Éxito del proyecto piloto: Daabon logra 14% de optimización de enmiendas del suelo y prácticas sostenibles con la plataforma de precisión de Cultivate
Daabon, un líder agrícola colombiano de propiedad familiar con un siglo de tradición, buscaba mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de sus operaciones de palma aceitera a gran escala. Ante los retos que planteaban los métodos tradicionales de recopilación de datos sobre el suelo y de fertilización en sus 26.000 hectáreas, Daabon se asoció con Cultivate Agri.
Al implementar la plataforma integrada de agricultura de precisión de Cultivate, que aprovecha la IA, las imágenes avanzadas por satélite (a través del socio AgroAP) y los datos a nivel del suelo, Daabon logró una optimización de 14% en las aplicaciones de enmiendas del suelo. Este enfoque basado en datos no sólo mejoró la eficacia operativa y redujo los residuos, sino que también reforzó el compromiso de Daabon con unas prácticas agrícolas éticas y respetuosas con el medio ambiente, transformando su gestión de los cultivos para maximizar la productividad y la sostenibilidad.
Daabon - Patrimonio agrícola colombiano a escala
Perfil del cliente
Daabon, que opera desde Colombia, es una gran empresa agrícola familiar que gestiona 26.000 hectáreas, centradas principalmente en la palma aceitera. Con raíces profundas que abarcan más de 100 años, la empresa pone un énfasis significativo en superar los estándares de la industria en cuanto a prácticas éticas y sostenibles, haciendo de esto un principio básico de su identidad y sus operaciones.
Ver resultadosDaabon se enfrentaba a importantes obstáculos para gestionar eficazmente sus vastas plantaciones de palma aceitera:
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Recogida ineficaz de datos: La recopilación de datos precisos sobre la salud del suelo y las plantas en 26.000 hectáreas utilizando métodos tradicionales sobre el terreno era extremadamente lenta, laboriosa y costosa.
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Fertilización subóptima: Las decisiones sobre el tipo de fertilizante y las dosis de aplicación carecían de la precisión necesaria para una salud de las plantas y un rendimiento óptimos, lo que provocaba un despilfarro potencial y resultados incoherentes.
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Preocupaciones por el impacto medioambiental: Alinearse con sus objetivos de sostenibilidad requería minimizar los riesgos medioambientales asociados a una fertilización ineficaz, lo que exigía una mejor visión de la gestión del suelo.
Daabon necesitaba una solución más eficaz, precisa y escalable para optimizar la fertilización, mejorar la salud de las plantaciones y mantener sus compromisos medioambientales.
La solución
La plataforma integrada Cultivate-Agri
Cultivate-Agri proporcionó una solución integral que combinaba su plataforma central con tecnologías de agricultura de precisión de vanguardia.
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Duración: 6 Meses (Implementación y seguimiento inicial de la zona del proyecto piloto")
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Calendario:
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Meses 1-2: Diseño del sistema e instalación del hardware
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Meses 2-3: Configuración del software, integración de datos y formación del personal
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Meses 4-12 (aún en curso): Supervisión del sistema, análisis de datos y optimización del rendimiento
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Hub de datos centralizado (plataforma Cultivate-Agri)
Actuando como repositorio central, la plataforma integró diversos flujos de datos, desde imágenes por satélite y aportaciones agronómicas sobre el terreno (incluidos datos preexistentes y recopilación de aplicaciones móviles) hasta datos de sensores.
Calibración de los índices de vegetación para el seguimiento del desarrollo de los cultivos
En colaboración con AgroAP, las imágenes por satélite de altísima resolución (ópticas y de radar) proporcionaron datos precisos sobre la cubierta vegetal, la salud, la densidad y el vigor de la vegetación. Esto alimentó modelos de IA entrenados iterativamente para detectar patrones sutiles.
Motor analítico impulsado por IA
El motor de IA de AgroAP analizó los datos geoespaciales y numéricos combinados, calculando índices de vegetación y estimaciones de biomasa con una precisión cada vez mayor. Identificó tendencias y patrones, agudizando las capacidades de predicción para la toma de decisiones agronómicas basadas en datos.
Gestión dinámica de nutrientes
La plataforma ajustó dinámicamente las recomendaciones de aplicación de nutrientes basándose en las percepciones de la IA continuamente validadas y en las respuestas aprendidas del suelo. Esto garantizó que los fertilizantes y las enmiendas se prescribieran de forma eficiente, aplicando sólo lo necesario, donde era necesario.
Aplicación y gestión de precisión
Las recomendaciones (incluidas las implicaciones en términos de costes) se entregaron a los gestores de las explotaciones a través de cuadros de mando y órdenes de trabajo. La aplicación controlada mediante estrategias de tasa fija, tasa variable o zona de gestión diferenciada (DMZ) se habilitó a través de monitores de aplicación, lo que permitió realizar ajustes estratégicos para la acidez del suelo y los planes de nutrientes.
Características tecnológicas desplegadas:
Ganancias cuantificables y beneficios estratégicos
Impacto mensurable, crecimiento sostenible
La asociación con Cultivate y la adopción de su avanzada plataforma de IA y agricultura de precisión se tradujo en mejoras sustanciales y cuantificables para la explotación de palma aceitera a gran escala de Daabon. La transición a un enfoque de gestión basado en datos produjo ganancias significativas en la eficiencia de los recursos, la eficacia operativa y la gestión medioambiental, abordando directamente los principales retos de Daabon. Entre los beneficios clave obtenidos se incluyen:
Uso optimizado de los recursos
Logró una optimización de 14% en las aplicaciones de enmiendas del suelo, mejorando la eficacia de los recursos y reduciendo al mismo tiempo los residuos y los costes.
Gestión estratégica de cultivos
Permitió pasar de los métodos tradicionales a una estrategia de fertilización basada en datos y alineada con el clima y la disponibilidad de recursos.
Intervención en zonas específicas
Identificó zonas de plantación específicas con perfiles únicos de humedad, acidez y nutrientes para realizar tratamientos precisos y específicos.
Mejora de la eficacia operativa
Agilización de los procesos de recopilación y análisis de datos, proporcionando información procesable a los gestores de las explotaciones a través de cuadros de mando en tiempo real.
Sostenibilidad reforzada
Reducción de los riesgos medioambientales asociados a la fertilización gracias a una aplicación más precisa, apoyando los objetivos de sostenibilidad de Daabon.
Crecimiento futuro adaptable
Implementó un sistema de IA de autoaprendizaje que garantiza la optimización continua de las prácticas agrícolas y los rendimientos a lo largo del tiempo.
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