• No se han encontrado resultados

Aplicaciones TIC para la agricultura. Proyectos de Innovación

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Aplicaciones TIC para la agricultura. Proyectos de Innovación"

Copied!
27
0
0

Texto completo

(1)

Aplicaciones TIC

para la agricultura

(2)

• Introducción.

• Soluciones de base sobre las que aplicar

investigación e innovación tecnológica.

• Áreas de investigación e innovación

tecnológica.

• Experiencias.

(3)

INTRODUCCIÓN

Índice de contenidos

(4)

Introducción

experiencia

25

años aportando valor al sector

agro y medio ambiente

(5)

Introducción

¿cómo

Ayudamos

desde

(6)

EXPERIENCIA

Introducción

CONOCIMIENTO

PRODUCTO Y SOLUCIONES

TECNOLÓGICAS

FOCALIZADAS EN AGRO

(7)

Introducción

Ayudamos a mejorar el nivel de integración de procesos y soluciones TIC.

Trazabilidad y seguridad Administración Logística Comercial Almacén Producción en campo

(8)

SOLUCIONES BASE SOBRE LAS

QUE APLICAR INVESTIGACIÓN E

INNOVACIÓN TECNOLÓGICA

(9)

Soluciones de base para la innovación

Soluciones de gestión técnica en campo

Soluciones de seguimiento de cultivo

Soluciones de control de labores en campo

Soluciones post-cosecha (clasificación, calibrado,

(10)
(11)

ÁREAS DE INVESTIGACIÓN

E INNOVACIÓN

(12)

Áreas de investigación e innovación

Campo

Comercialización

Consumidor final

Trazabilidad Integral desde la semilla hasta el

consumidor final

(13)

Áreas de investigación e innovación

Campo

Previsión agro-meteorológica Modelos.Uso de sondas y sensores Modelos.Estudio fenológico Modelos

Teledetección Modelos

Modelos para ayuda a la toma de decisiones estratégicas en los cultivos Modelos de estimación de producción

Modelos para recomendaciones en el manejo del cultivo para incremento de calidades.

Control biológico

Actuaciones automáticas en función de alertasIntegración con maquinaria agrícola

Cálculo de huellas medioambientales (huella de carbono, huella hídrica, ….).Robotización de actividades de campo (recolección …..)

Eficiencia hídrica y energética en riego agrícola (modelo de cálculo de dosis de riego, nutrientes, y temporalidad de aplicación)

(14)

Áreas de investigación e innovación

Orientado a optimización de procesos y trazabilidad para seguridad alimentaria.

Controles de calidad. Gestión de la calidad de los productos.

Automatización en procesos de clasificación y calibrado.

Automatización en procesos de manipulado y envasado.

Control de almacén y logística

Estudio de procesos para mejora orientada a seguridad alimentaria Trazabilidad

(15)

Áreas de investigación e innovación

Trazabilidad completa del producto. Seguridad alimentaria Consumidor final Trazabilidad Logística Cooperativa Alhóndiga Explotaciones Agrícolas

Adaptar la puesta a disposición del producto en los mercados según los periodos óptimos de consumo.

(16)

EXPERIENCIAS

(17)

PROYECTOS

Experiencias

HORTISYS

WEAM4i

(18)

– Control remoto de producción hortícola en invernaderos e integración con previsiones de demanda y sistemas de

comercialización.

– Proyecto cofinanciado por el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial) en el marco del programa

FEDER-INNTERCONECTA 2013.

– Estudio en dos campañas (2013/14 y 2014/15).

– Socios: Parquenat, Nazaríes Information Technologíes, Proyecta Ingenio, Hispatec.

(19)

– Estudio fenológico del tomate, en desarrollo vegetativo y productivo con el objetivo de diseñar un modelo de

estimación de la producción.

– Estudio de los impactos de inyección de CO2 en el cultivo del tomate con el objetivo de evaluar la posibilidad de controlar su desarrollo.

– Estudio de los precios y volúmenes puestos en mercados para potencial correlación entre producción en origen y producto en destino.

(20)

– Entradas al modelo:

– Cuadro de indicadores agronómicos de seguimiento de cultivo

basado en:

– Sondas y Sensores (Planta / Clima / Suelo)

– Seguimiento semanal de parámetros de planta

– Previsión agroclimática  Modelo de previsión de clima en el

interior del invernadero.

