Tecnologia no agronegócio

A indústria agrícola está sendo transformada com o indicador de pesagem digital 920i® da Rice Lake. Não somente a agricultura, mas também a pecuária está ganhando tecnologia de ponta no campo.

O mercado de T.I está em expansão. Mercados globais como saúde, tecnologia e finanças já se transferiram para o uso de dados importantes para analisar e prever as tendências da indústria e as flutuações do mercado. Com esta informação, os cuidados de saúde podem ser mais personalizados, a tecnologia mais orientada para o consumidor e as finanças mais lucrativas. Outras indústrias, como a agricultura, têm sido mais lentas para adaptar grandes dados devido ao envelhecimento da população e ao custo da agricultura inteligente. Porém essa realidade vem mudando a cada dia.

A internet das coisas é um termo popular usado para descrever um ambiente onde as coisas físicas, equipadas com sensores, transferem dados de forma sem fio através de uma rede sem qualquer interferência humana. A comunicação pode variar desde veículos, dispositivos médicos, máquinas de café a até as tomadas e aparelhos em residências.

Outra área que está ganhando espaço é o agronegócio. Para a indústria agrícola, a Internet das coisas está revolucionando e ajudando a reduzir a lacuna entre necessidade e recursos. Onde os agricultores antigamente puderam conhecer intuitivamente e tomar decisões sobre suas terras apenas pelo toque e visão, hoje a tecnologia tem o potencial de reproduzir esse conhecimento e dar um passo adiante. Os sensores no solo e nos equipamentos agrícolas podem transferir dados de alto nível, otimizando a utilização da água e melhorando o rendimento geral. Os sensores de alimentação podem alertar os distribuidores quando os níveis estão reduzindo a criação, a logística e a compra de produtos de melhor uso e eficiência. Tudo isso para gerar inteligência não necessariamente artificial, mas inteligência agrícola.

O caminho para a agricultura inteligente começa com fontes de dados acessíveis e definíveis. Isso pode ser derivado do valor nutritivo do solo, do ciclo de reprodução dos animais, dos padrões climáticos durante a época de colheita ou das porcentagens de umidade em um funil de alimentação, entre muitas outras aplicações. Os agricultores então, podem criar um modelo de dados linear com equações simples e poucas variáveis. Com base nesses dados, os padrões podem ser avaliados e as tendências previstas. Adicione várias equações e variáveis, e os agricultores são capazes de produzir um modelo de previsão de aprendizagem mecânica. Problemas complexos e variáveis ​​de múltiplas fontes são usados ​​para analisar, prever e depois adotar sistemas agrícolas.

Quando usado em conjunto com a análise de dados, os registros de peso podem ser críticos na tomada de decisão chave. Usando o indicador de peso digital 920i®, você terá uma maneira mais rápida e eficiente para utilização das informações no sistema de pesagem, agilizando o processo que possibilita a diminuição de custos.

Fonte: Ricelake.com