Agricultura 4.0: Una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
Tomás de J. Mateo
Universidad de Huelva
wwww.bibliotecahorticultura.com
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons ReconocimientoNoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
1. Introducción
A pesar de las ventajas que la transformación digital ofrece al sector agrícola, es importante destacar que también existen desafíos y problemas que deben ser abordados para garantizar su implementación efectiva. Uno de los principales desafíos es la existencia de una brecha digital en muchas áreas rurales y pequeñas explotaciones agrícolas, lo cual puede limitar la capacidad de los agricultores para adoptar tecnologías avanzadas y aprovechar los beneficios de la digitalización. La falta de acceso a la infraestructura necesaria y la limitación en la capacidad para implementar soluciones digitales pueden reducir la eficacia de la transformación digital en el sector agrícola. Por tanto, es fundamental abordar estos desafíos y buscar soluciones efectivas para garantizar una implementación adecuada y efectiva de la transformación digital en la agricultura. La complejidad de las tecnologías y soluciones digitales disponibles es otro desafío importante a considerar en la transformación digital del sector agrícola. La especialización de estas soluciones puede requerir conocimientos técnicos y habilidades que no son comunes en el ámbito agrícola, lo que puede limitar la adopción de estas tecnologías. Además, la amplia variedad de opciones disponibles puede generar confusión y dificultades en la selección de la solución óptima para cada caso particular. Es necesario investigar y analizar cuidadosamente las características y requerimientos específicos de cada sistema para facilitar la toma de decisiones informadas y maximizar la efectividad de la transformación digital en la agricultura.
Para abordar estos desafíos, es necesario desarrollar soluciones que sean accesibles y fáciles de usar para los agricultores, independientemente de su nivel de conocimiento técnico. También es importante mejorar la infraestructura de tecnología de la información y comunicaciones (TIC) en áreas rurales y en pequeñas explotaciones agrícolas, para garantizar el acceso a tecnologías avanzadas y la conectividad necesaria.
Otro enfoque para abordar estos desafíos es la colaboración entre agricultores y proveedores de tecnología. Al trabajar juntos, los agricultores pueden proporcionar información valiosa sobre sus necesidades y desafíos específicos, lo que puede ayudar a los proveedores de tecnología a desarrollar soluciones que sean más adecuadas para el sector agrícola. La colaboración también puede ayudar a los agricultores a adquirir los conocimientos técnicos necesarios para implementar y utilizar soluciones digitales de manera efectiva
2. Tecnologías y relevancia en agricultura
La agricultura 4.0 es un concepto que abarca el uso de tecnologías avanzadas en la producción agrícola para mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la rentabilidad de la industria. Entre las áreas de conocimiento que son fundamentales para el desarrollo de la agricultura 4.0 se encuentran la Ingeniería de Sistemas y Automática, la Ingeniería del Software, la Computación y los Sistemas de Gestión Empresarial (ERP) como se describe en la Figura 1. La combinación de estas disciplinas permite el diseño e implementación de sistemas inteligentes y conectados que permiten a los agricultores recopilar y analizar grandes cantidades de datos para mejorar la toma de decisiones. En esta sección se analizarán estas áreas de conocimiento y su relevancia en la agricultura 4.0, así como sus implicaciones y beneficios para la producción agrícola moderna
www.bibliotecahorticultura.com
2.1. Ingeniería de Sistemas y Automática
La ingeniería de sistemas y automática es una disciplina clave en la transformación digital de la agricultura, ya que permite desarrollar sistemas físicos que funcionan de manera autónoma o semiautónoma. Ello reduce la necesidad de intervención humana en el proceso de producción. Un ejemplo es el uso de sensores IoT (Internet of Things) y sistemas de monitorización en invernaderos para medir las variables ambientales que influyen en el crecimiento de las plantas. Así, temperatura, humedad, salinidad o intensidad de la luz permiten una gestión más eficiente del riego y una optimización de la fertilización (Kulkarni, 2020).
En el ámbito de la agricultura, la robótica es un campo en constante expansión, tanto en plataformas terrestres como en drones aéreos. En el caso de las plataformas terrestres, se utilizan para la recolección de frutos, mientras que los drones se utilizan para la agricultura de precisión o para erradicar especies invasoras. La automatización de las tareas de cosecha y mantenimiento mediante el uso de estos sistemas reduce costos y mejora la eficiencia en la producción.
