Tradicionalmente, la agricultura era una industria manual dirigida por familias y comunidades con diversas prácticas transmitidas de generación en generación. Sin embargo, esos tiempos son estereotipos desaparecidos. La agricultura se ha modernizado, con conocimientos y avances tecnológicos en todos los aspectos de la agricultura.

Para aprovechar al máximo la industria, las partes interesadas deben aprovechar los diferentes tipos de datos agronómicos para optimizar sus operaciones agrícolas.

Las decisiones inteligentes comienzan con bases de datos inteligentes

Desde la pre-siembra hasta la post-cosecha y el almacenamiento, la cadena productiva involucra datos de diferentes sistemas en diferentes momentos. Esta cadena consta de una capa técnica que captura datos sin procesar y los convierte en información, y una capa operativa y empresarial que ayuda en la toma de decisiones y obtiene valor de los servicios de datos y la inteligencia empresarial. Las dos capas se pueden entrelazar en cada etapa, formando la base de lo que conocemos como la “cadena de valor de los datos”.

Cuando combina datos de diferentes conjuntos, puede optimizar el crecimiento, la productividad y las ganancias, y mejorar el rendimiento de la referencia en las próximas temporadas. Además, la precisión de los datos ayuda a otros organismos agrícolas a compartir información para una mayor colaboración. La plataforma Big Data in Agriculture del Grupo Consultivo sobre Investigación Agrícola Internacional (CGIAR), por ejemplo, busca conectar y hacer uso de diversos datos agronómicos para abordar el cambio climático, la inseguridad alimentaria y la degradación ambiental, como parte del Programa de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

Para comprender la complejidad de recopilar y analizar datos agrícolas, desglosémoslo:

  1. Datos agronómicos puros que incluyen los datos relacionados con las propias plantas. Estos datos pueden incluir la etapa fenológica y las características físicas de las plantas o frutos en cada etapa, lo que lleva a decisiones como recomendaciones para el tratamiento de plagas y estimación del rendimiento. Como ejemplo tangible, los productores podrían estar interesados ​​en medir el tamaño de una fruta en particular y su color o peso para evaluar si están listas para ser recolectadas o no. Un ejemplo más es el algodón. La altura del algodón debe controlarse continuamente, ya que el crecimiento excesivo puede afectar negativamente el rendimiento. En algodón de regadío, la altura medida puede afectar la estrategia de riego. En el algodón de secano, puede llevar a la decisión de rociar el cultivo con inhibidores del crecimiento. Como los campos agrícolas pueden estar ubicados en áreas de difícil acceso físico, la recopilación de datos puede resultar difícil y costosa. La recopilación, medición y análisis de datos a menudo requiere que las personas estén realmente en el campo, monitoreen el progreso y repitan las mediciones a lo largo del tiempo. Cada vez más, la detección remota, incluidos los satélites e incluso los sensores en la planta, se han convertido en herramientas efectivas para obtener información rápida y reducir los costos de la medición manual. Incluso entonces, creemos que la recopilación de datos sobre el terreno es necesaria para la validación y la actualización continua de los modelos.

  2. Datos operacionales. Desde la fumigación hasta la cosecha, desde el arado hasta la fertilización, los datos operativos incluyen información sobre materiales, recursos humanos, maquinaria y más. Esta categoría de datos es útil durante todo el ciclo de la planta para medir la productividad y la eficacia de los recursos utilizados en el proceso de producción. Los agricultores obtienen datos operativos principalmente a través de informes manuales de los campos y cada vez más a través de sensores automáticos colocados en la maquinaria. También hay varias herramientas semiautomatizadas para simplificar el proceso de recopilación de datos, como escáneres de códigos de barras o huellas digitales para registrar la presencia física. Los desafíos no solo radican en implementar un sistema adecuado para realizar un seguimiento de los datos operativos en cada actividad, sino también en conectar los puntos entre los diversos sistemas para crear una imagen completa del proceso general.

