Los modelos de ciencia de datos pueden utilizar datos históricos sobre el clima, la calidad del suelo, los rendimientos anteriores y otros factores para predecir el rendimiento de los cultivos en una temporada determinada. Esto ayuda a planificar la siembra, la cosecha y la comercialización de sus productos.
Los sensores y las técnicas de análisis de datos permiten determinar la cantidad adecuada de agua que deben proporcionar a sus cultivos. Al monitorear la humedad del suelo, la evaporación y otros parámetros, se puede optimizar el riego, generando un menor impacto ambiental y ventajas económicas.
Mediante el análisis de datos sobre la calidad del suelo, los niveles de nutrientes y otros factores, se pueden desarrollar modelos que ayuden al ingeniero agrónomo a determinar la cantidad y el momento adecuados para aplicar fertilizantes. Esto no solo reduce los costos y el impacto ambiental, sino que también mejora la salud de los cultivos.
Los datos recopilados a través de imágenes satelitales, drones y sensores en el campo se pueden utilizar para identificar signos tempranos de enfermedades de las plantas y la presencia de plagas. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, se pueden desarrollar modelos de detección y alerta temprana que permitan tomar medidas preventivas y evitar pérdidas significativas.
Los datos recopilados de sensores instalados en los equipos y maquinarias se pueden analizar para predecir fallas y programar el mantenimiento de manera proactiva. Esto ayuda a evitar interrupciones no planificadas y reduce los costos asociados con el tiempo de inactividad de los equipos.