Los robots y drones pueden trabajar 24 horas al día, 7 días de la semana, lo que significa que los trabajos que normalmente requieren un gran número de trabajadores pueden realizarse de manera más rápida y eficiente. La automatización reduce los errores humanos y garantiza una calidad constante en la producción. El uso combinado de robots y sensores permite una monitorización en tiempo real de los cultivos. Cuando estos se combinan con algoritmos de inteligencia artificial (IA), permiten una toma de decisiones más precisa sobre el momento de la cosecha, riego y fertilización. El uso de cámaras RGB e hiperespectrales permite la captura de imágenes de alta resolución de cultivos, lo que contribuye a la detección temprana de problemas y su corrección antes de que se conviertan en un problema serio. Tal es el caso de la identificación temprana de plagas o enfermedades en cultivos como cereales o frutales, reduciendo el uso de pesticidas y mejorando la calidad de los productos (Ghazali, 2022).
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
Las tecnologías de comunicación son esenciales para la conexión de los distintos sistemas y dispositivos que integran la red de sensores y actuadores empleados en los sistemas agrícolas inteligentes. La tecnología M2M (machine-to-machine) representa una solución de comunicación que permite la transferencia de datos entre dispositivos sin intervención humana. En el ámbito de la agricultura, la tecnología M2M se utiliza para la transmisión automática de datos de sensores a una plataforma en la nube, donde son procesados y analizados. Estos datos se emplean para la toma de decisiones que permiten optimizar la producción y reducir costos, por ejemplo, ajustando la cantidad de agua o fertilizantes que se utilizan en tiempo real. En este proceso intervienen numerosos protocolos de comunicación como MQTT y HiveMQ, los cuales se utilizan para transmitir datos entre sensores, actuadores y controladores con una baja tasa de error y bajo consumo de energía. Además, otros protocolos de comunicación como CoAP se emplean en redes de baja potencia y ancho de banda, mientras que el protocolo HTTP es ampliamente utilizado en aplicaciones web y móviles (Gansemer, 2015).
Las comunicaciones inalámbricas son esenciales en agricultura, ya que permiten la conexión de dispositivos y sistemas sin cables. En este ámbito, el estándar de comunicaciones IEEE 802.11 es la base de las redes Wi-Fi y se utiliza ampliamente en agricultura para conectar dispositivos de forma inalámbrica. Entre las tecnologías más relevantes puede nombrarse NFC, utilizada para seguimiento y trazabilidad de productos agrícolas, mientras que Bluetooth se utiliza para comunicación de rango personal entre dispositivos móviles y sensores, permitiendo a los agricultores recibir información sobre sus cultivos en tiempo real. ZigBee es otra tecnología de comunicación inalámbrica usada en agricultura para conectar sensores y actuadores en una red de malla cuando existen limitaciones de baja potencia y ancho de banda. En cuanto a comunicación de largo alcance destaca LPWAN (Low-Power Wide Area Network), una tecnología que se utiliza en agricultura para conectar dispositivos en áreas rurales y remotas. LoRa y SigFox son tecnologías LPWAN que utilizan una frecuencia de radio libre de licencia para transmisión de datos. Además de ellas, LTE-M y NB-IoT son tecnologías de comunicación celular utilizadas en agricultura para la transmisión de datos con baja potencia y velocidad (Singh, 2021).
En la actualidad, la visualización de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para análisis y control de procesos agrícolas, permitiendo a los agricultores tomar decisiones informadas y mejorar la productividad de sus cultivos. Existen varias soluciones, pero se utilizan en diferentes contextos y para diferentes propósitos. Por ejemplo, existen herramientas de software específicas como Tableau y Microsoft Power BI que permiten a los agricultores crear visualizaciones interactivas y personalizadas a partir de datos recopilados por sensores y otros sistemas. Power BI permite conectar a diferentes fuentes de datos, como bases de datos, archivos de Excel, sistemas de almacenamiento en la nube, y combinarlos para generar informes interactivos con gráficos y tablas. Los gráficos y tablas son una forma común de visualizar datos, ya que permiten una representación clara y fácil de interpretar (Wisnubhadra, 2019). Por otro lado, los sistemas SCADA son herramientas avanzadas de supervisión y control que permiten a los agricultores monitorear y controlar procesos en tiempo real, así como recopilar datos críticos. Los sistemas SCADA suelen ser utilizados en aplicaciones más críticas y complejas que las que se visualizan con Power BI. Por ejemplo, un sistema SCADA puede conectarse a dispositivos de control y sensores para controlar el riego y la fertilización, así como para monitorear la calidad del aire, la temperatura y la humedad. Los sistemas SCADA también permiten a los agricultores recibir alertas en tiempo real sobre cualquier problema que pueda
www.bibliotecahorticultura.com
surgir durante el proceso de producción, lo que les permite tomar medidas inmediatas para minimizar daños y maximizar la eficiencia de la producción (Bugarski, 2011).
