Suscríbete a nuestra newsletter
¿Cómo realizar un control inteligente de los tratamientos post-cosecha? ¿Es posible evaluar la calidad del producto desde el origen, velando por su autenticidad? ¿se pueden predecir plagas, lluvias o enfermedades en los cultivos? AINIA está trabajando en tres líneas para flexibilizar y ganar en competitividad en los procesos agrícolas mediante la aplicación del paradigma de la agricultura de precisión, basado en el uso y adecuada interpretación de datos y máquinas inteligentes.
El sector agroalimentario representa en España uno de los mayores sectores industriales con cerca de 97.000 millones de euros de facturación empleando a cerca de 500.000 trabajadores de manera directa, y con una vocación exportadora que alcanza los 27.000 millones de euros. En el contexto agrícola en particular, estas cifras son también de enorme relevancia con una presencia muy determinante en muchas regiones españolas, y destacando por su variedad y diversidad de especies cultivadas debido a la riqueza de regiones agroclimáticas.
Este aspecto representa una gran ventaja competitiva en nuestro país, aunque según diferentes organizaciones como FIAB, FEPEX o la consultora IMPROVE, el sector agrícola español se enfrenta a una serie de retos que deben abordarse para mejorar nuestra competitividad natural y continuar aumentando la tasa de comercialización internacional de nuestros productos:
[themeone_quote color=”accent-color2″] AINIA está trabajando en el desarrollo de soluciones basadas en tecnologías de la información y las comunicaciones que permitan, a través del aprovechamiento intensivo de datos generados en el contexto agrícola, potenciar los 3 retos anteriormente mencionados. Se trata de la flexibilización de los procesos agrícolas mediante la aplicación del paradigma de la agricultura de precisión. [/themeone_quote]
En este contexto se está trabajando en las siguientes áreas:
Para la maximizar la calidad y la correcta gestión en diferentes mercados objetivos. Lo interesante es conseguir fusionar información relacionada con el cultivo y sus condiciones de contorno (suelo, clima y meteorología, tratamientos aplicados, documentación de plagas y enfermedades, evolución de la cosecha, frutos, masa foliar…) con información externa relacionada con el mercado agrario (precios en mercados, condiciones climáticas en otros lugares…), de modo que se puedan tomar decisiones de comercialización más efectivas sobre la calidad y competitividad del producto.
Para el ahorro de costes y la adaptación dinámica de dichos recursos a cada temporada. Para ello se están empleando, sistemas predictivos que permitan ir anticipando el momento y calidad de la cosecha de una determinada temporada en función de los históricos y experiencia capturada a lo largo de los años anteriores. Con esta información es posible realizar una correcta planificación de los recursos necesarios (almacenaje, tratamientos post-cosecha, recursos humanos en manipulación, transporte…) para atender la producción y la demanda, asegurando la máxima calidad posible y al menor coste, en función de la peculiaridad de la campaña y basado en datos objetivos.
Lo que permite tener un conocimiento global del estado de los productos y aplicar técnicas de análisis de datos que permiten entre otros aspectos, identificar riesgos, valorar la calidad del producto desde el origen, dar transparencia al origen de agrícola de los productos.
El sector agrícola está sufriendo en los últimos años un profundo proceso de modernización impulsado por la necesidad de ofrecer calidad a precios competitivos en mercados internacionales exigentes, lo que ha llevado a la dotación de tecnologías digitales (sensores, drones, vehículos de mecanización inteligentes, software analítico de visualización…) para capturar información y realizar un seguimiento pormenorizado de las tareas y de sus efectos. Sin embargo, se da la paradoja que, a pesar de dichas inversiones, todavía no se consigue sacar un rendimiento directo de la disponibilidad de los datos, y mucho menos a la capacidad de vincularlos y relacionarlos a todos ellos.
Mediante estas líneas de actuación AINIA busca hacer llegar a las empresas agrícolas soluciones que les permitan lograr comercializar un producto en unas condiciones de mercado y de calidad y seguridad del producto que sean las óptimas y también replicables en un futuro, desde un punto de vista objetivo, gracias al tratamiento masivo de información de manera global en la empresa de producción.
Si quiere conocer más sobre lo que estamos trabajando en agricultura de precisión, contacte con nosotros, nuestras soluciones se adaptan a la medida de cada cliente.Juan Pablo Lázaro (14 artículos)
Responsable | AINIA |
Domicilio | Calle Benjamín Franklin, 5 a 11, CP 46980 Paterna (Valencia) |
Finalidad | Atender, registrar y contactarle para resolver la solicitud que nos realice mediante este formulario de contacto |
Legitimación | Sus datos serán tratados solo con su consentimiento, al marcar la casilla mostrada en este formulario |
Destinatarios | Sus datos no serán cedidos a terceros |
Derechos | Tiene derecho a solicitarnos acceder a sus datos, corregirlos o eliminarlos, también puede solicitarnos limitar su tratamiento, oponerse a ello y a la portabilidad de sus datos, dirigiéndose a nuestra dirección postal o a [email protected] |
Más info | Dispone de más información en nuestra Política de Privacidad |
DPD | Si tiene dudas sobre como trataremos sus datos o quiere trasladar alguna sugerencia o queja, contacte al Delegado de protección de datos en [email protected] o en el Formulario de atención al interesado |
Consiento el uso de mis datos personales para que atiendan mi solicitud, según lo establecido en su Política de Privacidad
Consiento el uso de mis datos para recibir información y comunicaciones comerciales de su entidad.