Los desafíos de diseñar maquinarias adecuadas a la agricultura digital
En la actualidad, uno de los conceptos más relevantes para la agroindustria es la agricultura digital. En este modelo de producción agrícola se utilizan diversas tecnologías, como la inteligencia artificial, digital twins y machine learning para optimizar los procesos y el desarrollo de equipos más eficientes.
Además de la actualización de maquinarias tales como cosechadoras y tractores, nuevos dispositivos y tecnologías se han vuelto indispensables para el sector, es el caso de sensores, drones, software y dispositivos inteligentes. Sin embargo, estos cambios también han supuesto nuevos desafíos para ingenieros y diseñadores, por lo que las empresas del sector deben adaptarse al panorama actual para seguir siendo competitivas.
Para conocer más sobre los desafíos actuales de la producción agrícola, accede al webinar Simulación aplicada a la agroindustria.
Principales diferencias entre agricultura digital y el modelo convencional
Los equipos agrícolas tradicionales están diseñados para satisfacer las necesidades de la agricultura convencional y no presentan la misma capacidad para gestionar la producción, el suelo y el agua. Por lo tanto, surgen dificultades a la hora de gestionar los procesos.
La agricultura digital se distingue principalmente por la automatización, recopilación de datos, eficiencia y mejor uso de los recursos. Con la aplicación de la tecnología de digital twins o gemelos digitales es posible obtener datos precisos y seguros, lo que mejora el proceso de toma de decisiones y potencia la producción.
En el escenario actual, la agricultura digital gana espacio significativo y tiende a crecer en los próximos años. Según la consultora 360 Research & Reports, la agricultura digital debe tener un crecimiento medio del 15,9% anual hasta 2026.
Uno de los principales desafíos a los que se enfrentan los fabricantes de maquinaria agrícola es el de diseñar equipamientos adecuados para la agricultura digital. Conversa con uno de nuestros ingenieros especialistas y descubre cómo hacer que tus diseños se adapten a la agricultura digital.
Las principales tecnologías en los proyectos de agricultura digital
Interconectividad en el campo:
Uno de los principales desafíos para el desarrollo de maquinaria adecuada para la agricultura digital, es la interconectividad en el campo, es decir, la integración de sensores, sistemas de monitoreo y análisis de datos. Los equipos agrícolas tienen que ser capaces de recoger y transmitir informaciones precisas en tiempo real.
Automatización:
Además, las maquinarias deben ser capaces de adecuarse a las diferentes condiciones y tipos de suelo, así como al uso de diferentes tipos de cultivos. Esto puede requerir el desarrollo de tecnologías de automatización e inteligencia artificial para garantizar que los equipos puedan realizar tareas de forma autónoma y eficiente.
Recopilación y análisis de datos:
Los datos son esenciales para optimizar la producción agrícola. El conocer datos sobre el suelo, el clima y otras variables del campo y equipos, permite una precisión cada vez mayor y un aumento de la producción.
Los gemelos digitales permiten supervisar los procesos en tiempo real, corregir fallas y aumentar rápidamente la eficiencia. El mantenimiento predictivo es esencial para el éxito de la agricultura digital.
Optimización de equipos:
Otro desafío, es el prever y evitar averías en maquinarias y equipos, evitando paradas y pérdidas de productividad. Además, la mayor resistencia mecánica de los componentes garantiza una mayor durabilidad y costo-beneficio. Para alcanzar estos objetivos en la producción, es necesario realizar varias pruebas de desarrollo, lo que exige tiempo y costos elevados.
Los productos deben ser viables, seguros, eficientes y resistentes para garantizar el éxito de la producción agrícola.Incluso con tecnologías de interconectividad del campo, es importante prever una posible baja de cobertura de internet.
Webinar: Conoce cómo optimizar máquinas agrícolas y pesadas mediante simulación.
Cómo ayuda la simulación computacional a diseñar maquinarias inteligentes
Con todo el contexto de los desafíos planteados, la simulación computacional se convierte en un aliado indispensable para optimizar los proyectos, desarrollando máquinas inteligentes adecuadas para la agricultura digital y permitiendo acelerar los ciclos de diseño del producto.
La simulación permite crear prototipos virtuales para analizar el rendimiento y la eficiencia de diferentes proyectos de maquinaria agrícola, incluso antes de ser construidos físicamente. Es decir, el tiempo y el costo de crear prototipos físicos son muy inferiores, lo que permite identificar problemas y también realizar ajustes.
Esto, es debido a que la simulación computacional utiliza modelos matemáticos para simular el comportamiento de los distintos componentes y sistemas de maquinarias agrícolas. Con modelos precisos y realistas se pueden conseguir proyectos más seguros, eficientes y económicos. Descubre cómo es posible simular el movimiento en terreno irregular:
Se pueden ensayar diferentes escenarios y ajustar los parámetros hasta lograr un diseño eficiente y preciso, lo que ayuda a optimizar el proceso y a reducir costos. En resumen, la simulación computacional contribuye para:
- Análisis de rendimiento
- Pruebas y validación de seguridad
- Pruebas de usabilidad
- Optimización del diseño
- Reducción de costos
Al momento de buscar una empresa de simulación computacional, es importante seleccionar las que cuentan con un equipo de ingenieros especializados para orientar la mejor solución al caso. Además, se recomienda apostar por empresas que ofrezcan apoyo activo no sólo en la elección, sino también durante el uso de la tecnología.
Si quieres saber más sobre cómo elegir e implementar herramientas de simulación para la agroindustria, conversa con un ingeniero especialista de ESSS.
Otras aplicaciones de la simulación computacional en la agroindustria
La simulación computacional, también permite optimizar los procesos de cultivo y fertilización. Por ejemplo, es posible simular la preparación del suelo y la eficiencia de los esparcidores de semillas y fertilizantes, así como diseñar patrones eficientes de flujo de silos o estudiar el comportamiento de cultivos, como el heno, la caña de azúcar y el trigo.
Descubre cómo el prototipado virtual está revolucionando el cultivo de la caña de azúcar y la producción de alcohol.
Por último, la simulación computacional puede contribuir a la sostenibilidad ambiental en la agricultura. Al permitir ensayar virtualmente distintas soluciones de maquinaria agrícola, la simulación puede ayudar a identificar las opciones más eficientes y sostenibles en términos de consumo de energía y emisiones de carbono.
