los datos son el nuevo suelo para ayudar. los agricultores y sus negocios crecen.