GCL Gestión de Calidad de las Labores Agrícolas El primer paso en la introducción de la agricultura de precisión en su empresa

Objetivos Mejorar la calidad de las labores Generar metas comunes entre todos los actores Brindar indicadores objetivos que permitan evaluar el cumplimiento de las metas Detectar oportunidades de mejoras

Fundamentos Altos precios de insumos y productos Necesidad de eficiencia y efectividad en la aplicación/cosecha Datos generados por la maquinaria 56061, , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , ,

Oportunidad de aprovechar datos 56061, , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , Procesar y Analizar INPUT OUTPUT

GCL ( Gestión de Calidad de Labores ) Hay dos formas de realizar GCL: AgriExplorer: Control y seguimiento de la maquinaria “on line” (en tiempo real, vía GPRS) Con los monitores electrónicos instalados en Cosechadoras, Sembradoras y Pulverizadoras. Información está disponible a las hs.

Acceso en Tiempo Real

Seguimiento On Line Velocidad Area trabajada Tiempo trabajado Tiempo equipo parado Capacidad operativa Envío periódico de SMS y Mails con: Alarma exceso de umbrales de velocidad Alarma no trabajando Informe diario del recorrido realizado y la superficie trabajada del día Obtención de la información (formato SHP) Consultas de estadísticas históricas

Banda Horaria Trabajada

Gestión de Calidad de labores – Servicio hs.

Velocidad/Flujo de Trabajo Monitor de Rinde Pérdidas de plataforma Velocidad máxima Pérdidas de cola Flujo máximo Inspección “inteligente” Índice de calidad Fn(velocidad, flujo)

Datos de tránsito

Trayectoria

Superficie

Superficie no aplicada

Ejemplo control de Aplicación Aerea Determinar si existen errores en las aplicaciones Cuantificar los errores Desarrollar indicadores objetivos de la calidad de las aplicaciones

Situaciones halladas: Area no aplicada Ancho Max: 2.5mts Pasada superpuesta Cabeceras no aplicadas Franja no aplicada 21 mts. de ancho

Situaciones halladas: 2124-varias Franja no aplicada 21 mts de ancho 115 mts 70 mts Áreas sin aplicar o aplicadas más allá de la UM en el borde. La causa probablemente se relacione con el sentido de avance.

Pasadas superpuestas 100 mts 125 mts Áreas sin aplicar o aplicadas más allá de la UM en el borde. La causa probablemente se relacione con el sentido de avance. Aplicación Fuera de la UM Situaciones halladas:

Superposició n entre pasadas 100 mts Áreas sin aplicar o aplicadas más allá de la UM en el borde. La causa probablemente se relacione con el sentido de avance. Zonas sin aplicar de 10mts de ancho Situaciones halladas:

Conclusiones parciales Se observan diversos tipos de error: Superposición Sin aplicar en el borde de la UM entre franjas de la UM franjas sin aplicar esquinas Aplicación fuera de la unidad de manejo Se propone el calculo de las superficies de cada uno de estos errores.

Estadísticas de Calidad de Aplicación UM Aplicado: sup. Con 1 o más pasadas de aplicación Aplicado Total: superficie total recorrida en la aplicación (suma más de una vez la sup. con más de una aplicación) Aplicado con Superposición: sup. donde se aplicó 2 o más veces (dentro y fuera de la UM) Sin Aplicar: se clasifica según ancho de la franja sin aplicar.

Conclusiones Es posible cuantificar la superficie de cada tipo de error y la superficie bien aplicada La relación entre superficie de error y bien aplicada podría utilizarse como un indicador de la calidad de la aplicación. Se puede certificar la calidad de las aplicaciones mediante estos indicadores. Estos mismos mapas podrían ser utilizados por los aviones para corregir y aplicar las franjas no aplicadas

Conclusiones 56061, , , ,0,2, ,x,1, ,0, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,86, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,148, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,159, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,164, , , , , , ,0,2, ,x,1, ,162, , , INPUT Procesar y Analizar ?

Dosis configurada

Dosificación Subaplicación Sobreaplicación Fechas de aplicación 17% del area mal aplicada (5% tolerancia)‏ Temperatura, Humedad, Velocidad Viento

5.44 % del lote recibió una dosis 10 % mayor a lo deseado, o aún más grande Estadísticas

8.94 % del lote recibió una dosis 10 % inferior a lo deseado o aún más chica Estadístcias

SubdosisSobredosis

Informe lote x lote

Análisis comparativo entre campañas

Etapas Calibración y Configuración Procesamiento datos => Evaluación Informe lote x lote Análisis de Campaña Control de Campo

Planificación Reunión con todos los integrantes (contratistas, maquinistas, encargados) Definición conjunta de metas de calidad sub y sobre dosificación tolerable velocidad máxima flujo máximo Definición de premios (opcional) Verificación de logros