La ciberseguridad se ha convertido en una preocupación crítica en la agricultura moderna debido al aumento de la interconectividad y digitalización de los sistemas. Los agricultores y las empresas agrícolas se enfrentan a amenazas cada vez mayores en la seguridad de sus infraestructuras, redes inalámbricas y privacidad de la información, lo que puede tener consecuencias graves en términos de pérdida de datos, interrupción del negocio y daños a la reputación. Para abordar estas amenazas, se han desarrollado diversas estrategias y tecnologías de ciberseguridad. Una de las más comunes es la implementación de estándares internacionales de seguridad de la información como ISO 27000. Estos estándares proporcionan un marco para la gestión de la seguridad de la información, así como ayudan a garantizar que los sistemas y la información estén protegidos contra amenazas internas y externas. Además de los estándares de seguridad, también se utilizan tecnologías y prácticas de ciberseguridad para proteger los sistemas agrícolas y los datos. Por ejemplo, se pueden implementar firewalls, sistemas de detección de intrusiones (IDS), sistemas de prevención contra malware y herramientas de cifrado de datos. La autenticación de usuarios y la gestión de contraseñas también son importantes para garantizar la privacidad y la integridad de los datos. En el ámbito de la agricultura, también se han desarrollado tecnologías específicas para la ciberseguridad. Por ejemplo, los IDS basados en IA y aprendizaje automático pueden ayudar a identificar y prevenir ataques cibernéticos antes de que causen daños. Asimismo, las tecnologías de análisis de seguridad pueden ayudar a los agricultores y a las empresas a identificar y mitigar los riesgos de seguridad.
2.2. Ingeniería del Software
La ingeniería del software es otra disciplina fundamental para la transformación digital en agricultura. A través de la creación de programas de computadora confiables y de calidad, aplicando principios, métodos y mantenimiento, se pueden desarrollar soluciones software que permitan automatizar procesos, gestionar datos y mejorar la eficiencia en la producción agrícola. En este sentido, la ingeniería del software es clave en la agricultura moderna ya que la implementación de sistemas distribuidos, y la integración de información y aplicaciones son esenciales para mejorar la eficiencia y rentabilidad de las empresas agrícolas. Por ejemplo, un sistema de monitoreo de cultivos basado en sensores podría ser diseñado como un sistema distribuido, donde los datos de los sensores son enviados a través de una red inalámbrica y procesados en un servidor central en la nube. Esto permite la recopilación de información en tiempo real y el monitoreo continuo de los cultivos, lo que puede ser utilizado para optimizar la producción y mejorar la calidad del producto. Algunos ejemplos de tecnologías de sistemas distribuidos incluyen Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka, RabbitMQ y ZeroMQ. Apache Hadoop es un framework de procesamiento distribuido que puede manejar grandes conjuntos de datos y realizar operaciones en paralelo en múltiples nodos. Apache Spark es otro framework de procesamiento distribuido que se puede utilizar para procesar grandes conjuntos de datos y realizar análisis en tiempo real. Kafka es una plataforma de streaming distribuido que permite a los usuarios enviar y recibir mensajes de diferentes sistemas en tiempo real. RabbitMQ es una solución de mensajería de código abierto que permite la comunicación entre sistemas distribuidos de manera confiable y escalable. ZeroMQ es una biblioteca de sockets que permite la comunicación entre procesos distribuidos de manera eficiente y escalable.
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
La integración de información y las aplicaciones también es crucial en agricultura moderna. Por ejemplo, una empresa agrícola puede tener múltiples sistemas de software en uso, como uno para la gestión de la cadena de suministro y otro para el monitoreo de los cultivos. La integración de estos sistemas a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) puede permitir la transferencia de información entre ellos y la consolidación de datos en una única plataforma, lo que facilita la toma de decisiones y la optimización de los procesos agrícolas.
La calidad de los procesos software también es un aspecto crítico para el éxito de los procesos productivos y la toma de decisiones informadas en agricultura. Un ejemplo de aplicación sería la implementación de un software de gestión de riego en una finca agrícola. Este software deberá ser eficiente para que pueda manejar grandes cantidades de datos en tiempo real y proporcionar una respuesta rápida al control de riego. También debe ser confiable para que el agricultor pueda confiar en la información que recibe para tomar decisiones críticas de riego. La usabilidad también es importante para que el software pueda ser utilizado por el agricultor de manera fácil y efectiva. La funcionalidad es esencial, ya que el software debe ser capaz de realizar la tarea para la que fue diseñado (i.e., controlar el riego). La mantenibilidad es importante para garantizar que el software esté actualizado y funcione correctamente, incluso después de actualizaciones y mejoras. Finalmente, la portabilidad es importante para que el software pueda ser utilizado en diferentes plataformas y dispositivos. Para asegurar que se cumplan estas características, se pueden aplicar estándares de calidad como ISO 9126 o modelos de madurez de varios niveles como Capability Maturity Model Integration (CMMI), que se utiliza comúnmente en la industria del software. Este modelo permite evaluar y mejorar continuamente la calidad del software mediante la identificación de áreas de mejora en los procesos y en la implementación de soluciones. De esta forma, se garantiza que el software utilizado en el sector agrícola sea de calidad y cumpla con las necesidades específicas de la industria (Jain, 2016).
