Tradicionalmente, a agricultura era uma indústria manual dirigida por famílias e comunidades com várias práticas passadas por gerações com pouca ciência por trás disso. No entanto, esses tempos são estereótipos antigos. A agricultura se modernizou, com know-how e avanços tecnológicos em todos os aspectos. Para aproveitar ao máximo esta indústria, os agricultores do século XXI precisam aproveitar os diferentes tipos de dados agronômicos para otimizar suas operações agrícolas.

Decisões inteligentes começam com bancos de dados inteligentes

Desde o pré-plantio até a pós-colheita e armazenagem, a cadeia de dados agrícolas envolve dados diferentes de diferentes sistemas em diferentes épocas. Essa cadeia consiste em uma camada técnica que captura dados brutos e os converte em informações, e uma camada operacional e de negócios que auxilia na tomada de decisões e obtém valor de serviços de dados e inteligência de negócios. As duas camadas podem ser entrelaçadas em cada estágio, formando a base para o que conhecemos como a “cadeia de valor de dados”.

Quando você combina dados de diferentes conjuntos, você pode otimizar o crescimento, a produtividade e o lucro, e melhorar o desempenho de benchmark nas próximas safras.   Além disso, a precisão dos dados ajuda outros organismos agrícolas a compartilhar informações para maior colaboração.   A plataforma “Big Data in Agriculture” do Grupo Consultivo de Pesquisa Agrícola Internacional (CGIAR), por exemplo, busca conectar e fazer uso de diversos dados agronômicos para enfrentar as mudanças climáticas, a insegurança alimentar e a degradação ambiental, como parte dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas.

Para entender a complexidade da coleta e análise de dados agrícolas, vamos quebrá-los:

  1. Dados agronômicos puros que incluem os dados relacionados às próprias plantas. Esses dados podem incluir o estádio fenológico e as características físicas das plantas ou frutos em cada etapa, levando a decisões como recomendações para tratamento de pragas e estimativa de rendimento. Como exemplo tangível, os produtores podem estar interessados em medir o tamanho de uma determinada fruta e sua cor ou peso para avaliar se estão ou não prontos para serem colhidos. Mais um exemplo é o algodão. A altura do algodão deve ser continuamente monitorada, pois o crescimento excessivo pode afetar negativamente o rendimento. No algodão irrigado, a altura medida pode afetar a estratégia de irrigação. No algodão de sequeiro, pode levar à decisão de pulverizar a cultura com inibidores de crescimento. Como os campos agrícolas podem estar localizados em áreas fisicamente difíceis de alcançar, a coleta de dados pode ser difícil e cara. Coletar, medir e analisar dados muitas vezes requer que as pessoas realmente estejam no campo, monitorem o progresso e repitam as medições ao longo do tempo. Cada vez mais, o sensoriamento remoto, incluindo satélites e até mesmo os sensores on-plant, tornaram-se ferramentas eficazes para obter insights rápidos e reduzir os custos de medição manual. Mesmo assim, acreditamos que a coleta de dados no local é necessária para validação e atualização contínua dos modelos.
  2. Dados operacionais. Da pulverização à colheita, do preparo do solo até a fertilização, os dados operacionais incluem informações sobre materiais, recursos humanos, máquinas e muito mais. Essa categoria de dados é útil durante todo o ciclo da planta para medir a produtividade e a eficácia dos recursos utilizados no processo produtivo. Os agricultores obtêm dados operacionais principalmente através de relatórios manuais de campos e cada vez mais através de sensores automáticos posicionados em máquinas. Existem também várias ferramentas semi-automatizadas para simplificar o processo de coleta de dados, como código de barras ou scanners de impressões digitais para registrar a presença física. Os desafios residem não apenas na implementação de um sistema adequado para acompanhar os dados operacionais em cada atividade, mas também na conexão dos pontos em vários sistemas para criar uma imagem abrangente do processo global.
  3. Dados ambientais. Isso inclui dados relativos ao clima, solo, água, topografia, entre outros que afetam o rendimento e a qualidade das culturas, bem como os planos de manejo. Por exemplo, informações sobre níveis de precipitação, áreas de drenagem, umidade e acidez afetam o planejamento de irrigação e a prevenção de enchentes. Mais dados ambientais estão cada vez mais disponíveis através de sensores de imagens aéreas, estações meteorológicas e outros. No entanto, como operamos em 5 continentes diferentes, notamos que em algumas partes do mundo esses dados ainda são coletados manualmente por recursos humanos, como medidores de chuva. Se feito com precisão e sistematicamente, pode servir como uma ferramenta adequada para o propósito no processo de tomada de decisão mais amplo.  Semelhante aos dados operacionais, cada parte interessada tem que definir quais parâmetros devem ser observados, implementar um sistema de monitoramento adequado e, em seguida, fazer sentido de vários dados complexos para tomar decisões eficazes.

