La agroindustria está en la cúspide de la transformación digital.
La creciente demanda de seguridad alimentaria ha dado lugar a nuevas metodologías para la producción de cultivos a gran escala. Entretanto, los efectos del cambio climático han introducido nuevas variabilidades y riesgos en el sector agrícola.
IBM Environmental Intelligence Suite ofrece a los agricultores y productores de alimentos conjuntos de datos meteorológicos casi en tiempo real y modelos de previsión agrícola basados en aprendizaje automático, potentes herramientas que ayudan al sector agrícola a planificar la producción de cultivos, la utilización del suelo, la cadena de suministro y la demanda del mercado.
Las imágenes de satélite, las previsiones meteorológicas y un intrincado modelado permiten predecir con exactitud la oferta del mercado, de modo que los procesadores de alimentos y las marcas pueden abastecerse de materiales a un precio competitivo, satisfacer la demanda de la competencia y optimizar el comercio de materias primas y futuros.
Una combinación de datos meteorológicos y geoespaciales-temporales, la detección precoz de las fluctuaciones de la demanda y un sofisticado modelado de IA ofrecen previsiones precisas de la demanda de productos, lo que permite planificar estratégicamente los recursos de producción, inventario, logística, ventas y operaciones.
Los datos meteorológicos hiperlocales, los modelos sofisticados y las API enriquecidas pueden utilizarse para crear soluciones personalizadas para la siembra, la alimentación, la pulverización y la planificación del riego en granjas y campos.
IBM y Texas A&M AgriLife colaboran para ayudar a los agricultores a adquirir conocimientos sobre el uso del agua, lo que puede aumentar el rendimiento de los cultivos y reducir los costes económicos y ambientales.
Plan21 e IBM mejoran la seguridad alimentaria mundial ayudando a los pequeños agricultores de América Latina a gestionar los cultivos de forma más sostenible y productiva.
Mercados EMI, empresa de consultoría para el sector energético, se asoció con IBM en una solución basada en IA que utiliza datos meteorológicos para ayudar a pronosticar y preparar la demanda energética.