– Estudio y correlación de valores.

– Cuadro de mandos integral con modelo de estimación de la producción, previsiones agroclimáticas, precios, y

recomendaciones de actuación (manejo de cultivo, CO2…).

(21)

– Water and Energy Advanced Management for irrigation.

Gestión avanzada de agua y energía en los procesos de riego agrícola.

– Proyecto cofinanciado por la Unión Europea en el marco del programa FP7 (Seventh Framework Programme. Séptimo Programa Marco).

– Nov2013 a Abr2017.

– Socios:

(22)

– Estudio de un sistema de ayuda a la toma de decisiones en los procesos de riego agrícola con el objetivo de optimizar los recursos hídricos y energéticos.

– ¿Cuanto y Cuando Regar?.

– Modelos de cálculo de dosis de riego y temporalidad de aplicación, basados en:

– Teledetección

– Previsión agroclimática

– Datos de campo (suelo y cultivo)

– Sondas y sensores

– Zonas: Bardenas, Portugal (ABORO, ABRoxo), Alemania (Baja Sajonia)

– Recursos Energéticos en el movimiento de agua

– Movimiento en alta (llenado de balsas y depósitos)

– Movimiento en baja (hidrante, cabezal de riego, planta).

– Lectura de consumos eléctricos en tiempo real.

– Lectura de costes en tiempo real procedentes del mercado eléctrico.

(23)

• WEAM4i

Experiencias I+D+i. WEAM4i

Previsión de

demanda

hídrica

Coste de la

Energía en

tiempo real.

Conexión con

el mercado

eléctrico

Planificación y operación del

riego. Consumo inteligente.

(24)

Experiencias I+D+i. WEAM4i

Cost Type % cost excluding VAT

Energy Cost Market 41,1%

Complementary

Services Regulated 3,5% Deviatons Regulated 1,3%

Energy Toll Regulated 18,2%

Capacity

payments Regulated 2,9% Local Tax Regulated 0,8%

Network losses Regulated 3,0%

Contracted Power (KW) Regulated 25,6% Penalties Regulated 1,2% Electric National Tax Regulated 2,5% Total energy cost excluding VAT VAT Regulated 21,0% Total energy cost including VAT

Energy cost Spain

Energy Cost Complementary Services Deviatons Energy Toll Capacity payments Local Tax Network losses Contracted Power (KW) Penalties

(25)

– Automatización de las labores agronómicas en explotaciones agrícolas intensivas mediante robótica.

– Proyecto cofinanciado por el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial) en el marco del programa CIEN 2014.

– Ene2015 – Dic2018.

(26)

– Robotización de las labores de recolección en tomate.

Sistema inteligente de control, sistema de navegación del robot, sistema de posicionamiento.

– Automatización de las labores de decisión y detección del producto a recolectar (clasificaciones y calibres). Sistema de visión artificial.

– Sistema de corte.

– Automatización de la gestión de la producción.

– Tecnologías de invernadero

– Sistema de fertirriego de precisión

– Packaging y expedición.

(27)

¡GRACIAS!

Rafael Ángel Ferrer Martínez [email protected]

Referencias

Documento similar

First, due to the large variations of kinematic energy losses, the plural collisions yield a broad energy spectrum in scattering (in particular, this explains the presence of

construcción de nuevas posibilidades de desarrollo humano en la era de la globalización e internalización del conocimiento. Estudiar el impacto de una política social y educativa

As the first purpose is to recovery energy during braking, the stored energy is the main criteria, but the storage system has to be power compatible to the energy needs for

• Frequency response and inertia analysis in power systems with high wind energy integration en International Conference on Clean Electrical Power Renewable Energy Resources Impact

These base stations were powered with renewable energy sources (wind, solar and geother- mal) and, in addition, equipped with batteries as well as connected to the traditional

Building on this model, we provide the following con- tributions: (i) we demonstrate through an extensive nu- merical evaluation that energy consumption and through- put performance

However, more recently, the novel work [1] performed ex- tensive per-frame measurements for seven devices of different types (smartphones, tablets, embedded devices and

The key idea underlying the energy efficiency of network sharing is that network capacity supply can be modulated by switching off some networks for the time periods in which traffic