Os desafios de projetar maquinários adequados à agricultura digital
Um dos conceitos mais relevantes para a agroindústria atualmente é a agricultura digital. Nesse modelo de produção agrícola, várias tecnologias, como inteligência artificial, digital twins e machine learning, são utilizadas para otimizar processos e desenvolver equipamentos mais eficientes.
Além da atualização de maquinários, como colheitadeiras e tratores, novos dispositivos e tecnologias têm se tornado indispensáveis para o setor, como sensores, drones, softwares e dispositivos inteligentes. No entanto, essas mudanças também trouxeram novos desafios para engenheiros e projetistas e as empresas do setor precisam se adaptar ao panorama atual para se manterem competitivas.
Para saber mais sobre os desafios atuais da produção agrícola, acesse o webinar Simulação aplicada à agroindústria.
Principais diferenças entre agricultura digital e o modelo convencional
Os equipamentos agrícolas tradicionais são projetados para atender às necessidades da agricultura convencional e não possuem a mesma capacidade de gestão da produção, do solo e da água. Com isso, surgem dificuldades para gerenciar os processos.
A agricultura digital se destaca principalmente pela automação, coleta de dados, eficiência e melhor uso dos recursos. Com a aplicação da tecnologia de digital twins, ou gêmeos digitais, é possível obter dados precisos e seguros, melhorando a tomada de decisões e potencializando a produção.
No atual cenário, a agricultura digital ganha espaço significativo e tende a crescer nos próximos anos. Segundo a consultoria 360 Research & Reports, a agricultura digital deve ter um crescimento médio de 15,9% ao ano até 2026.
Um dos principais desafios enfrentados pelos fabricantes de maquinário agrícola é projetar equipamentos adequados para a agricultura digital. Converse com um dos nossos engenheiros especialistas e veja como adequar seus projetos na agroindústria.
As principais tecnologias em projetos de agricultura digital
Interconectividade no campo:
Um dos principais desafios para o desenvolvimento de maquinários adequados à agricultura digital é a interconectividade no campo, ou seja, a integração de sensores, sistemas de monitoramento e análise de dados. Os equipamentos agrícolas precisam ser capazes de coletar e transmitir informações precisas em tempo real.
Automação:
Além disso, os maquinários precisam ser capazes de se adaptar a diferentes condições e tipos de solo, bem como ao uso de diferentes tipos de culturas. Isso pode exigir o desenvolvimento de tecnologias de automação e inteligência artificial, para garantir que os equipamentos possam realizar tarefas de forma autônoma e eficiente.
Coleta e análise de dados:
Dados são essenciais para otimizar a produção agrícola. O conhecimento sobre o solo, clima e demais variáveis do campo e dos equipamentos, possibilita uma precisão cada vez maior e aumento na produção.
Os gêmeos digitais permitem monitorar processos em tempo real, para corrigir falhas e aumentar a eficiência rapidamente. A manutenção preditiva é essencial para o sucesso da agricultura digital.
Acesse o webinar Digital Twin: descubra a nova abordagem para a engenharia do futuro para conhecer a importância desta tecnologia.
Otimização de equipamentos:
Outro desafio é prever falhas nos maquinários e equipamentos, para evitar paradas e perda de produtividade. Além disso, a maior resistência mecânica dos componentes garante mais durabilidade e custo-benefício. Para alcançar esses objetivos na produção, é preciso fazer diversos testes para desenvolvimento, o que demanda tempo e custos altos.
Os produtos devem ser viáveis, seguros, eficientes e resistentes para garantir o sucesso na produção agrícola. E mesmo com as tecnologias de interconectividade do campo, é importante prever uma possível baixa cobertura de internet.
Como a simulação computacional ajuda a projetar maquinários inteligentes
Com todo o contexto dos desafios que vimos acima, a simulação computacional se torna uma aliada indispensável para otimizar projetos, desenvolvendo maquinários inteligentes e adaptados para a agricultura digital, permitindo acelerar os ciclos de projeto do produto.
A simulação possibilita criar protótipos virtuais para analisar desempenho e a eficiência de diferentes projetos de equipamentos agrícolas, antes mesmo de construí-los fisicamente. Ou seja, o tempo e custo de prototipagem física são muito menores, possibilitando a identificação de problemas e ajustes.
Isso acontece porque a simulação computacional utiliza modelos matemáticos para simular o comportamento de diferentes componentes e sistemas de maquinários agrícolas. Com modelos precisos e realistas chega-se a projetos mais seguros, eficientes e econômicos. Veja como é possível simular o movimento em terreno irregular:
É possível testar diferentes cenários e ajustar parâmetros até que um design eficiente e preciso seja alcançado, o que ajuda a otimizar o processo e reduzir custos. Em resumo, a simulação computacional contribui para:
- Análise de desempenho
- Testes e validação de segurança
- Testes de usabilidade
- Otimização de design
- Redução de custos
No momento de buscar uma empresa para a simulação computacional é importante selecionar as que contam com uma equipe de engenheiros especializados para direcionar a melhor solução ao seu caso. Além disso, aposte em empresas que ofereçam suporte ativo não só na escolha, mas durante a utilização da tecnologia.
Para saber mais sobre a escolha e implementação de ferramentas de simulação para a agroindústria, converse com um engenheiro especialista da ESSS.
Outras aplicações da simulação computacional na agroindústria
A simulação computacional também permite a melhoria de processos de cultivo e fertilização. É possível, por exemplo, simular a preparação do solo e a eficiência de espalhadores de sementes e de fertilizantes, assim como o projetar padrões de fluxo de silo eficientes ou estudar o comportamento de cultivos como feno, cana-de-açúcar e trigo. No setor sucroalcooleiro, a prototipagem virtual já está revolucionando todas as etapas de produção.
Por fim, a simulação computacional pode contribuir para a sustentabilidade ambiental na agricultura. Ao permitir os testes virtuais de diferentes soluções de maquinário agrícola, a simulação pode ajudar a identificar as opções mais eficientes e sustentáveis em termos de consumo de energia e emissões de carbono.