Por último, la tecnología Blockchain tiene una gran aplicación en la agricultura para mejorar la trazabilidad de los productos y garantizar la seguridad alimentaria. Con esta tecnología es posible crear registros digitales de todas las etapas del proceso de producción desde la siembra hasta la venta del producto final. Estos registros son inmutables y transparentes, lo que significa que cualquier persona interesada puede verificar la autenticidad de la información. Por ejemplo, un agricultor puede utilizar la tecnología Blockchain para registrar toda la información relacionada con su cultivo tal como el tipo de semillas, pesticidas y fertilizantes utilizados, así como controles de calidad realizados. Este registro digital se puede compartir con los clientes y los reguladores para demostrar que el cultivo ha sido producido de forma sostenible y cumpliendo los estándares de calidad requeridos. Además, la tecnología Blockchain también puede ser utilizada para la gestión de inventarios, permitiendo a los agricultores mantener un registro de los productos almacenados en tiempo real, incluyendo la fecha de producción y el tiempo de almacenamiento. Esto puede ser útil para optimizar la gestión de inventarios y reducir el desperdicio de alimentos. Otro uso de la tecnología Blockchain en agricultura es la implementación de contratos inteligentes, que permiten a los agricultores y compradores establecer acuerdos de forma segura y sin necesidad de intermediarios. Estos contratos se ejecutan automáticamente cuando se cumplen las condiciones acordadas, lo que puede agilizar el proceso de venta y reducir costos.
www.bibliotecahorticultura.com
2.3. Computación
La agricultura 4.0 se caracteriza por la implementación de TIC para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los procesos agrícolas. En este contexto, la computación juega un papel fundamental en el procesamiento y análisis de datos generados por sensores y dispositivos IoT en tiempo real. Existen diferentes modelos de computación que se pueden utilizar en agricultura 4.0, incluyendo centros de datos, «cloud computing», «edge computing» y «fog computing». Cloud computing permite el procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos en servidores remotos a través de Internet, lo que facilita el acceso y análisis de datos en tiempo real. Por otro lado, edge computing consiste en el procesamiento de datos en dispositivos locales cercanos a la fuente de datos, lo que reduce la latencia y el ancho de banda necesario para el envío de datos a servidores remotos. Fog computing es una combinación de cloud computing y edge computing, donde el procesamiento de datos se realiza tanto en dispositivos locales como en servidores remotos (Kalyani, 2021).
Un ejemplo de la aplicación del concepto de cloud computing en agricultura puede ser el acceso y procesamiento de grandes cantidades de datos en la nube, lo que es ideal para aplicaciones como el análisis de datos de sensores remotos para monitorización de cultivos y predicción de cosechas. Por ejemplo, una empresa agrícola puede utilizar servicios de cloud computing como Microsoft Azure o Amazon Web Services para analizar y almacenar grandes cantidades de datos de sensores de humedad del suelo, temperaturas, etc. Por el contrario, un ejemplo de aplicación de edge computing en agricultura puede ser la implementación de un sistema de monitoreo de cultivos utilizando sensores IoT. Los datos recolectados por los sensores se procesan y almacenan en dispositivos locales, y luego se envían a servidores remotos para su análisis y toma de decisiones. Por último, un ejemplo de fog computing en agricultura puede ser la monitorización y control de sistemas de riego inteligente en el campo. Los sensores de humedad y temperatura pueden estar conectados a un dispositivo de computación local, que procesa los datos en tiempo real y controla los sistemas de riego en consecuencia, mientras que los datos también se almacenan y analizan en la nube para su uso posterior en la toma de decisiones y análisis de datos.