Fontes de dados heterogêneas. Derivativos difíceis.

Cada um desses três conjuntos de dados é um banco de dados inteiro por si só e tem grande valor. No entanto, para aproveitar ao máximo esses dados e suas fontes, é preciso entendê-los de forma abrangente e dinâmica – certificando-se de que eles interajam entre si de uma maneira que transforme esses dados em visões práticas. À medida que os recursos naturais do mundo enfrentam desafios ambientais e políticos, a Cúpula do Governo Mundial em colaboração com Oliver Wyman, emitiu este interessante relatório Agriculture 4.0 – The Future of Farming Technology.   Um dos principais temas deste relatório é que os governos e outras partes atuantes no ecossistema agrícola precisam adotar uma abordagem diferente da agricultura para permitir que as operações “sejam mais rentáveis, eficientes, seguras e ambientalmente corretas”. Quando você se concentra nos dados certos no momento certo, você pode apoiar os fundamentos da Agricultura 4.0 e otimizar a agricultura moderna.

Explorando através de exemplos da vida real:

Trabalhar com cada conjunto de dados separadamente pode criar silos de informações de dados – ou seja, pilhas isoladas de informações. Os silos são uma boa solução de curto prazo, mas não se saem bem para insights e previsões de longo prazo.

Com base em nossa experiência trabalhando com muitas partes interessadas em todo o mundo, queremos compartilhar os seguintes casos de uso que ilustram os benefícios de ter todos os dados agronômicos relevantes em um só lugar para a tomada de decisões holísticas:

  • Pulverizar com precisão. Mesmo quando os produtores já estão coletando e armazenando dados eletronicamente, quando usam painéis diferentes, eles podem determinar onde e quando pulverizar suas culturas. Mas para isso, eles precisam acessar dados meteorológicos em uma tela enquanto revisam informações sobre pragas e registros anteriores de pesticidas em outra, o que pode ser confuso e demorado. Se você usar uma única plataforma que combina todos os dados, você será capaz de obter uma visão holística e cruzar seus dados tudo em um só lugar. Você pode tomar decisões mais informadas – até mesmo automatizadas – sobre onde e quando pulverizar. O exemplo abaixo mostra um modelo preditivo para apoiar decisões de pulverização, construídos em múltiplos conjuntos de dados, incluindo irrigação, pulverização histórica, pragas e doenças, temperatura e precipitação. Alguns dados são coletados automaticamente através de sensores, enquanto outros via monitoramento humano.

  • Escolha. Rendimento. Manobra. Como você  interage com dados detectados a partir de máquinas sobre  colheita? Como você planeja  o transporte de coleta? Embora as máquinas digam que porcentagem do talhão já foi coberta, não haverá inteligência sobre o planejamento logístico global. O exemplo abaixo mostra o mapa da colheita do algodão com o rendimento relativo por ponto nos talhões. Além disso, os fardos de algodão são geolocalizados (quadrados brancos) e classificados em teor de peso e umidade. Isso permite um planejamento logístico mais inteligente da coleta e transporte de fardos dos campos.

