El día en que un embarque de exportación es rechazado en destino, la causa suele atribuirse a factores externos. Sin embargo, para Michael Zelada, Experto en Supply Chain & Productive Development, y Cesar Ancajima, Experto en Transformación Digital e Innovación Empresarial, el problema también puede originarse en la falta de visibilidad sobre lo ocurrido durante el proceso. Sin sensores en campo ni registros integrados, explican, las anomalías operativas pueden no detectarse a tiempo.

La transformación digital de las cadenas agroindustriales requiere, según Zelada y Ancajima, una infraestructura integrada desde la captura en origen hasta la supervisión gerencial e interempresarial. Su planteamiento contempla convertir variables físicas y documentos en información digital para alimentar la toma de decisiones y, en niveles avanzados, automatizar acciones sobre la operación.

Del campo y la planta al dato digital

El proceso comienza con la adquisición de información, que ambos expertos dividen en dos modalidades complementarias: captura continua y captura discreta.

En la primera, explica Zelada, se registran variables físicas como temperatura, humedad, presión y radiación. Los sensores y nodos de adquisición convierten estas variables en señales eléctricas analógicas o digitales. Posteriormente, los nodos adaptan y modulan la señal para su transmisión mediante redes cableadas o inalámbricas. Los datos pueden almacenarse en la nube.

La captura discreta registra eventos de trazabilidad mediante PDA y lectores ópticos para códigos de barras y QR. El esquema también contempla OCR e ICR para procesar guías manuscritas, así como visión artificial para clasificar la calidad en tiempo real. Los registros pueden integrar identificación del activo, fecha, hora, usuario responsable y posición GPS.

Integrar la información de toda la cadena

Una vez capturados los datos, señala Ancajima, la información procedente de WMS, TMS y otras fuentes puede almacenarse en repositorios relacionales, de series de tiempo o de IoT. Su intercambio puede realizarse mediante API y servicios web, utilizando formatos como JSON, XML, CSV y TXT.

Del dato al análisis y la gestión

La información integrada pasa por procesos de limpieza y tratamiento. En etapas iniciales de madurez, según describe Ancajima, puede gestionarse mediante hojas de cálculo y herramientas de BI descriptivo.

En niveles más avanzados, explica, intervienen Machine Learning y algoritmos validados sobre grandes volúmenes de información histórica. Su aplicación permite identificar patrones, detectar anomalías y realizar pronósticos en tiempo real. Entre las aplicaciones que señala se encuentran la planificación agrícola, la logística, la gestión de riesgos climáticos y la trazabilidad.

De la analítica a la acción física

El procesamiento de los datos puede extenderse hasta los sistemas que intervienen directamente en la operación. Ancajima plantea que, en este nivel, la información puede alimentar réplicas virtuales o gemelos digitales de plantas de empaque y zonas de cultivo.

Como ejemplo de esta conexión entre análisis y operación, Ancajima señala que una variación crítica en la cadena de frío o en la presión de riego puede enviar órdenes digitales mediante API hacia el sistema SCADA y sus elementos mecánicos. Actuadores y electroválvulas pueden ejecutar acciones físicas, como abrir el riego o ajustar una condición térmica.

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