Cómo el vivero de plantas Brabant Plant combina datos de diferentes fuentes con Agriware 365 Analytics

En Haarsteeg, Brabante Septentrional, Países Bajos, puede encontrar el vivero de plantas Brabant Plant. Brabant Plant es cliente de Mprise Agriware y, recientemente, las dos empresas iniciaron un nuevo proyecto que gira en torno a la siguiente pregunta: ¿cómo se combinan los datos de producción de Agriware Business Central con los datos de los sensores y otras fuentes de datos? Aquí es donde entra en juego Agriware 365 Analytics. Hablamos con Marvin Verkuijlen (investigador de cultivos en la planta de Brabante, que aparece en la foto de arriba a la derecha) y Luuk van Geijtenbeek (director de Agriware Analytics).

Marvin se sienta después de un paseo en bicicleta dentro de la empresa. «Acabo de llegar de una cámara climática de treinta grados y ahora me paso un rato sentado en una de las oficinas», describe la dinámica de su jornada laboral. El investigador de cultivos de Brabant Plant estudió biología aplicada con una especialización en investigación vegetal aplicada y habla con pasión sobre su trabajo: «Somos un vivero de plantas muy diverso. Hacemos mucho con verduras de invernadero, como tomates, pepinos y pimientos. También tenemos plantas ornamentales y material de propagación. Hay nada menos que 27 departamentos diferentes y los procesos suelen ser complejos».

Combinación de datos de Business Central y datos climáticos de sensores
«La gestión y la combinación de todos los lotes de cultivo implican una enorme cantidad de datos», explica Marvin. «Todos los invernaderos se controlan con datos climáticos y cada planta, especie y fase tiene su propia receta. Además, cada planta se mueve tres o cuatro veces durante el cultivo. La recopilación de todos los datos para cada fase y cada ubicación lleva mucho tiempo. En la planta de Brabant contamos con un equipo dinámico con una gran experiencia. Nuestra empresa se esfuerza por ofrecer la mejor calidad posible de forma específica para cada cliente. La comprensión de los datos climáticos es un factor importante en este sentido. Para obtener la imagen más completa posible, siempre se han recopilado muchos datos. Además de todos los parámetros climáticos, también se incluyeron las características específicas de las plantas y variedades y todas las evaluaciones de plantas y cultivos. Me di cuenta de que, debido a la fragmentación de los sistemas de datos, muchos conocimientos seguían sin utilizarse».

«La gestión y la combinación de todos los lotes en crecimiento implican una enorme cantidad de datos»

Rompecabezas de datos avanzados
Cuando se le preguntó cómo funcionaba la recopilación de datos anteriormente, Marvin responde: «Para obtener una imagen completa del cultivo, la información del lote con datos de fecha y ubicación de Agriware se combinó manualmente con los datos climáticos del sistema climático Priva. Esto supone un gran esfuerzo por lote, ya que la planta se hace rotar entre distintos departamentos durante su ciclo de cultivo. Luego, estos datos se complementaron con otras mediciones independientes de plantas y cultivos. Este proceso no solo es propenso a errores, sino que también lleva mucho tiempo. Pensé: podemos hacer esto de otra manera. Luego nos unimos al equipo de Mprise Agriware, quienes, con su experiencia en TI, pudieron dar forma a las ideas. Ahí es donde se originó este proyecto y creo que podemos estar muy orgullosos de lo que hemos conseguido juntos».

La primera fase se completó con éxito
Luuk van Geijtenbeek, director de Agriware Analytics, añade: «Empezamos alrededor del verano de 2021 y estamos muy satisfechos con la cooperación entre nuestro equipo y el equipo de la planta de Brabante. En la primera fase, reunimos los datos del lote y los del clima; la parte del trabajo que primero tenía que recopilarse manualmente. Para ello, es esencial registrarse correctamente en Agriware Business Central. Los datos deben estar completos y ser fiables. Ahora estamos entrando en una segunda fase del proyecto, en la que combinaremos los datos del terreno y del clima con los datos de evaluación de las observaciones e inspecciones».

Segunda fase del proyecto
Marvin, entusiasmado: «¡La segunda fase será realmente interesante! Si podemos vincular los datos de evaluación con los datos de lotes y climáticos, entonces realmente podemos empezar a analizar. De este modo, las decisiones de cultivo que el productor ha tomado en el invernadero se registran de forma autónoma para cada lote, con el fin de crear la denominada «receta rotativa». Al vincular también el «resultado» de las evaluaciones de la planta, podemos realmente empezar a desarrollar la inteligencia empresarial. Es un rompecabezas enorme, pero creo que ya hemos juntado muchas piezas. Estoy muy orgulloso de ello y también me alegra que hayamos podido empezar a trabajar con Mprise Agriware en este sentido».

«Si podemos vincular los datos de inspección además de los datos de lotes y climáticos, entonces realmente podemos empezar a analizar».

Nuevas oportunidades
Marvin continúa: «La cantidad de datos es cada vez mayor. Con los datos ordenados a nivel de lote, las posibilidades pronto serán infinitas. Puedes hacer cálculos de costes, puedes crear un panel de control para cada función de la empresa. Actualmente estamos estudiando una combinación con datos de exploración... Veo muchas posibilidades. También me gustaría incluir las opiniones de los clientes, así dispondríamos realmente de datos de toda la cadena».
«Además de los datos de cultivo, estamos planificando los costos de mano de obra, energía, transporte y materiales para tener una visión general con solo pulsar un botón», añade Luuk van Geijtenbeek. «Por lo tanto, la parte del precio de coste tras el cálculo, en la que los costes reales, tanto directos como indirectos, pueden compararse con los costes planificados previamente».

La cantidad de datos solo aumentará cada vez más. Con los datos ordenados a nivel de lote, las posibilidades pronto serán innumerables.

Implementación paso a paso
Cuando le pregunto si ha habido muchos cambios en la forma de trabajar de los empleados, Marvin responde: «Siempre hemos estado muy ocupados con el trabajo orientado a los datos, pero ahora tenemos herramientas que nos permiten visualizar los datos mucho mejor. Hemos podido dar un gran paso adelante en el registro y la visualización enlazados de los datos, de modo que el productor pueda orientarse aún mejor sobre la base de los datos. Queremos poder plasmar en el ordenador los conocimientos y los años de experiencia de nuestros productores». ¿Cómo se mantiene una visión general durante la implementación? «Dado que las posibilidades son innumerables, es importante que una organización sepa qué funcionalidades tienen prioridad», explica Marvin. «Un colega mío siempre dice: presta atención a la diferencia entre «es necesario» y «es bueno tenerlas». Intenté enmarcarlo y abordar la implementación paso a paso. Al final, el plan ha tenido muy buena acogida y los empleados que ahora pueden acceder a los datos de forma sencilla están muy entusiasmados».

Preparado para el futuro con interconexión de datos
Marvin resume la historia: «El trabajo orientado a los datos es el futuro, pero para los fitomejoradores, entre otros, es un desafío recopilar datos climáticos por ubicación, ya que las partes rotan en varios lugares con sus diferentes fases de plantación. Esto hace que la recopilación y el análisis de datos sean muy engorrosos. Ahora que hemos establecido este enlace, la «receta rotada» se registra por lote. Al vincular también las evaluaciones de las plantas, podemos obtener más información sobre lo que los parámetros climáticos afectan a la planta. De esta manera, podemos aprender y optimizar de una manera aún más orientada a los datos».

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