Datos, datos en todas partes, tantos datos que se hace difícil pensar.
A medida que proliferan los drones, los sensores, las aplicaciones y otras tecnologías, puede resultar difícil encontrar tiempo para entenderlo todo.
“Todo el mundo habla de la inteligencia de datos en la agricultura. Es una palabra de moda muy buena”, afirmó Kim Bui, quien dirige la nueva plataforma digital de la empresa AgroFresh para el análisis de datos e infraestructuras, FreshCloud. “Pero hay demasiados datos y por ahora nadie entiende qué significa esa información”.
Ahora las empresas emergentes y el sector tradicional de proveedores de servicios prometen soluciones para esta parálisis de datos, como a menudo se la denomina, con estrategias de integración que ponen los conocimientos basados en datos en el primer plano de los encargados de tomar decisiones. Good Fruit Grower habló con dos de esas empresas, cada una de las cuales aborda los extremos opuestos de la cadena de suministro de frutas: AgroFresh e innov8.ag, empresas emergentes de tecnología agrícola con sede en Walla Walla, Washington.
“Para nosotros, se trata de reunir datos de sensores del mundo real y, más importante aún, datos que no son de sensores, como datos sobre la mano de obra, productos químicos, agua, suelo, cosecha e imágenes para brindar a los productores información valiosa para sus operaciones”, explicó Steve Mantle. quien fundó innov8.ag después de una carrera en Microsoft.
Tanto Mantle como Bui dijeron que la revolución de la inteligencia de datos de la industria de los árboles frutales debe ser un deporte de equipo: las empresas de tecnología y software con diferentes áreas de especialización deben unir esfuerzos para combinar las diferentes capas de datos y así lograr un mejor entendimiento. Ellos visualizan un futuro con plataformas construidas a partir de colaboraciones que extraigan datos de una docena de aplicaciones diferentes sobre el clima, el riego, la obtención de imágenes y la mano de obra, de manera que un gerente de huertos tuviese, en un teléfono, un centro de control o coordinación centralizado que extraiga datos climáticos de los huertos y los envíe al almacén cuando sea necesario para tomar decisiones relacionadas con el almacenamiento.
“Si soy productor y puedo decidir cómo cultivo o manejo mi fruta para obtener el mejor resultado, quiero saberlo”, afirmó Bui. “En este momento, esos datos están aislados y, desafortunadamente, es muy difícil vincularlos”.
Integración en los huertos
Reducir ese potencial de parálisis es también uno de los principales objetivos del Proyecto Smart Orchard, una colaboración entre la Comisión de Investigación de Árboles Frutales de Washington, la Universidad Estatal de Washington, innov8.ag y Chiawana Orchards.
Los miembros del equipo de Smart Orchard compartieron reflexiones sobre el primer año del proyecto y sus planes futuros en la reunión anual de la Asociación de Árboles Frutales del Estado de Washington en diciembre.
“Fue un éxito total”, afirmó Ines Hanrahan, directora de la comisión de investigación. “Nos permitió cambiar la discusión sobre los sensores y cómo integrarlos”.
El gerente de operaciones de campo de Chiawana Orchards, Shawn Tweedy, indicó que el atractivo de asociarse con el proyecto es la expectativa de que la coordinación de datos de humedad, nutrición, imágenes y otros factores brinde conocimientos más prácticos.
“Una de las cosas que ha sido difícil para nuestra organización es que los proveedores tienen que producir algo que nos permita tomar medidas de inmediato, no solo un montón de datos que tengamos que procesar”, señaló.
Durante la primera temporada, innov8.ag fue capaz de reunir en un solo panel datos provenientes de muchas de las diferentes empresas de sensores participantes, por lo que se disponía de más información en un solo lugar.
Sin embargo, el desafío tecnológico fue en realidad la parte fácil, afirmó Mantle. Vincular múltiples flujos de datos para convertirlos en información práctica que los productores como Tweedy desean obtener requiere mucha investigación para comprender la mejor manera de realmente utilizar los datos disponibles procedentes de sensores, drones y aplicaciones.