En agricultura 4.0, la gestión eficiente de los datos es clave para optimizar la producción agrícola y mejorar la toma de decisiones. El almacenamiento de datos puede realizarse de diferentes maneras, y cada una tiene sus propias ventajas y desventajas. Las bases de datos estructuradas son aquellas en las que los datos se organizan en tablas con campos definidos y una estructura fija. Este tipo de base de datos es útil para almacenar información con una estructura clara como datos climáticos, registros de producción o datos de mercado. Las bases de datos no estructuradas son aquellas en las que los datos no se organizan en una estructura fija. En lugar de tablas, los datos se almacenan en documentos, imágenes, videos o audios como las pertenecientes a imágenes de satélite o datos de redes sociales. Las bases de datos semiestructuradas son aquellas que tienen una estructura flexible que permite el almacenamiento de datos con diferentes formatos como XML o JSON. Este tipo de base de datos es útil para almacenar datos que tienen una estructura parcialmente definida como datos de sensores o registros de campo. Un ejemplo de aplicación de bases de datos estructuradas en agricultura sería el registro de la información de los cultivos en una base de datos que almacene los datos climáticos, las prácticas de gestión y la producción obtenida. Un ejemplo de aplicación de bases de datos no estructuradas sería el uso de imágenes de satélite para realizar un análisis de
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
vegetación en una zona agrícola. Un ejemplo de aplicación de bases de datos semi-estructuradas sería el registro de los datos de los sensores de humedad del suelo, los cuales podrían almacenarse en una base de datos utilizando el formato JSON (Saiz-Rubio, 2020).
En la agricultura moderna, el uso de las TIC se ha vuelto cada vez más importante para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de la producción agrícola. La segmentación de datos es una de las técnicas más utilizadas para el manejo y acceso a la información agrícola específica. Esta técnica consiste en dividir la información agrícola en conjuntos más pequeños y específicos, lo que permite un acceso rápido y eficiente a la información específica de los cultivos y los procesos agrícolas, lo que es especialmente importante en la toma de decisiones en tiempo real. La segmentación de datos en agricultura se puede realizar a diferentes niveles. Por ejemplo, puede ser utilizada para dividir áreas de cultivo en parcelas más pequeñas, lo que permite un mayor control y gestión de la producción. También puede utilizarse para dividir la información agrícola en diferentes cultivos, lo que facilita la toma de decisiones específicas para cada cultivo. La segmentación de datos también puede aplicarse en el manejo de información relacionada con los procesos agrícolas como la fertilización, irrigación y la cosecha. Por ejemplo, los datos de irrigación se pueden segmentar para proporcionar información sobre la cantidad de agua necesaria para cada parcela de cultivo. De esta manera, se pueden ajustar los niveles de irrigación según las necesidades específicas de cada cultivo y parcela, lo que ayuda a reducir el consumo de agua y aumentar la eficiencia en el uso de recursos (Amuka, 2020).
La aplicación de la analítica en la agricultura ha ido cobrando cada vez mayor importancia debido a su potencial para mejorar la eficiencia y rentabilidad en la toma de decisiones. La analítica en agricultura se refiere al proceso de examinar datos agrícolas y extraer información valiosa que se puede utilizar para mejorar la productividad, la calidad y el rendimiento de los cultivos. La analítica descriptiva implica el uso de datos históricos y estadísticas para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos agrícolas. Por ejemplo, los agricultores pueden utilizar esta analítica para comprender el rendimiento de sus cultivos durante diferentes temporadas o en diferentes áreas de su finca, entre otros. La analítica predictiva implica el uso de técnicas de análisis avanzadas, como modelos estadísticos y de aprendizaje automático para predecir eventos futuros en la agricultura. Por ejemplo, los agricultores pueden utilizar la analítica predictiva para predecir las condiciones climáticas futuras y ajustar sus prácticas de cultivo en consecuencia. Por último, la analítica prescriptiva utiliza el análisis predictivo y una serie de algoritmos para proporcionar recomendaciones específicas para mejorar los resultados de los cultivos. Por ejemplo, los agricultores pueden utilizar la analítica prescriptiva para recibir recomendaciones personalizadas sobre la cantidad de fertilizante y agua que deben aplicar en un campo específico.
Algunos ejemplos de algoritmos para cada tipo de analítica se mencionan a continuación. En analítica descriptiva, algunos algoritmos comunes son los de análisis de tendencias como el análisis de regresión lineal, que permite analizar la relación entre dos variables y predecir su comportamiento futuro en función de los datos históricos. También puede utilizarse el análisis de clúster o agrupamiento para clasificar los datos en diferentes grupos según sus características similares. En analítica predictiva, los algoritmos de aprendizaje automático son muy útiles. Por ejemplo, el algoritmo de árboles de decisión puede ser utilizado para predecir la calidad de la cosecha de un cultivo en función de diversos factores como la cantidad de lluvia, temperatura o
www.bibliotecahorticultura.com
tipo de suelo, entre otros. Otro ejemplo es el algoritmo de regresión logística, que se puede utilizar para predecir la probabilidad de una enfermedad en un cultivo en función de diversas variables ambientales. En analítica prescriptiva se utilizan algoritmos que permiten recomendar acciones para mejorar el resultado de un proceso o situación. Un ejemplo es el método de Monte Carlo, que se utiliza para analizar el riesgo en diferentes escenarios y recomendar acciones para minimizarlo. En agricultura, se podría utilizar para recomendar el momento óptimo de siembra de un cultivo teniendo en cuenta factores como el clima, calidad del suelo o disponibilidad de agua, entre otros (Pham, 2018).
