Inteligência Artificial: 5 vantagens para empresas agrícolas

O uso da inteligência artificial na indústria vem revolucionando o modo de produção. Com eles, é possível prever resultados futuros, com base em dados, algoritmos de inteligência artificial e técnicas de machine learning.  

Os softwares preditivos são treinados para aprender, raciocinar, perceber, deliberar e decidir logicamente as melhores escolhas para o negócio. Podem ser aplicados a diversos setores de atividade econômica, dentre eles a agricultura.  

Ao utilizar corretamente sistemas para predição, às empresas adquirem vantagens como, por exemplo, redução de riscos, otimização de operações e aumento de receita. O agronegócio é um setor altamente competitivo, por isso o ideal é eliminar, ou otimizar os pontos que colocam a sua companhia em desvantagem em relação aos concorrentes.  

Imagine poder elabora um plano estratégico de inteligência de negócios para toda cadeia produtiva, com base em dados quantitativos. Este tipo de aperfeiçoamento é possível com os softwares preditivos. Quer saber como? Veja 5 vantagens que podem ser obtidas na agroindústria utilizando estes softwares. 

1. Controle de sementes e mudas 

Com um software preditivo é possível prever a germinação e a viabilidade das sementes. Portanto, você saberá quando será necessária a aquisição, ou venda delas, evitando excessos e falta de produtos. Este tipo de sistema garante controle ao estoque, considerando a necessidade e o fluxo. 

Para as mudas é possível realizar o controle nutricional, recomendação de modelos de bandeja de acordo com o sistema de produção adotado e a qualidade do substrato e subsequentes.

2. Aprimoramento de plantio 

Potencialize o uso do solo. O sistema preditivo permite reduzir os ciclos de planejamento de uma nova produção, considerando as perspectivas de mercado e as condições climáticas com meses de antecedência.   

No plantio, é possível realizar a previsão do crescimento inicial no campo, assim como o desempenho em relação às condições ambientais em que estão inseridas. Sendo assim, você saberá o período ideal para o plantio de cada espécie, e suas variedades, bem como o melhor local para plantar cada tipo, de acordo com as condições do solo, clima, espécie, entre outros. 

3. Redução de custos 

O software preditivo gera a redução de custos, pois ele mostrará quando deverão ser realizadas manutenções nos equipamentos, evitando perda de maquinário ou melhorando sua vida útil.  

A redução do tempo para o desenvolvimento das operações também reflete nos custos, pois o software possibilita um planejamento assertivo, havendo a eliminação de paradas de emergência que afetam negativamente o negócio.  

A gestão preditiva estratégica das atividades evita gastos desnecessários, pois o software mostrará o consumo médio de sementes, insumos e recursos para os próximos ciclos agrícolas. 

Outra aplicação é na previsão de valores de mercado, que podem ser utilizados para saber o preço médio das sementes no próximo ciclo agrícola, a cotação de produtos e insumos, entre outros. 

4. Insights sobre o clima 

Os softwares preditivos geram alerta de condições climáticas esperadas, por exemplo, geadas e períodos chuvosos. Com isso, é possível saber quais culturas devem ser priorizadas e os cuidados que os produtores necessitam tomar desde o plantio, para reduzir os riscos de perda de safra. 

De acordo com a época de plantio, existem condições que devem ser consideradas durante o cultivo, como a disponibilidade hídrica, quantidade de horas de luz, etc.  

Os sistemas preditivos otimizam os sistemas de irrigação, tornando-os mais inteligentes, ou seja, em períodos de estiagem o software mostrará a quantidade adequada de água e o momento certo para fornecê-la à lavoura, evitando tanto a escassez quanto o desperdício. 

5. Otimização da logística 

Com o software de análise preditiva é possível estimar o tempo da chegada e saída dos caminhões da frota, entender se há necessidade de novos caminhões, sejam terceirizados ou de aquisição própria.  

Ele também possibilita estabelecer a melhor a rota para distribuição de insumos entre as cooperativas, melhorar a rota para escoamento da produção, incluindo o destino a zonas portuárias. 

Mapeamento do clima, previsão do tempo e possíveis insights sobre a rota que será percorrida pelos motoristas. 

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