“Lo que realmente se vuelve complejo es determinar y definir los indicadores clave de desempeño”, recalcó Mantle en una entrevista con Good Fruit Grower. “Estamos trabajando en cómo mostrar la interrelación (de datos de imágenes y sensores) de una manera simple para que los productores, que no son científicos de datos, la comprendan de un vistazo”.
Tomemos, por ejemplo, las decisiones sobre el riego. Esa es un área en la cual Mantle considera que sus esfuerzos de integración de datos ya ofrecen beneficios. Los usuarios pueden aportar datos de sensores de humedad del suelo, datos de caudal de riego y datos meteorológicos provenientes de diferentes proveedores en una sola plataforma para facilitar el monitore0 y la planificación.
Eventualmente, se puede encontrar una simbiosis similar alineando los datos de imágenes que cuentan la carga de la cosecha y los datos de seguimiento del trabajo que calculan los salarios de la cosecha, pero es un rompecabezas más difícil de resolver en este momento.
Una nube de calidad
Bui se unió a AgroFresh en 2019, después de 25 años en la industria de los semiconductores, aportando su conocimiento en la gestión de datos al nuevo esfuerzo de FreshCloud ya que la empresa detectó una oportunidad.
“La industria realmente carece de visibilidad en la cadena de suministro”, afirmó. “Es realmente complejo, pero pensamos: ‘¿Podemos aprovechar nuestra herencia en términos de nuestro conocimiento sobre cómo se cultiva y almacena la fruta y convertir eso en conocimientos prácticos que ayuden a nuestros clientes a llevar una estupenda pieza de fruta de su granja al consumidor?’”
La calidad de la fruta en la cadena de suministro poscosecha comienza con un tiempo de cosecha optimizado, por lo que uno de los primeros elementos de la plataforma FreshCloud en desarrollo es una herramienta para digitalizar las pruebas de almidón, llamada HarvestView.
Es una “aplicación para compartir fotos glorificada”, aseguró Bui. Pero al tomar fotografías de la fruta bañada en yodo, los datos del aclaramiento de almidón se sincronizan con los datos del GPS, la fecha y la hora en el sistema. Luego, las imágenes pasan a un modelo de aprendizaje automático que puede medir la madurez con más consistencia y precisión que las personas. También se puede incluir información sobre el tamaño, el color y la presión.
Con esa información en la nube, comenzaron a descubrir en qué otro lugar de la cadena de suministro se podría usar la información sobre la madurez de la fruta para tomar mejores decisiones, y cómo automatizar la recopilación de información de calidad en los procesos que le siguen a la cosecha como son la recepción, el almacenamiento y el envasado, indicó Bui. Su objetivo es poner la información correcta en el lugar correcto y en el momento correcto, de modo que los gerentes de almacén o las oficinas de ventas puedan tener la información sobre la calidad que necesitan para tomar las mejores decisiones para cada pieza de fruta.
Eso significa integrar los datos de FreshCloud en muchos de los sistemas de datos existentes que operan en las grandes empresas de frutas, explicó Bui, en lugar de intentar reemplazar algo.
“Los clientes ya están agobiados con tantos sistemas”, señaló. “No queremos cambiar su proceso. Queremos ayudar a optimizarlo”.
A finales de 2020, algunos de los clientes más importantes se apuntaron para hacer precisamente eso, inclusive Montague, un gran productor de frutas australiano.
FreshCloud tiene otras herramientas en desarrollo, pero Bui dijo que AgroFresh también quiere asociarse con otras compañías de sensores y datos para incorporar otros flujos de datos y así monitorear indicadores de calidad de la fruta desde el árbol hasta la bandeja de empaque.
“¿Cuál es nuestro punto fuerte? Es como cultivamos y manejamos la fruta. No estamos construyendo sistemas de seguimiento de contenedores o sensores de riego”, aclaró Bui. “Al fin y al cabo, se trata de integración”.
—por Kate Prengaman
