El mundo agroalimentario con es ajeno a la necesaria transformación digital de las empresas que integran la cadena de valor de este mundo y que requieren Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD) adaptadas para facilitar el desarrollo de las actividades diarias y esenciales.
Estas THD agrupadas bajo el nombre Smart Agro o Agrotech engloban tecnologías emergentes que contribuyen a digitalizar y mejorar los procesos vinculados al mundo agro.
Después de repasar fases como la preparación del terreno, las actividades de siembra y el mantenimiento del cultivo, es el momento de la recolección del producto:
La recolección
La incorporación de nuevas tecnologías juega un papel fundamental en la optimización de las actividades relacionadas con el proceso de recolección de los productos agrícolas.
Los desarrollos tecnológicos en esta fase de la producción agrícola tienen que ver principalmente con:
- La utilización de robots inteligentes con visión artificial capaces de efectuar las tareas de recolección óptima del producto.
- El desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el análisis combinado de datos (condiciones de siembra, evolución de entorno, históricos de producción …) con el fin de predecir el punto óptimo de maduración.
Existen proyectos actuales de investigación que tienen por objetivo la modernización de las explotaciones de tomate en invernadero mediante la aplicación de robots en las tareas de recogida.
En estos también se puede aplicar la inteligencia artificial para la automatización y gestión eficiente de las tareas de producción, control climático, riego y fertilización, consiguiendo así una cosecha con las condiciones óptimas de maduración y calibre del producto de acuerdo con unos parámetros establecidos.
En determinados productos, como son los frutos rojos, el deterioro del fruto es muy rápido tras la recolección, por lo que determinar el momento adecuado de maduración es imprescindible para asegurar la calidad del producto en los lineales de los supermercados.
Todo ello, no solo genera beneficios desde la óptica de la calidad del producto, sino también desde la capacidad de planificar el proceso de recolección, amoldando las plantillas a las previsiones de maduración del fruto.
La aplicación de la IA a los procesos de recolección no se basa simplemente en la robotización o automatización del proceso, que no siempre es posible, sino en determinar cuál es el momento óptimo de la recolección de forma que permita asegurar el estado adecuado del fruto, con el fin de que pueda soportar todos los procesos de manipulación hasta llegar al consumidor.
TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS
- Inteligencia artificial, analítica de datos y tecnologías de visión artificial para la predicción del punto óptimo de maduración de los productos y control de la calidad de los estos.
- Automatización de la recolección mediante robots inteligentes con visión artificial capaces de efectuar las tareas de recolección óptima del producto.
Para terminar esta serie vamos a revisar herramientas que tenemos a nuestra disposición para gestión la producción agroalimentaria.
Herramientas integradas para la gestión de la producción
Existen en el mercado múltiples soluciones o aplicaciones para la gestión integrada de las explotaciones agrícolas como pueden ser: cuadernos de explotación, plataformas integrales de apoyo a la toma de decisiones y ERP agrícolas.
Éstas tienen diferentes funcionalidades según las necesidades de los agricultores y las características de sus explotaciones, aunque, por lo general, comparten las siguientes características básicas:
- Se basan en computación en la nube (cloud computing), por lo que el agricultor puede acceder desde cualquier dispositivo a todos los datos de la explotación, así como introducir datos de sus propias observaciones.
- Permiten integrar y recopilar los datos captados por los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) para la monitorización de cultivos a niveles de suelo, planta y microclima.
- Permiten reutilizar datos e información en diferentes escalas de tiempo de fuentes relacionadas con el sector agrícola de diversa naturaleza (bases de datos con información sobre plagas y enfermedades, malas hierbas, datos climáticos, datos de proporcionados por las Administraciones Públicas, decisiones de los productores y previsiones, entre otros).
- Tienen capacidad para efectuar análisis de Big Data y modelos predictivos mediante algoritmos de aprendizaje automático a partir de un amplio conjunto de variables tanto de la explotación como de las condiciones del entorno (superficie cultivada, tipo de suelo, sistema de cultivo utilizado en la explotación, datos históricos sobre producción o calidad del producto y clima).
Algunas de estas plataformas pueden integrar funcionalidades más avanzadas, por ejemplo:
- Monitorización de la maquinaria agrícola, captando datos sobre todos los movimientos y operaciones efectuados sobre el terreno (por ejemplo, para el control del funcionamiento de los sistemas de dosificación variable, cantidades de semilla y abono liberadas …).
- Gestión de los recursos humanos, mediante IA basada en reconocimiento facial y de voz para identificar al personal en el terreno o en instalaciones.
- Gestión económica de la explotación.
TECNOLOGÍAS Y HERRAMIENTAS
- Plataformas integrales de gestión de explotaciones basadas en cloud computing (herramientas ERP agrícolas) para la planificación de la producción, logísticos y otros procesos. Pueden integrar múltiples funcionalidades según las necesidades del agricultor.
- Integración, recopilación y reutilización de datos e información en diferentes escalas de tiempo de fuentes relacionadas con el sector agrícola.
- Integración con dispositivos de IoT, fuentes de información climática y fitosanitaria para la monitorización del estado de los cultivos.
Con esto finalizamos el repaso sobre el despliegue de tecnologías habilitadoras digitales (THD) en los procesos del sector agroalimentario para facilitar el paso al nuevo paradigma de la agricultura inteligente.