2.4. Sistemas de Gestión Empresarial
Los Sistemas de Gestión Empresarial (por sus siglas en inglés ERP o Enterprise Resource Planning) son sistemas de software integrados que se utilizan para gestionar los procesos empresariales en una organización. En el contexto de la agricultura, un ERP puede ser utilizado para gestionar y coordinar las operaciones agrícolas, desde la planificación y el cultivo hasta la cosecha y la venta. Un ejemplo de cómo se puede aplicar un sistema ERP en agricultura es en la gestión de inventarios. Un ERP puede ayudar a rastrear el inventario de semillas, fertilizantes y otros insumos agrícolas. Al monitorear y registrar el uso de estos bienes, el sistema puede ayudar a prevenir la escasez o el desperdicio de recursos, lo que a su vez puede ahorrar costos y mejorar la eficiencia de la producción agrícola. Además, un sistema ERP puede ayudar en la gestión de la cadena de suministro agrícola. Al proporcionar una visión global de la cadena de suministro, desde la producción hasta la venta, un sistema ERP puede ayudar a los agricultores a identificar cuellos de botella, ineficiencias o problemas de calidad en la cadena de suministro y tomar medidas para corregirlos. Esto puede mejorar la calidad de los productos y reducir los costos de producción. Otro ejemplo de cómo se puede utilizar un sistema ERP en la agricultura es en la planificación y programación de la producción agrícola. Los sistemas ERP pueden ayudar a programar el trabajo de campo, la siembra y la cosecha, así como coordinar el uso de maquinaria y equipos. Esto puede ayudar a optimizar los recursos disponibles, ahorrar tiempo y costos, y mejorar la productividad de la finca (Kulikov, 2020).
Algunas de estas soluciones ERP concretas son SAP Agriculture Management, un software que permite la gestión de procesos de la cadena de suministro en la agricultura desde la planificación de la producción hasta la gestión de ventas y distribución. Incluye módulos para la gestión de fincas, planificación de cultivos, gestión de la maquinaria y la logística. También puede mencionarse Agroptima, una plataforma de gestión de fincas que permite a los agricultores realizar un seguimiento de los cultivos y optimizar su producción. Ofrece herramientas para la planificación de cultivos, gestión de la maquinaria, registro de labores y gestión de recursos. Otra solución es FarmERP, un software especializado en gestión de fincas agrícolas que permite la gestión de cultivos, planificación de la producción, gestión de la maquinaria y seguimiento de la cadena de suministro. Igualmente, destaca FarmLogs, una plataforma de gestión agrícola que ofrece herramientas para la planificación de cultivos, seguimiento del rendimiento de los cultivos y gestión de la logística. También ofrece analíticas y herramientas de visualización para la toma de decisiones. Por último, se incluye Agworld, una plataforma de gestión agrícola que permite a los agricultores gestionar la planificación de cultivos, gestión de recursos, seguimiento del rendimiento de los cultivos y gestión de la logística. También ofrece analíticas y herramientas de visualización para la toma de decisiones
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
3. Limitaciones y tendencias futuras
La agricultura 4.0 ha permitido grandes avances en la producción agrícola gracias al uso de tecnologías digitales y análisis de datos en tiempo real. Sin embargo, también tiene limitaciones que deben ser abordadas para aprovechar al máximo su potencial. Una de las limitaciones más importantes es el costo asociado con la implementación de tecnologías avanzadas en la agricultura. El costo de la tecnología puede ser prohibitivo para algunos agricultores, especialmente aquellos que operan en pequeña escala o que tienen menos recursos financieros. Aunque los costos pueden disminuir a medida que la tecnología se vuelva más común y se desarrollen economías de escala, aún es necesario encontrar formas de hacer que estas tecnologías sean asequibles y accesibles para todos los agricultores. La conectividad también puede ser un desafío importante en áreas rurales donde la disponibilidad y calidad de la conexión a Internet pueden ser limitadas. Ello puede dificultar el acceso de los agricultores a soluciones que requieren acceso a Internet como la agricultura de precisión y el análisis de datos. Para abordar esta limitación, se necesitan esfuerzos para mejorar la infraestructura de conectividad en áreas rurales y hacer que las tecnologías sean menos dependientes de la conexión a Internet. Otra limitación es la accesibilidad de algunas tecnologías, que pueden ser demasiado complejas para algunos agricultores, especialmente aquellos con poca experiencia en tecnología. Es importante que las empresas que desarrollan tecnologías agrícolas se aseguren de que las interfaces sean fáciles de usar y que los agricultores reciban capacitación adecuada para aprovechar al máximo estas tecnologías. Por último, la recopilación y uso de grandes cantidades de datos puede plantear preocupaciones de privacidad y seguridad. Es importante abordar estas preocupaciones para garantizar que la recopilación de datos se realice de manera ética y responsable. Los agricultores también deben ser conscientes de cómo se están utilizando sus datos y tener control sobre su uso.