  3. Datos medioambientales. Esto incluye datos relacionados con el clima, el suelo, el agua, la topografía y otros que afectan el rendimiento y la calidad de los cultivos, así como los planes de manejo. Por ejemplo, la información sobre los niveles de precipitación, las áreas de drenaje, la humedad y la acidez afectan la planificación del riego y la prevención de inundaciones. Cada vez hay más datos ambientales disponibles a través de sensores de imágenes aéreas, estaciones meteorológicas y otros. Sin embargo, como operamos en 5 continentes diferentes, observamos que en algunas partes del mundo estos datos todavía son recopilados manualmente por exploradores humanos, como los pluviómetros. Si se hace de manera precisa y sistemática, puede servir como una herramienta adecuada en el proceso más amplio de toma de decisiones. De manera similar a los datos operativos, cada parte interesada tiene que definir qué parámetros deben observarse, implementar un sistema de monitoreo apropiado y luego dar sentido a varios datos complejos para tomar decisiones efectivas.

Fuentes de datos heterogéneas. Derivadas difíciles.

Cada uno de estos tres conjuntos de datos es una base de datos completa en sí mismo y tiene un gran valor. Sin embargo, para aprovechar al máximo estos datos y sus fuentes, es necesario comprenderlos de una manera integral y dinámica, asegurándose de que interactúen entre sí de una manera que convierta estos datos en información procesable. Mientras los recursos naturales del mundo enfrentan desafíos ambientales y políticos, la Cumbre del Gobierno Mundial, en colaboración con Oliver Wyman, emitió este interesante informe Agricultura 4.0: El futuro de la tecnología agrícola. Uno de los temas principales de este informe es que los gobiernos y otras partes interesadas de los ecosistemas agrícolas deben adoptar un enfoque diferente de la agricultura para permitir que las operaciones “sean más rentables, eficientes, seguras y respetuosas con el medio ambiente”. Cuando se concentra en los datos correctos en el momento adecuado, puede respaldar las bases de Agriculture 4.0 y optimizar la agricultura moderna.

Explorando a través de ejemplos de la vida real:

Trabajar con cada conjunto de datos por separado puede crear silos de información de datos, es decir, montones aislados de información. Los silos son una buena solución a corto plazo, pero no les va bien en las perspectivas y previsiones a largo plazo.

Basándonos en nuestra experiencia trabajando con muchas partes interesadas agrícolas en todo el mundo, queremos compartir los siguientes casos de uso que ilustran los beneficios de tener todos los datos agronómicos relevantes en un solo lugar para la toma de decisiones integral:

  • Pulverizaciones precisas. Incluso cuando los productores ya están recopilando y almacenando datos electrónicamente, cuando utilizan paneles de control dispares pueden determinar dónde y cuándo pulverizar sus cultivos. Pero para hacerlo necesitan acceder a los datos meteorológicos en una pantalla mientras revisan la información de plagas y los registros anteriores de pesticidas en otra, lo que puede resultar confuso y consumir mucho tiempo. Si usa una única plataforma que combina todos los datos, podrá obtener una vista holística y hacer referencias cruzadas de sus datos en un solo lugar. Puede tomar decisiones más informadas, incluso automatizadas, sobre dónde y cuándo aplicar. El siguiente ejemplo muestra un modelo predictivo para respaldar las decisiones de fumigación, basado en múltiples conjuntos de datos, que incluyen riego, fumigación histórica, plagas y enfermedades, temperatura y precipitación. Algunos datos se recopilan automáticamente a través de sensores, mientras que otros a través de exploración con personal.

  • Cosecha. Rendimiento. Logística. ¿Cómo interactúa con los datos detectados de la maquinaria sobre la cosecha? ¿Cómo planifica el transporte de recogida? Si bien la maquinaria le dirá qué porcentaje de la parcela ya estaba cubierta, no sería acertada sobre la planificación logística general. El siguiente ejemplo muestra el mapa de cosecha de algodón con el rendimiento relativo por punto en los campos. Además, los fardos de algodón están geo-ubicadas (cuadrados blancos) y clasificadas por peso y contenido de humedad. Esto permite una planificación logística más inteligente de la recogida y el transporte de las mismas desde los campos.

