Cómo el IoT puede incrementar la producción de la agroindustria

A paso lento (pero seguro) la industria agropecuaria avanza hacia la industria 4.0.

Publicado el 20 Dic 2023

Lucas Dardano

Gerente de Línea de Negocio para la división General Industry en Atlas Copco Argentina

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En Argentina la fabricación de maquinaria agrícola está centralizada principalmente en Santa Fe y Córdoba. En términos económicos, los tractores presentan el nivel de facturación más alto, seguido de las sembradoras y cosechadoras, de acuerdo con el último Índice de Producción Industrial Manufacturero (IPI), emitido por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (Indec).

Al mismo tiempo, es importante señalar que las exigencias del mercado obligan a los equipos pesados a implementar funciones que antes solo se encontraban en el sector automotriz, como tecnología GPS, funciones de escaneado del terreno o motores híbridos.

Ante este contexto de evolución constante, las tecnologías emergentes de la cuarta revolución industrial aportan la agilidad necesaria para aumentar hasta en un 40% la producción de maquinaria agrícola. Pero, ¿está el sector preparado para afrontar la transformación digital? ¿Cuáles son las tecnologías disponibles en el mercado capaces de catalizar la fabricación inteligente de orugas, sembradoras y cosechadoras?

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En Argentina la fabricación de maquinaria agrícola está centralizada principalmente en Santa Fe y Córdoba.

Lo que puede decirse es que ho hay un 10% del sector que está transitando este cambio y otro 45% restante que aún no se encuentra preparado para encarar la digitalización de sus procesos productivos.

“Un 45% de la agroindustria no se encuentra preparado para la digitalización”

La oferta existente de tecnología es muy variada: herramientas eléctricas y neumáticas para realizar torques con precisión, alternativas energéticas sostenibles, tecnología de sensores, creación de gemelos digitales en el mundo offline e Inteligencia Artificial (IA) para diagnosticar fallos y actuar de manera preventiva.

Las ventajas de estas tecnologías pueden resumirse en:

Reducción de costos

La posibilidad de conectar todas las herramientas electrónicas y procesos de ensamble en una plataforma universal agiliza la fabricación. Al mismo tiempo, representa un menor costo.

Mejora la calidad

Desde el controlador central, el director de planta puede saber en un segundo lo que está pasando en cada una de las estaciones de ensamble y corregirlo si hace falta. Por ejemplo, detectar si el torque del neumático del tractor es eficiente o si, por el contrario, el operario se olvidó de ajustar alguna pieza. Además, se pueden generar alarmas sobre determinadas tareas que se reconocen como incompletas o ineficientes.

Simplificación del tiempo

Una solución revolucionaria es tener conectadas las herramientas eléctricas y neumáticas para obtener de ellas datos en tiempo real. La reducción del tiempo de inactividad y la mejora de la calidad de la línea de producción son algunas de las exigencias más importantes para los fabricantes.

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El 45% aún no se encuentra preparado para encarar la digitalización de sus procesos productivos.

Aumento de la transparencia de los datos

Analizar la información obtenida permite, entre otras cosas, identificar una posible falla en las herramientas que intervienen en el proceso de fabricación de orugas, sembradoras y cosechadoras. De esta manera, a partir de la presencia de parámetros anormales de funcionamiento es posible reconocer los equipos defectuosos, mejorando la eficiencia significativamente. Los flujos de Big Data también brindan la oportunidad de construir fábricas de réplicas en otros mercados.

Ahorro de energía

El cambio climático es el mayor desafío de nuestro tiempo. Con la utilización de herramientas eléctricas en los procesos de producción se emite un 46% menos de CO2 en comparación con una unidad impulsada por diésel.

A paso lento pero seguro la industria agropecuaria avanza hacia la industria 4.0. Algo que, sin dudas, representa nuevos desafíos para el sector que atañen al análisis de los datos para la toma de mejores decisiones relativas a minimizar los defectos, optimizar la productividad y alcanzar la reducción del consumo de energía (reducción de la huella de carbono).

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