Inteligência Artificial: 5 vantagens para empresas agrícolas

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O uso da inteligência artificial na indústria vem revolucionando o modo de produção. Com eles, é possível prever resultados futuroscom 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 diversos setores de atividade econômica, dentre elea agricultura.  

Ao utilizar corretamente sistemas para predição, às empresas adquirem vantagens como, por exemplo, redução de riscos, otimização de operações e aumento de receitaO 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 quantitativosEste 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 

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Com um software preditivo é possível prever a germinação e a viabilidade das sementes. Portanto, você saberá quando será necessária a aquisição, ou venda delasevitando 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 

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Potencialize o uso do solo. O sistema preditivo permite reduzios 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 operíodo ideal para o plantio decadaespécie, e suasvariedadesbem como melhor local para plantar cada tipo, de acordo com as condições do solo, clima, espécie, entre outros. 

3. Redução de custos 

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.  

redução do tempo para o desenvolvimento das operações também reflete nos custos, pois o software possibilita um planejamento assertivo, havendo 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 

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Os softwares preditivos geram alerta de condições climáticas esperadas, por exemplo, geadas e períodos chuvosos. Com issoé 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 

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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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