Tendencias en sistemas digitales y tecnologías de la información

La digitalización está impregnando todos los aspectos de nuestra vida profesional y personal a un nivel sin precedentes. Este desarrollo también es evidente en la agricultura, especialmente en la maquinaria agrícola.

Como resultado, casi ninguna máquina, sistema o producto nuevo aparece en el mercado sin componentes electrónicos y software más o menos complejos. Cuanto más caro es un producto, más importante se vuelve el servicio y el mantenimiento profesional.

En consecuencia, las máquinas de mayor rendimiento se conectan naturalmente a internet. Sin embargo, la tendencia hacia una automatización cada vez mayor requiere sistemas cada vez más inteligentes, como el uso de tecnología de sensores complejos, tecnología de control y regulación, e inteligencia artificial.

Sistemas inteligentes para aumentar la automatización

Sin embargo, esta tendencia no es casualidad; se debe fundamentalmente a los siguientes factores:

• La demanda de trabajo de calidad en los diversos procesos de la producción agrícola aumenta constantemente. La precisión en el cultivo del suelo, la tecnología de siembra, la protección de cultivos, la fertilización y la tecnología de cosecha requiere un control y una monitorización sofisticados de los procesos, así como la correspondiente tecnología de sensores y actuadores.

• La complejidad de las máquinas aumenta constantemente. Por otro lado, existe una escasez de personal operativo debidamente cualificado. Sistemas tan inteligentes y complejos requieren un concepto operativo lo más simple posible.

• Existe una presión considerable para aumentar aún más la eficiencia laboral. Es necesario conservar los recursos y reducir las horas de trabajo. Por lo tanto, es necesario aumentar aún más la potencia de las máquinas. Por lo tanto, los ajustes de las máquinas deben ajustarse con la mayor precisión posible a las condiciones ambientales. Esto también requiere una tecnología de sensores adecuada.

• Los problemas, errores y fallos de componentes o sistemas consumen mucho tiempo y dinero. Por lo tanto, es fundamental identificarlos a tiempo, lo que requiere el uso de tecnología de sensores, que en algunos casos puede ser muy compleja.

• Debido al cambio climático, con períodos de sequía por un lado y fuertes lluvias por otro, se hace cada vez más necesario reconocer situaciones inesperadas y responder a ellas con flexibilidad.

• Las presiones de tiempo y costes impulsan a las máquinas y sistemas a automatizarse cada vez más y, en última instancia, a operar de forma autónoma. El sistema debe monitorizarse a sí mismo, su entorno y el proceso de trabajo, e integrarse en un sistema de gestión.

Sin embargo, esto solo es posible gracias al rápido desarrollo de nuevas tecnologías innovadoras. La digitalización, y en particular la inteligencia artificial, desempeñan actualmente un papel fundamental. Siempre que se disponga de los datos adecuados, los métodos de IA pueden utilizarse para modelar una amplia variedad de procesos. Esto permite, por ejemplo, obtener información de datos de imágenes para el control de procesos.

Los modelos se pueden entrenar basándose en esto. Los modelos de alta calidad permiten realizar predicciones, lo que facilita la toma de decisiones automatizada. Esto requiere sistemas de sensores integrales y métodos de aprendizaje automático. Gracias a las tecnologías de comunicación accesibles, los datos de proceso suelen enviarse directamente a la nube del fabricante, donde pueden evaluarse y procesarse cómodamente.

En este ámbito se observan numerosos avances nuevos que se describen con más detalle a continuación.

Desarrollos innovadores

Los avances en el área de sistemas digitales y TI se han dividido en cuatro categorías diferentes, algunas de las cuales se superponen:

• Tecnología de sensores y sistemas de predicción

• Visión por computador

• Sistemas de gestión

• Componentes de hardware y software

Tecnología de sensores y sistemas de predicción

Los sensores se utilizan para registrar parámetros individuales y proporcionar datos. Para evaluar situaciones con precisión y basar decisiones en ellas, a menudo es necesario implementar modelos preentrenados mediante métodos de IA. La monitorización de vibraciones es un ejemplo típico.

A Agrosentinels Kft. ofrece un sensor de vibraciones del mismo nombre en combinación con un sistema de diagnóstico que permite la monitorización de fallos en tiempo real y la detección temprana de daños en los componentes de la maquinaria agrícola.

la empresa italiana COMET SpA presenta Campus, un sistema de diagnóstico de bombas en equipos de protección de cultivos basado en diversos sensores. EMILIANA SERBATOI SrL ofrece Emil Level, un sensor de nivel diseñado principalmente para su uso en tanques móviles.

Otro producto muy interesante es el Intuitu Smart Pressure Assistant de Neumáticos pesados ​​​​Nokian Ltd. Al igual que un sistema de monitoreo de presión de neumáticos, el sensor de presión se integra directamente en el neumático y transmite datos de presión, temperatura y peso a un teléfono inteligente a través de la nube. Esto permite ajustar fácilmente la presión correcta de los neumáticos. TECALEMIT Flow es un medidor de flujo para sistemas de tanques que también se conecta a una nube de datos.