  • Optimice el riego. El riego es crucial para cultivos de alto valor desde el punto de vista del tiempo y la cantidad. A menudo, la información involucrada en la toma de decisiones de riego tiene en cuenta el pronóstico del tiempo, los registros de riego anteriores, los niveles de agua dentro de la planta y la estrategia general de gestión agronómica. Cada variable se deriva de una fuente diferente, incluidas estaciones meteorológicas, controladores de riego y mediciones de campo. Ser capaz de procesar todos estos datos en conjunto con la estrategia de agua del tallo de un agrónomo es una poderosa herramienta de apoyo a las decisiones para la gestión del agua.

Podríamos proporcionar muchos más ejemplos basados ​​en las historias de éxito de nuestros clientes, pero entiendes la idea, ¿verdad?

Ventajas de un enfoque de “una plataforma, una base de datos”

La adopción de un enfoque de base de datos agronómica única ofrece muchas ventajas para varios interesados ​​en todo el ecosistema agrícola. Con un panel de control centralizado, obtiene una visibilidad mejorada de todas las fuentes de datos. Al recopilar y analizar datos metódicamente, puede generar valor en toda la actividad agrícola, incluidas las operaciones de campo.

Datos agregados. Acciones eficientes en campo.

La entrega de datos en tiempo real es importante y la visualización de datos en un formato coherente facilita la comprensión de lo que está sucediendo en los campos. Es más, mejorando los datos con aportaciones de otras áreas, como materiales, máquinas, recursos humanos y más. Una sola plataforma convierte fácilmente estos datos en información procesable y puede mejorar la eficiencia al reducir el mal uso de la maquinaria, reducir el desperdicio y optimizar las entradas.

Recuperar el control de los recursos.

Uno de los principales desafíos de la industria es la falta de control sobre los recursos. Si bien no siempre se pueden anticipar los factores ambientales, una sola plataforma puede ayudarlo a planificar y administrar sus recursos de manera más efectiva. Por ejemplo, una plataforma central le permite asignar tareas, hacer un seguimiento del desempeño y comparar los resultados con base en datos en tiempo real. Como resultado, el sistema puede ayudar a mitigar los riesgos al permitir acciones tempranas basadas en alertas y recomendaciones automáticas. Además, los registros claros sobre el rendimiento pueden ayudar a identificar los recursos más efectivos para una optimización operativa más amplia.

¿Listo para cosechar una solución agregada de tecnología agrícola?

Cuando se busca una plataforma de tecnología agrícola, la facilidad de adopción suele ser tan importante como la eficiencia. El uso de una herramienta avanzada de tecnología agrícola no debería ser complicado ni requerir ningún cambio en sus métodos de trabajo existentes. Como filosofía, trabajamos con los clientes independientemente de su punto de partida: agronómica o tecnológicamente.

Es por eso que desarrollamos una arquitectura de sistema patentada que hace que sea fácil y rápido reproducir digitalmente sus procesos de trabajo manuales, cuantificar sus datos y registrar sus actividades. Esta tecnología permite una solución verdaderamente personalizable para cada uno de nuestros clientes. Con la plataforma Agritask, puede aprovechar al máximo las mismas rutinas de trabajo y procedimientos de campo que antes.

Para resumirlo

Ha llegado el momento de mejorar la eficiencia y automatizar los datos. Centralizar todos los datos agronómicos en una plataforma no solo maximiza la eficiencia, sino que también ayuda a lograr la rentabilidad. Además, las organizaciones pueden cumplir con los valores de Agricultura 4.0 y satisfacer las necesidades de una población en expansión con recursos naturales en agotamiento.

Los agrónomos, agricultores y otras partes interesadas importantes de la industria no serán reemplazados por computadoras. Al contrario: al aumentar las habilidades humanas y la experiencia con big data, la próxima generación de agricultores estará mejor equipada para liderar y capacitar a la fuerza laboral de la industria del mañana. La agricultura basada en datos puede proporcionar conocimientos más inteligentes y sentar las bases para la agricultura sostenible del futuro.