Análisis de datos en el camino hacia la eficiencia
Los agronegocios se refieren a las unidades empresariales involucradas en la producción, procesamiento y distribución de productos agrícolas. Este término abarca una amplia gama de actividades y negocios, desde pequeñas explotaciones familiares hasta grandes corporaciones, e incluye desde el cultivo de cultivos y la cría de ganado hasta el procesamiento, envasado y distribución.
Los agronegocios también involucran empresas que suministran maquinaria agrícola, productos químicos y servicios que respaldan la producción agrícola. En los agronegocios, las actividades de procesamiento transforman los productos agrícolas en formas listas para el consumo o para una manufactura adicional. Estas actividades agregan valor y, a menudo, aumentan la vida útil de los productos alimenticios.
La Ciencia de Datos está transformando los agronegocios al permitir formas más inteligentes y eficientes de convertir materias primas en productos terminados. Sus aplicaciones clave incluyen la optimización de cadenas de suministro, la mejora del control de calidad y la optimización de procesos de producción, haciendo que todo el proceso de la granja a la mesa sea más sostenible y rentable.
La clasificación y limpieza de materias primas eliminan suciedad, impurezas y materiales no deseados, preparándolos para su procesamiento posterior. Transformar granos en harina o alimento, utilizado para productos alimenticios o como pienso para animales, es común en cultivos como el trigo, maíz y arroz.
La eliminación de humedad de los productos evita el deterioro, lo cual es esencial para granos, frutas, vegetales y ciertos productos lácteos. El calentamiento de productos como leche, jugos y alimentos enlatados mata patógenos y extiende la vida útil mientras se retienen nutrientes y sabor.
La protección de productos procesados para su transporte, almacenamiento y exhibición en tiendas incluye opciones de envasado que van desde latas y frascos hasta materiales sellados al vacío y biodegradables.
La predicción de rendimiento y la optimización de cultivos es un área principal que incluye la recolección de datos. Los sensores y dispositivos IoT recogen información sobre las condiciones del suelo, el clima, la salud de las plantas y las tasas de crecimiento.
Los modelos de aprendizaje automático analizan datos históricos y métricas en tiempo real para pronosticar el rendimiento de los cultivos y sugerir tiempos óptimos de siembra, riego y cosecha. Al predecir el rendimiento, los agricultores pueden planificar necesidades de procesamiento y almacenamiento, reducir el desperdicio y asegurar un suministro constante para la producción.
El control de calidad y la automatización de clasificación es otro campo importante. El reconocimiento de imágenes y visión por computadora con cámaras combinadas con IA detectan defectos o clasifican productos según color, tamaño y madurez.
Los modelos de control de calidad automatizan la clasificación para asegurar que solo los productos de alta calidad ingresen a las líneas de procesamiento, mejorando la calidad general del producto y reduciendo la mano de obra. La Ciencia de Datos reduce el error humano, acelera los procesos de clasificación y asegura mayor consistencia en las materias primas.
La optimización de la cadena de suministro utiliza Análisis de Datos para la Logística. La Ciencia de Datos optimiza rutas de transporte, ubicaciones de almacenamiento e inventario con base en pronósticos de demanda y seguimiento de ubicación en tiempo real.
El blockchain para la trazabilidad asegura que el recorrido de las materias primas desde la granja hasta las instalaciones de producción sea transparente y rastreable, lo cual es crucial para el control de calidad. Estas tecnologías minimizan los costos de transporte, reducen el deterioro en tránsito y mejoran los tiempos de entrega, asegurando que las materias primas lleguen a los centros de procesamiento en condiciones óptimas.
La optimización de procesos en la manufactura ayuda a los agronegocios con procesos de mantenimiento predictivo. Los sensores impulsados por IA monitorean el equipo en plantas de procesamiento para predecir y programar el mantenimiento, reduciendo tiempos de inactividad.
Los modelos de eficiencia operacional se implementan con Ciencia de Datos para identificar patrones de uso de energía, proporciones de mezcla de ingredientes y cuellos de botella en el proceso para mejorar la eficiencia de producción. Esta tecnología mantiene las líneas de procesamiento continuo, reduce los costos de energía y mano de obra, y asegura una calidad de producto consistente.
El desarrollo de Productos y el análisis de mercado avanzan hacia el análisis de comportamiento del consumidor. A partir de datos de ventas, retroalimentación y redes sociales, la Ciencia de Datos ayuda a identificar tendencias y desarrollar productos que satisfacen las preferencias del consumidor.
Los modelos basados en datos ayudan a crear formulaciones según datos de nutrición, sabor y costo de ingredientes, maximizando la rentabilidad y el atractivo para el consumidor. Los productos que se ajustan mejor a la demanda del mercado aseguran mayores ventas y menor riesgo en los lanzamientos de productos.
Finalmente, la gestión de inventarios y residuos utiliza la predicción de demanda para prever la cantidad de materias primas necesarias para períodos específicos de procesamiento, reduciendo la sobreproducción o escasez. Con datos de producción, la IA optimiza los puntos de corte en el procesamiento para minimizar los desechos, por ejemplo, maximizando la porción comestible de frutas y vegetales. Esto disminuye los desperdicios durante el procesamiento, mejora la gestión de almacenamiento y reduce los costos de exceso de inventario.
Referencias Sugeridas
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Rasu, E. (2020) Data Science in Agriculture. CSA. Willey. https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/csan.20204