El riego a medida cobra cada vez mayor importancia. El requisito previo para ello es conocer el agua disponible para las plantas en el suelo. Para lograrlo, Análisis de sequías GmbH, una spin-off del Centro de Investigación de Jülich, ha desarrollado Dürrepilot, que proporciona un potente sistema de gestión del riego basado en sensores TDR en el suelo, modelos de plantas y previsiones meteorológicas diarias.

La empresa austriaca Agricultor, especialista en riego, desarrolló Cosmofield. Este sistema utiliza el principio de detección de neutrones cósmicos para medir la humedad del suelo. Un sensor cubre de 5 a 10 hectáreas de tierra cultivable, eliminando la necesidad de un gran número de sensores de suelo individuales.

En el campo de la detección de plagas, EFOS doo Presenta AURA 2 SC, una trampa solar para insectos que utiliza luz ultravioleta en lugar de feromonas y cuenta con evaluación basada en IA. La misma empresa también desarrolló BARKB SC, una trampa solar para escarabajos con evaluación automatizada.

Visión por computador

El desarrollo de sistemas de cámaras cada vez más asequibles y, sobre todo, las posibilidades del análisis de imágenes mediante aprendizaje automático han dado lugar a numerosos avances. En particular, la evaluación de imágenes de drones es cada vez más diversificada.

A Servicios de Proofminder utiliza imágenes de drones y cámaras de alta resolución en AI Agronomist para la detección de malezas, la predicción del rendimiento, el recuento de cultivos, la evaluación de daños causados ​​por el clima y la vida silvestre y mapas de pulverización precisos, lo que respalda más de 30 casos de uso.

ZONEYE, desde Mapas del cielo sroTambién utiliza un algoritmo de inteligencia artificial basado en la nube para detectar más de 30 especies de plantas a partir de imágenes de drones. Universidad de Ciencias Aplicadas de Kiel desarrolló Dynamic Field Scout, que utiliza ortofotografías de drones para determinar los contornos actuales y exactos del campo y también detectar obstáculos en el proceso. Photoheyler GmbH ofrece la plataforma de entrenamiento de IA personalizada para entrenar algoritmos de IA con las propias imágenes del usuario.

A Electrónica de brigada Ofrece un nuevo sistema de monitoreo con cámara frontal con detección de personas y tráfico basada en IA, que incluye mensajes de alerta. La cámara frontal ya ha sido probada por DLG.

EasyMatch, desde Amazonen Werke GmbH, permite el ajuste automatizado de la abonadora, identificando mediante análisis de imágenes el fertilizante comercial a aplicar. Ingeniería de software Hagedorn GmbH lanza VISION, un sistema de cámara 3D basado en IA que permite supervisar el rendimiento de los implementos. Por ejemplo, permite detectar automáticamente obstrucciones en un cultivador.

Visión Pro de Abeja de campoPor otro lado, es una solución de modernización para un sistema de dirección, que también incluye una cámara RGB y NIR para calcular el índice de vegetación (EVI) en tiempo real. Con WIN – Weeder Intelligent Network, Rau Serta Hydraulik GmbH ofrece un sistema de reconocimiento de filas basado en cámaras para el control de la azada y la guía de pistas.

A Claas Desarrolló un sistema de reconocimiento de piezas de repuesto impulsado por inteligencia artificial mediante el análisis de imágenes de una fotografía para encontrar rápidamente la pieza de repuesto correcta.

Sistemas de gestión

Cuanto más costoso y complejo sea un sistema, más importante se vuelve la gestión de las máquinas. Una alta utilización de las máquinas, la monitorización y una funcionalidad optimizada son requisitos previos para un funcionamiento eficiente.

A Lemken Ya ha presentado innovaciones con iQblue. El sistema de monitorización de herramientas iQblue para evaluar el estado de las cuchillas del cultivador, presentado (y premiado) hace dos años, se ha ampliado para convertirse en el iQblue Smart Implement. Además de la velocidad del rodillo, también se monitoriza el flujo de cultivo para detectar obstrucciones. iQblue Machine Connect permite conectar en red combinaciones de dispositivos con y sin funcionalidad ISOBUS propia en una sola unidad.

A ClaasPor otro lado, ha desarrollado un sistema de asistencia basado en IA para la operación y el mantenimiento de las máquinas. Un chatbot con un módulo de análisis responde a preguntas específicas y facilita la planificación de las medidas de mantenimiento y reparación en el taller autorizado. El Claas Green Yield Score permite la recopilación y asignación automatizadas de datos de emisiones a lo largo de las cadenas de producción agrícola. Esto implica la asignación del consumo de combustible a las respectivas etapas del proceso.

Con los servicios conectados del operador, Caso IH Ofrece un total de cuatro servicios digitales para ayudar a los conductores a optimizar el uso de sus máquinas, evitando errores y aumentando la productividad. Operator Insight analiza los datos de la máquina en tiempo real y proporciona información inmediata al conductor. El Informe Operativo analiza el consumo, las emisiones de CO2 y el rendimiento, vincula los datos con información experta, identifica errores operativos y muestra las tendencias de consumo y emisiones, incluyendo sugerencias específicas de mejora. El Panel Operativo ofrece a los concesionarios una potente herramienta para la planificación proactiva del mantenimiento y la mejora del servicio. Operator Advisor genera información de conducción individualizada basada en los datos de la máquina.