  • Otimize a irrigação. A irrigação é crucial para culturas de alto valor a partir de um aspecto de tempo e quantidade. Muitas vezes, as informações envolvidas na tomada de decisões de irrigação levam em conta a previsão do tempo, registros de irrigação anteriores, níveis de água dentro da planta e estratégia geral de gestão agronômica. Cada variável é derivada de uma fonte diferente, incluindo estações meteorológicas,  controladores de irrigação e medições de campo.  Ser capaz de processar todos esses dados em conjunto contra a estratégia de um engenheiro agrônomo é uma poderosa ferramenta de apoio à decisão para o gerenciamento da água.

Poderíamos fornecer muito mais exemplos baseados nas histórias de sucesso de nossos clientes, mas você entendeu a ideia, certo?

Vantagens de uma abordagem ‘uma plataforma – um banco de dados’

A adoção de uma única abordagem de banco de dados agronômico oferece muitas vantagens para vários atuantes em todo o ecossistema agrícola. Com um painel centralizado, você obtém visibilidade aprimorada em todas as fontes de dados. Ao coletar e analisar dados metodicamente, você pode direcionar o valor em todas as atividades agrícolas, incluindo operações de campo.

Dados agregados. Ações eficientes no campo.

A entrega de dados em tempo real é importante e a exibição de dados em um formato coerente facilita a compreensão do que está acontecendo no campo.   Além disso, aprimorando os dados com insumos de outras áreas, como materiais, máquinas, recursos humanos e muito mais. Uma única plataforma transforma facilmente esses dados em visões práticas e pode melhorar a eficiência reduzindo o uso indevido de máquinas, reduzindo  desperdícios  e otimizando insumos.

Recuperando o controle dos recursos.

Um dos principais desafios do setor é a falta de controle sobre os recursos. Embora fatores ambientais nem sempre possam ser antecipados, uma única plataforma pode ajudá-lo a planejar e gerenciar seus recursos de forma mais eficaz. Por exemplo, uma plataforma central permite que você atribua tarefas, acompanhe o desempenho e faça benchmark nos resultados com base em dados em tempo real. Como resultado, o sistema pode ajudar a mitigar riscos, permitindo ações iniciais com base em alertas e recomendações automáticas. Além disso, registros claros sobre o desempenho podem ajudar a identificar os recursos mais eficazes para uma otimização operacional mais ampla.

Pronto para colher uma solução ag-tech agregada?

Ao buscar uma plataforma ag-tech, a facilidade de adoção é muitas vezes tão importante quanto a eficiência. O uso de uma ferramenta ag-tech avançada não deve ser complicado ou exigir qualquer alteração em seus métodos de trabalho existentes. Como filosofia, trabalhamos com clientes independentemente de seu ponto de partida – agronomicamente ou tecnologicamente.

É por isso que desenvolvemos uma arquitetura de sistema proprietária que torna fácil e rápido reproduzir digitalmente seus processos de trabalho manual, quantificando seus dados e registrando suas atividades. Essa tecnologia permite uma solução verdadeiramente personalizável por cada um de nossos clientes. Com a plataforma Agritask você pode aproveitar ao máximo as mesmas rotinas de trabalho e procedimentos de campo de antes.

Resumindo,

O momento é propício para melhoria da eficiência e automatização de dados. Centralizar todos os dados agronômicos em uma plataforma não só maximiza a eficiência, mas também ajuda a alcançar a lucratividade. Além disso, as organizações podem cumprir os valores da Agricultura 4.0 e atender às necessidades de uma população em expansão com o esgotamento dos recursos naturais. Agrônomos, agricultores e outros importantes atuantes na indústria não serão substituídos por computadores. Pelo contrário: Aumentando as habilidades humanas e a expertise com big data, a próxima geração de agricultores estará mais bem equipada para liderar e treinar a força de trabalho da indústria do futuro. A agricultura baseada em dados pode fornecer insights mais inteligentes e estabelecer o terreno para a agricultura sustentável do futuro.