A evolução tecnológica chegou ao setor agrícola para facilitar a vida das pessoas e agilizar processos. Controlar e analisar a produção são fatores críticos para o sucesso.
A imagem do agricultor a sachar a terra do nascer ao pôr do sol numa exploração agrícola já faz parte das memórias passadas. Hoje, a Agricultura é sinónimo de maquinaria avançada e tecnologia de ponta. Tudo em nome da eficiência, da produtividade e da sustentabilidade, quer financeira como ambiental, do negócio. A Agricultura de precisão, um sistema alicerçado em novas tecnologias que controla e analisa toda a produção, desempenha um papel importante neste novo paradigma.
Helena Costa / PT Portugal
Gerir a produção agrícola
A utilização de tecnologias avançadas permite, por exemplo, operações de rastreio, monitorização, automação e análise de dados. De que forma? A resposta a esta questão pode dividir-se em três grandes vertentes. A primeira diz respeito à Integração entre elementos de hardware, incluindo redes de conectividade para aplicações especializadas de automação (robôs, drones, sensores, entre outros), e de software, em que soluções Machine-to-Machine (M2M) e IoT (Internet das Coisas) podem ser aplicadas aos sistemas de regas, de monitorização de estufas, do gado, gestão e scanning dos solos, etc. Também a fibra, usada em redes avançadas de telecomunicações, permite uma maior rapidez e precisão da informação, que podem estar associadas a sistemas GPS.
A segunda vertente está relacionada com a recolha e armazenamento de grandes volumes de dados (big data) produzidos pelos sistemas no terreno. Requer elevada capacidade de armazenamento num data center, rapidez de acesso aos dados e atenção à disponibilidade, fiabilidade e securização da informação. Neste campo da segurança, existem soluções avançadas que conseguem proteger as redes distribuídas de hardware e software, não permitindo a intrusão de sistemas externos, bem como os dados, com sistemas analíticos e Dashboards de Gestão em Data Center e Cloud, com controlo de acessos e de perfis operacionais.
Por fim, importa acrescentar a vertente relativa aos sistemas de Data Analytics no suporte às tomadas de decisão e à construção de modelos preditivos de gestão, baseados em Plataformas Cloud as a Service. Dada a complexidade e volume de dados, o processamento requer máquinas de elevado desempenho, com capacidade de escalabilidade e rapidez na obtenção de resultados.
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