Inteligencia de negocios e IA
El agronegocio puede estar involucrado en cadenas de suministro complejas y aprovechar la ciencia de datos para optimizar la logística, reducir el desperdicio y mejorar las cosechas y la distribución. La digitalización de la cadena de valor facilita la toma de decisiones basada en datos, la optimización logística, plataformas colaborativas, la reducción de desperdicios y la sostenibilidad, y la mejora en la gestión del tiempo de cosecha.
La digitalización de la cadena de suministro implica la implementación de dispositivos IoT y blockchain para garantizar la transparencia. La implementación de dispositivos IoT utiliza sensores para monitorear las condiciones de los cultivos, los entornos de almacenamiento y las condiciones de transporte. Los datos del IoT permiten rastrear todo, desde la humedad del suelo hasta los cambios de temperatura durante el envío, lo que permite tomar mejores decisiones.
El blockchain puede garantizar la trazabilidad a lo largo de toda la cadena de suministro, desde la granja hasta el consumidor, facilitando la verificación de los orígenes de los productos, el monitoreo de la calidad y la gestión del cumplimiento de normativas.
El agronegocio utiliza modelos predictivos para optimizar los tiempos de siembra, cosecha y distribución. Estos modelos analizan datos históricos sobre el clima, el suelo, la demanda del mercado y la logística, ayudando a los agricultores a tomar decisiones oportunas que reducen el desperdicio y aseguran que las cosechas se recojan en su punto óptimo.
Las empresas dentro de la cadena de valor del agronegocio utilizan plataformas que proporcionan actualizaciones en tiempo real sobre los precios de mercado, las previsiones meteorológicas y las interrupciones en la cadena de suministro para ayudar a las empresas a adaptarse rápidamente.
Se aprovechan los algoritmos de inteligencia artificial (IA) para optimizar las rutas de transporte, reduciendo los costos de combustible y minimizando los tiempos de entrega. Esto es especialmente importante para productos perecederos, donde el tiempo es crucial.
Las empresas del agronegocio utilizan herramientas de ciencia de datos para la gestión predictiva de inventarios, asegurando que los almacenes estén abastecidos según las previsiones de demanda y reduciendo la sobreproducción o el deterioro de productos.
Las plataformas integradas para los interesados crean espacios donde agricultores, distribuidores y minoristas pueden colaborar, compartir datos y sincronizar esfuerzos. Los sistemas ERP basados en la nube pueden gestionar todo, desde la adquisición hasta las ventas, asegurando una coordinación fluida y minimizando retrasos en la cadena de suministro.
El análisis de datos permite predecir posibles puntos de desperdicio, ya sea por sobreproducción, retrasos en el transporte o fluctuaciones del mercado, y tomar medidas preventivas. Fomentar prácticas como el reciclaje de residuos o el uso de subproductos agrícolas para energía o alimento animal, optimizadas por la ciencia de datos al identificar oportunidades en la cadena de suministro.
Las herramientas de agricultura de precisión utilizan imágenes satelitales, drones y sensores para monitorear la salud de los cultivos en tiempo real. Las herramientas de ciencia de datos luego analizan estos datos para sugerir los tiempos óptimos de cosecha en función de la madurez, las condiciones climáticas y la demanda del mercado.
El uso de grandes volúmenes de datos permite predecir la demanda del mercado para los cultivos, alineando los horarios de cosecha para satisfacer la demanda y reducir el exceso de inventario.
Al integrar el agronegocio con herramientas avanzadas de ciencia de datos, se puede mejorar significativamente la eficiencia de las cadenas de suministro, reducir el desperdicio y asegurar la entrega oportuna de productos al mercado.
Referencias Sugeridas
Quadras, J (2023) Challenges and perspectives for agribusiness logistics chain in the Industry
4.0 era. Procedia Sirp. Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827123009198?via%3Dihub
Sanjeev, S (2022) Internet of things (IoT) based coordination system in Agri-food supply chain: development of an efficient framework using DEMATEL-ISM. Operations and Management Research. Springer. https://link.springer.com/article/10.1007/s12063-020-00164-x
