Transferencia tecnológica para impulsar las empresas
La ciencia de datos desempeña un papel crucial al ayudar a las empresas agroindustriales a utilizar de manera efectiva sistemas neumáticos, control de movimiento, robótica, visión artificial, tecnología sensorial y componentes de seguridad en proyectos de automatización industrial.
Por ejemplo, permite la monitorización en tiempo real y el mantenimiento predictivo de equipos como sistemas neumáticos y brazos robóticos, fundamentales en la agroindustria donde el tiempo es esencial. El análisis de datos de operación de máquinas con técnicas de ciencia de datos también permite optimizar el rendimiento, asegurando que equipos como los sistemas neumáticos o los componentes de control de movimiento mantengan un rendimiento constante incluso en condiciones agrícolas desafiantes.
Mediante la automatización de tareas complejas y repetitivas, como la cosecha, el empaquetado o la clasificación, la ciencia de datos mejora la eficiencia de la robótica en la agricultura.
Al procesar grandes conjuntos de datos, los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar la precisión robótica, ayudando a reducir las tasas de error en tareas delicadas como la recolección de frutas o la clasificación. Además, las empresas pueden utilizar los conocimientos obtenidos de los datos para asignar los recursos robóticos de manera más efectiva, reduciendo así el consumo de energía y los costos operativos.
La visión artificial, impulsada por la ciencia de datos, desempeña un papel significativo en el control de calidad, facilitando la clasificación de productos según atributos como tamaño, color o madurez. Los modelos de aprendizaje automático aumentan la capacidad de los sistemas de visión para identificar y diferenciar elementos de forma rápida y precisa, lo cual es especialmente útil para la clasificación y el ordenamiento.
Esta tecnología también puede detectar defectos o signos tempranos de enfermedades en los cultivos, permitiendo una intervención más rápida para proteger la calidad y el rendimiento.
La ciencia de datos también mejora la seguridad en entornos industriales al habilitar análisis predictivos de riesgos. Al procesar datos de entrada de sensores de seguridad, las empresas pueden mantener límites operativos seguros y hacer cumplir los protocolos de seguridad.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos de accidentes, lo que permite que los sistemas se ajusten o se apaguen automáticamente cuando se alcanzan ciertos umbrales, reduciendo riesgos y errores humanos.
Los componentes sensoriales, optimizados a través de la ciencia de datos, permiten que los sistemas automatizados respondan dinámicamente a factores ambientales como el clima, la humedad del suelo y la temperatura.
En la agricultura de precisión, por ejemplo, los datos de estos sensores pueden automatizar el riego, la fertilización y la cosecha, asegurando el uso eficiente de los recursos y maximizando los rendimientos de los cultivos. Este enfoque basado en datos también es fundamental para monitorear la salud de los cultivos y las condiciones del suelo, apoyando los esfuerzos de sostenibilidad.
En la planificación estratégica, la ciencia de datos permite realizar análisis predictivos para los ciclos de cultivo y las tendencias estacionales, orientando a las empresas agroindustriales en la asignación de recursos y las decisiones a largo plazo. Las empresas pueden planificar para períodos de alta demanda o escasez de recursos al combinar datos históricos con información en tiempo real.
La ciencia de datos también mejora la gestión de la cadena de suministro al proporcionar pronósticos precisos de demanda, lo que puede optimizar los flujos de trabajo y garantizar una producción y distribución sin problemas.
La integración de la ciencia de datos con estos componentes avanzados de automatización optimiza las operaciones, mejora la productividad y apoya prácticas sostenibles, brindando a las empresas agroindustriales una ventaja competitiva en el sector agrícola en rápida evolución.
Referencias Sugeridas
FAO (2022) Leveraging automation and digitalization for precision agriculture: Evidence from the case studies. FAO. https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/35df0470-477b-414a-95cc-0f50c0f82538/content
Jha, K (2019) A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence. Artificial Intelligence in Agriculture. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589721719300182
Subesh, A. (2021) Automation and digitization of agriculture using artificial intelligence and internet of things. Artificial Intelligence in Agriculture. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589721721000350