En cuanto a las tendencias en agricultura 4.0, estas sugieren que la transformación digital continuará en el futuro cercano. Una de las tendencias más significativas es el uso creciente de la IA, la cual puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas basadas en datos, mejorando así la eficiencia y sostenibilidad de la producción agrícola. Sin embargo, el costo y complejidad de la tecnología de IA pueden seguir siendo una limitación para algunos agricultores. Otra tendencia importante es la agricultura de precisión, que utiliza tecnologías como drones, sensores y sistemas de información geográfica (SIG) para permitir a los agricultores recopilar datos detallados sobre sus cultivos y tomar decisiones informadas. La agricultura de precisión puede mejorar la eficiencia de la producción agrícola al permitir una gestión más precisa y específica de los cultivos. Sin embargo, también puede ser costosa y requerir habilidades técnicas especializadas. Además, se espera que los sistemas de cultivo cerrados, como la hidroponía y aeroponía, sean cada vez más populares en la agricultura 4.0, ya que permiten un mayor control sobre el entorno de cultivo y pueden ser más eficientes en el uso de recursos. Estos sistemas también pueden ser una solución para los agricultores que trabajan en áreas con recursos limitados como el agua y la tierra. Por otro lado, la agricultura sostenible es otra tendencia importante en agricultura 4.0. El uso de tecnologías avanzadas puede mejorar la eficiencia del uso de los recursos naturales y reducir el impacto ambiental de la producción agrícola. Al mejorar la sostenibilidad de la producción agrícola, la agricultura 4.0 puede contribuir a la seguridad alimentaria mundial y la reducción de la huella de carbono de la producción agrícola. Finalmente, se espera que la agricultura 5.0 ofrezca soluciones aún más
avanzadas e integradas que la agricultura 4.0. Se espera que la tecnología de IA, robótica, blockchain y sensores de próxima generación se utilicen aún más. Además, se espera que la agricultura 5.0 sea más centrada en el consumidor, así como tenga en cuenta los impactos sociales y ambientales de la producción agrícola. Para maximizar su potencial y mejorar la sostenibilidad y eficiencia de la producción agrícola, tanto agricultores como responsables políticos deben estar preparados para adoptar y aprovechar estas nuevas tecnologías.
Como resumen, la Tabla 1 recoge las áreas de conocimiento, campo de aplicación y tecnologías más relevantes tratadas en este artículo.
Tabla 1. Tecnologías relevantes en agricultura 4.0
Área de conocimiento Campo de aplicación Tecnología
Comunicaciones
Redes de Datos
NFC, BlueTooth, ZigBee, IEEE 802.11, LPWAN (LoRa y SigFox), LTE-M y NB-IoT
Protocolos MQTT, HiveMQ, CoAP, HTTP e industriales
Ingeniería de Sistemas y Automática
Adquisición y Control Sensores y actuadores
Procesamiento de Imagen
Visualización
Robótica
Seguridad
Modelo de Computación
Almacenamiento
Cámaras RGB e hiperespectrales
SCADA
Fija y móvil terrestre o aérea
Infraestructuras, redes inalámbricas y privacidad de la información
Cloud, Edge y Fog
SQL convencional
Computación
Analítica
Blockchain
Sistemas distribuidos
Big Data con datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados
Descriptiva, predictiva y prescriptiva
Pública y privada
Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka, RabbitMQ y ZeroMQ
Ingeniería del Software
Integración de la información y aplicaciones
Calidad de productos y procesos
Tableau y Microsoft Power BI
ISO 9126 y CMMI
Interacción con Sistemas de Gestión Empresarial
4.Conclusiones
SAP Agriculture Management, Agroptima, FarmERP, FarmLogs y Agworld
En conclusión, la transformación digital en la agricultura implica la aplicación de diversas tecnologías relevantes en ingeniería de sistemas y automática, ingeniería del software y computación. Las empresas agrícolas pueden utilizar estas tecnologías para mejorar la eficiencia en la producción, optimizar el uso de los recursos y garantizar la calidad de los productos.
www.bibliotecahorticultura.com
Agricultura 4.0: una revisión de tecnologías disruptivas y su impacto en la producción agrícola sostenible
Además, estas tecnologías también pueden contribuir a la sostenibilidad y seguridad alimentaria en la agricultura, así como a la toma de decisiones informadas y basadas en datos.
