Toma de decisiones en agronegocios hacia una producción más eficiente
La Ciencia de Datos ayuda a los Agronegocios a reducir costos mediante la optimización del uso de recursos, el mantenimiento predictivo y la eficiencia en la cadena de suministro.
Por ejemplo, la agricultura de precisión permite a los empresarios analizar datos de sensores de suelo, estaciones meteorológicas e imágenes satelitales para optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas. Esto minimiza el desperdicio y reduce los costos de insumos.
Además, la gestión del riego se mejora utilizando modelos de datos que analizan la humedad del suelo y los datos meteorológicos para optimizar el uso del agua, lo que reduce los gastos de agua y energía.
El mantenimiento predictivo es otra área, donde la Ciencia de Datos agrega valor. Al analizar los datos de la maquinaria, los Agronegocios pueden predecir cuándo es probable que falle el equipo, lo que les permite realizar un mantenimiento oportuno y evitar costosas averías. Esto reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de las máquinas.
La Ciencia de Datos también juega un papel en la optimización de la logística y la gestión de inventarios mediante el Análisis de Datos de la cadena de suministro. Esto ayuda a los Agronegocios a optimizar las rutas de transporte, reducir el consumo de combustible y minimizar los costos de almacenamiento.
La predicción de rendimiento basada en datos ayuda a los empresarios a tomar mejores decisiones sobre la asignación de mano de obra y recursos. Los algoritmos avanzados analizan datos históricos de rendimiento, salud del suelo y patrones climáticos para prever los rendimientos de los cultivos con mayor precisión.
Esto permite a las empresas planificar sus operaciones de manera más eficiente, reduciendo la sobreproducción o las carencias. De manera similar, la previsión de demanda de mercado mediante Ciencia de Datos ayuda a alinear la producción con la demanda del consumidor, minimizando el desperdicio y maximizando la rentabilidad.
Otro aspecto en el que la Ciencia de Datos resulta valiosa es en la reducción de costos de insumos. Al analizar el rendimiento de cultivos anteriores, los Agronegocios pueden identificar las semillas más efectivas para sus condiciones, reduciendo las probabilidades de fracaso de las cosechas.
Los modelos de aprendizaje automático también pueden predecir infestaciones de plagas basándose en datos ambientales y de cultivos, ayudando a los agricultores a aplicar pesticidas de manera más eficiente, lo que reduce tanto los costos como el impacto ambiental.
La gestión de costos laborales se vuelve más eficiente mediante predicciones basadas en datos sobre los momentos óptimos para plantar y cosechar, reduciendo la necesidad de mano de obra excesiva durante los periodos no pico.
La Ciencia de Datos también ayuda en la gestión de riesgos mediante el análisis de datos meteorológicos históricos y modelos climáticos, lo que permite a los Agronegocios prepararse para condiciones adversas como sequías o inundaciones, reduciendo las pérdidas de cultivos y los gastos en seguros.
Las prácticas agrícolas sostenibles se ven respaldadas por la Ciencia de Datos, que ayuda a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, mejorar la biodiversidad y cumplir con las normativas, lo que además puede abrir nuevas oportunidades de mercado.
Las pérdidas postcosecha se pueden minimizar con análisis de almacenamiento que monitorean las condiciones de temperatura y humedad en las instalaciones de almacenamiento, previniendo el deterioro y mejorando la rentabilidad.
La Ciencia de Datos ayuda a los Agronegocios a optimizar sus operaciones, reducir el desperdicio y recortar costos, lo que lleva a una agricultura más eficiente y rentable.
Referencias Sugeridas
Abiri, R. (2022) Application of digital technologies for ensuring agricultural productivity. Heliyon. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023098092
Caicedo, N. (2022) Operational model for minimizing costs in agricultural production systems. Computers and Electronics in Agriculture. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169922002496
World Bank (2023) Data-driven digital agriculture. https://thedocs.worldbank.org/en/doc/1a163904ccb86646bf2e5d3d6f427f3d-0090012023/related/WB-DDAG-FA-web.pdf
