IA y Big Data: el uso de datos de cultivos para beneficio de la industria alimenticia

Emplear los datos de cultivos disponibles bajo metodologías que aprovechen la IA y el Big Data benefician a las distintas etapas de la industria alimenticia.

 |   diciembre 3, 2022
CEO of Agmatix, Ron Baruchi datos de cultivos


La industria alimentaria ha crecido considerablemente en las últimas décadas. Anteriormente, los ciudadanos acudían a su tienda de comestibles local para comprar frutas y verduras frescas; ahora pueden elegir entre varios supermercados en cada ciudad, por no hablar de las compras en línea.

  • El mercado de la alimentación se ha disparado y, como consecuencia, los consumidores encuentran más variedad y productos de mayor calidad a precios más bajos.

 

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Datos de cultivos con apoyo tecnológico

Para estar a la altura de estas exigencias, la industria alimentaria ha recurrido al uso de la IA y el Big Data. Así, es posible analizar y optimizar cada etapa de su proceso de producción. Incluso al principio de la cadena de suministro, donde se cultivan las materias primas en el campo.

  • La cadena de valor del suministro de alimentos es muy amplia, pues abarca desde la semilla cosida hasta las tiendas y los supermercados.
  • Por su parte, el Big Data se utiliza a menudo desde la primera etapa de la producción de alimentos. Esta es considerada la etapa de crecimiento, donde se ayuda en los procesos de fertilización, riego y gestión de enfermedades de los cultivos.

Cabe mencionar que los usos y beneficios de estos datos se extienden más allá de estos elementos, y profundizan aún más entre los agricultores.

Si miramos más allá de la línea de producción, hacia el proceso de fabricación de alimentos, la calidad de las cosechas se vuelve crítica.

 

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Por lo general, los fabricantes de alimentos pagan el mismo precio por un camión de producto, independientemente de la calidad de la carga que contenga. La mayoría de las veces, los problemas de calidad sólo se descubren durante el proceso de fabricación.

  • Por ejemplo, en el caso de las granadas, el aporte nutricional durante la fase de crecimiento de la fruta determina los niveles de acidez de la cosecha. A su vez, esto repercute en si la granada se convierte en zumo o se vende como fruta fresca.

Para un productor de zumo, que quiere mantener su producto estándar y consistente para los consumidores, es imprescindible recibir frutas no variables.

Resultados similares se observan en las almendras, donde se ha comprobado que la calidad del aceite de los árboles correctamente fertilizados da lugar a almendras con mejores aportes sanitarios y una vida útil más larga. Esto permite a los productores tener un producto más sano y duradero.

Si un camión de productos recibidos no cumple los criterios de los fabricantes de alimentos, es posible que tenga que ser desechado. Esto da lugar a grandes cantidades de residuos y a una producción desconocida por carga de camión de productos.

En última instancia, esto afecta a los resultados de los fabricantes de alimentos y filtra los costes adicionales en la cadena de suministro.

El uso de la IA y el Big Data contribuye a mejorar cada etapa de su proceso de producción de alimentos.

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Procesos rentables y aprovechamiento del sistema

Para mantener una producción fiable y costes bajos, es fundamental que los fabricantes de alimentos mejoren la calidad de sus ingredientes de entrada y reduzcan al mínimo los residuos.

Afortunadamente, existe una solución para la calidad impredecible de estos ingredientes de entrada: todo comienza con la salud y la nutrición de los cultivos.

Apoyándose en el Big Data y la IA, las necesidades de nutrientes de los cultivos pueden calcularse con precisión y eficacia. Incluso pueden adaptarse a cada tipo de cultivo y a las condiciones de crecimiento.

Datos como las precipitaciones, la temperatura y el tipo de suelo se añaden a los datos de fertilización y rendimiento de cada variante de cultivo específica para crear una visión holística de las necesidades nutricionales y de gestión de cada cultivo.

Todos estos datos se analizan mediante IA avanzada y pueden ser aprovechados por los fabricantes de alimentos para garantizar que las prácticas de cultivo sean lo más:

  • Eficientes
  • Rentables
  • Productivas
  • Sostenibles

Al definir planes de nutrición de los cultivos a medida y en directo para lograr un rendimiento óptimo, los fabricantes de alimentos pueden garantizar que reciben de sus proveedores ingredientes de la máxima calidad y una carga de camión máxima y predecible.

A su vez, esto también permite obtener beneficios medioambientales clave al reducir los residuos y minimizar las interrupciones en sus procesos de producción.

Naturalmente, innovaciones AgTech como éstas ofrecen el potencial de mejorar la producción de numerosos productos alimentarios diferentes en toda la industria, más allá de las granadas y las almendras.

Estas tecnologías son fundamentales para que los planes de nutrición de los cultivos sean más avanzados y accesibles que nunca, proporcionando sistemas de apoyo a la toma de decisiones clave, tanto para los productores como para los fabricantes de alimentos y facilitando beneficios cuantificables a largo plazo en todos los ámbitos.

Para los fabricantes, el despliegue de estas soluciones digitales a nivel de campo significa esencialmente que están facultados para desempeñar un papel más integrado verticalmente en la cadena de valor del suministro de alimentos y, a su vez, para aumentar su rentabilidad.

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Aprovechamiento de recursos a mayor escala

Desde un punto de vista más amplio, la naturaleza digital de estas soluciones también ofrece oportunidades para una mayor colaboración, haciendo posible la realización de investigaciones agronómicas a escala mundial.

Al permitir que los investigadores combinen sus datos con una gran cantidad de conocimientos globales sobre variedades específicas de:

  • Cultivos
  • Gestión de enfermedades
  • Necesidades nutricionales y más

Este tipo de desarrollos tecnológicos son fundamentales para elevar los estándares de calidad, permitiendo a los fabricantes de alimentos mantenerse al día con las demandas de los consumidores de alimentos de calidad a un precio competitivo.

Con el rápido desarrollo del uso de la IA y las soluciones digitales cada vez más avanzadas y comunes en toda la cadena de valor del suministro de alimentos, el impacto positivo para la industria alimentaria en general es evidente.

En pocas palabras, los beneficios de la recolección de datos no son sólo para los que cosechan, sino que se extienden a toda la industria y los sectores que de ella se alimentan.

La digitalización permite cuantificar avances desde el campo hasta la selección y distribución de productos alimenticios.

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Director general de Agmatix.


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