Sin embargo, existen desafíos y problemas que deben ser abordados para garantizar que todos los agricultores puedan aprovechar los beneficios de la transformación digital. Soluciones accesibles y fáciles de usar, mejora de la infraestructura TIC en áreas rurales, y colaboración entre agricultores y proveedores de tecnología son algunos de los enfoques que pueden ayudar a superar estos desafíos.
Un agricultor puede buscar asesoramiento y servicios TIC de diferentes empresas o consultoría especializadas en informática, que pueden ayudarlo a identificar y evaluar los procesos en sus sistemas agrícolas y a implementar soluciones adecuadas para mejorar su producción. También puede considerar acudir a organizaciones gubernamentales o instituciones académicas que brinden capacitación y recursos TIC en el ámbito agrícola.
Agradecimientos
Quisiera agradecer a M.J. Redondo González y J.M. Lozano Domínguez del Departamento de Ingeniería Electrónica, Sistemas Informáticos y Automática de la Universidad de Huelva su estimable colaboración, así como a J. Bermejo Muñoz y V. Masiá Montalvá de la Asociación AGX Agricultura 4.0 su valiosa contribución.
Bibliografía
Amuka, J.I.; Nduaguba, R.I.; Agu, A.O.; Urama, C.; Onah, B.C. (2020). Segmentation in Agriculture and Farmers’ Productivity: Evidence from Survey of Poultry Farms. Asian Journal of Social Sciences and Management Studies, 7(1), 53-57.
Bugarski, V.; Nikolic, P.; Matic, D.; Kamenko, I. (2011). Benefits of SCADA systems with examples in agriculture. Journal on Processing and Energy in Agriculture, 15:2, pp. 98-102.
Gansemer, S.; Sell, J.; Grossmann, U.; Eren, E.; Horster, B.; Horster-Möller, T.; Rusch, C. (2015). M2M in Agriculture – Business Models and Security Issues. Advances in Intelligent Robotics and Collaborative Automation (1st Edition). River Publishers.
Ghazali, M. Azmin, A., Rahiman, W. (2022). Drone Implementation in Precision Agriculture – A Survey. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 67-77.
Jain, R.; Arora, A.; Singh, M.S.; Marwaha, S. (2016). Software process model for agricultural productivity analysis. 3rd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom), pp. 1893-1897.
Kalyani, Y.; Collier, R. (2021). A Systematic Survey on the Role of Cloud, Fog, and Edge Computing Combination in Smart Agriculture. Sensors, 21:17, 5922.
Técnicas de cultivo
Kulikov, I.; Semin, A.; Skvortsov, E.; Ziablitckaia, N.; Skvortsova, E. (2020). Challenges of enterprise resource planning (ERP) implementation in agriculture. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(3): 1847-1857.
Kulkarni, A.A.; Dhanush, P.; Chetan, B.; Thamme Gowda, C.S.; Shrivastava, P.K. (2020). Applications of Automation and Robotics in Agriculture Industries; A Review. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 748:012002.
Pham, X.; Stack, M. (2018). How data analytics is transforming agriculture. Business Horizons, 61:1, pp. 125-133.
Saiz-Rubio, V.; Rovira-Más, F. From Smart Farming towards Agriculture 5.0: A Review on Crop Data Management. Agronomy, 10, 207.
Singh, D.K.; Sobti, R. (2021). Wireless Communication Technologies for Internet of Things and Precision Agriculture: A Review. 6th International Conference on Signal Processing, Computing and Control (ISPCC), Solan, India, pp. 765-769.
Wisnubhadra; I., Adithama, S.P.; Baharin, S.S.K., Herman, N.S, (2019). Agriculture Spatiotemporal Business Intelligence using Open Data Integration. International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), pp. 534-539
www.bibliotecahorticultura.com
ESPECIALISTES EN SERVEIS PER A LA PRODUCCIÓ EDITORIAL, SL
Doctor Manuel Candela 26, 11ª
46021 VALENCIA – ESPAÑA
Tel.: +34-649 48 56 77 / info@poscosecha.com
NIF: B-43458744
www.poscosecha.com
www.postharvest.biz
www.bibliotecahorticultura.com
www.tecnologiahorticola.com
www.actualfruveg.com