A FarmBlick GmbH desarrolló SRC Smart Relay Cropping, una herramienta para la planificación automática de vías, optimización de campos y transferencia de datos directamente al sistema de dirección.

Con la unidad de control de tracción TCU de AgXeed bvLas tareas planificadas centralmente pueden realizarse con una flota multimarca existente (tractor, máquina autopropulsada, robot, etc.). Dependiendo del nivel tecnológico, el alcance del pedido puede abarcar desde líneas de seguimiento hasta rutas completas, incluyendo configuraciones de implementos.

A Fábrica de máquinas Bernhard Krone Se desarrolló SPARTA, un sistema para la descripción estandarizada del comportamiento espaciotemporal (trayectorias) de los movimientos de máquinas. El objetivo es la interoperabilidad entre combinaciones de máquinas de diferentes fabricantes.

A Syngenta Agro GmbH lanza dos nuevos sistemas: Cropwise Operations AI Machine Pool, una plataforma de alquiler de máquinas que sugiere combinaciones óptimas de equipos a los agricultores mediante el análisis en tiempo real del trabajo de campo planificado y la utilización de la maquinaria. Machine Manager permite crear órdenes de trabajo teniendo en cuenta el terreno, el tipo y la composición del suelo, las condiciones climáticas y las etapas de crecimiento del cultivo. Un módulo telemático integrado facilita la asignación de máquinas, el control de calidad y la monitorización en tiempo real.

A AGMO Inc. Ofrece SeamOS, una plataforma de "ecosistema como servicio". Este sistema operativo abierto permite el desarrollo de aplicaciones y complementos, por ejemplo, para aplicaciones ISOBUS.

Con Panorama Passmaster, ptx Proporciona visualización en tiempo real de los datos de la máquina, incluido el intercambio de datos entre máquinas en la cabina del tractor, facilitando así la coordinación del trabajo entre múltiples máquinas y operadores mediante la combinación de mapas de aplicaciones.

Componentes de hardware y software

Los nuevos componentes de hardware y software forman la base para sistemas más complejos y un mayor grado de automatización.

A Centro de movimiento desarrolló una nueva pantalla y controlador llamado CrossCore A100. El WEED-IT DASH de Rometron BB, por otro lado, es parte de un sistema de pulverización localizada que consta de una pantalla táctil, un controlador y un módulo de comunicación. Tecnología Neousys GmbH ofrece el Flattop sin ventilador, una unidad de control a prueba de polvo con seis entradas de cámara para aplicaciones de IA. El STEERMASTER de Marinelli es un sistema de integración de sensores, control remoto y adquisición de datos para la conducción autónoma.

El NX Next Motion Arnold NextG GmbH Es sumamente interesante. Se trata de un sistema completo de conducción por cable que sustituye la dirección mecánica, los frenos y las conexiones de la transmisión por conexiones electrónicas, y está homologado para su uso en carretera. La solución de modernización DUXALPHA de la misma empresa es un sistema de guiado 3D para terrenos todoterreno. Los carriles se planifican según la pendiente del terreno y el ancho de trabajo.

El logiBUS2026 de HR Agrartechnik GmbH Es un excelente ejemplo. Esta es la siguiente versión de un entorno de desarrollo gráfico intuitivo para aplicaciones ISOBUS. ISO Cloud Control de Martillo Zun También es interesante: aquí, el controlador de tareas ISOBUS se conecta directamente a la nube. De esta forma, una nueva tarjeta de aplicación se sincroniza inmediatamente con el vehículo.

El Smartstick de Hagedorn Software GmbH Sustituye la memoria USB para transferir pedidos, rutas y mapas de aplicaciones por una aplicación en el smartphone del usuario. El terminal la reconoce como una memoria USB. AgGateway Presenta una nueva versión de ADAPT, un modelo de datos para un diseño de archivos común, portátil e interoperable.

Con Mela, la IAV GmbH Ofrece un sistema que permite analizar vídeos de gran tamaño, datos de medición o texto. VLLM, una herramienta ampliamente utilizada en la industria automotriz, permite generar escenarios críticos de conducción.

Conclusión y perspectivas

La Agritechnica de este año también presentará una amplia gama de novedades en sistemas digitales y TI. Las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial, y en particular el aprendizaje automático, se están explorando en diversas aplicaciones.

En particular, en el procesamiento de imágenes, esto puede utilizarse para generar información que antes solo estaba disponible para los humanos. Los componentes sofisticados dentro de sistemas complejos requieren el desarrollo de nuevos sistemas de gestión para que las máquinas puedan utilizarse eficientemente. Las decisiones se transfieren cada vez más al sistema.

Por lo tanto, se espera que en el futuro se introduzcan cada vez más sistemas autónomos, pero también es necesario demostrar su aplicación beneficiosa.

por Heinrich Prankl, Wieselburg (Austria)