Técnicas de gestión de operaciones
Uso de datos en la granja vertical: mejorar el rendimiento de cultivo y los costos con registro y análisis
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La fortaleza de la granja vertical es que puede controlar el entorno. Sin embargo, solo poder controlarlo no estabiliza ni el rendimiento de cultivo ni la calidad. Si no registra qué cambió y qué ocurrió, la mejora se queda en una simple acumulación de experiencias.
Temperatura, humedad, intensidad de luz, concentración de CO2, CE, pH, rendimiento de cultivo y tasa de defectos. Estos números no son simples registros de gestión. Son la base que sostiene las decisiones en la operación.
En este artículo, organizo qué datos debe registrar una granja vertical y cómo interpretarlos para conectarlos con una mejora del rendimiento de cultivo y una reducción de costos.
Por qué es importante el análisis de datos
En un entorno cerrado como la granja vertical, un cambio mínimo en el ambiente afecta de forma importante el crecimiento del cultivo. Un error que en el cultivo al aire libre puede aceptarse como efecto de la variación climática, en un entorno de control total puede identificarse y corregirse como una causa reproducible. Por eso, con una gestión basada solo en la experiencia o la intuición, es difícil asegurar un rendimiento de cultivo estable.
En la granja vertical, distintos sensores permiten convertir en números los datos del entorno y el estado del cultivo. Al analizar esos datos, se pueden identificar los factores que afectan el rendimiento de cultivo, aclarar cuál es el entorno óptimo de crecimiento y detectar temprano señales de enfermedad o mal desarrollo. El análisis de datos hace posible un manejo del cultivo más preciso y, además de mejorar el rendimiento de cultivo, elevar la calidad y reducir costos, también permite asegurar un suministro estable.
Conceptos básicos del análisis de datos: ¿qué datos hay que registrar?
Los datos que se deben registrar en una granja vertical son muy variados, pero en términos generales se dividen en estos tres tipos:
- Datos ambientales: temperatura del aire, humedad, intensidad de luz, concentración de CO2, temperatura del agua, CE, pH, etc.
- Datos de cultivo: variedad, fecha de siembra, fecha de cosecha, rendimiento de cultivo, número de plántulas defectuosas, etc.
- Datos de equipos: horas de encendido de la iluminación, temperatura de consigna del sistema de climatización, programa de fertilización, etc.
Para garantizar la calidad del registro, es imprescindible calibrar los sensores de forma periódica para obtener datos precisos, registrar sin omisiones los puntos necesarios y seguir acumulando datos durante un largo periodo.
En algunos casos se introduce un sistema específico para registrar datos, pero en muchos otros una hoja de cálculo es suficiente. Lo importante es registrar de una forma que sea fácil de revisar y de mantener de manera continua para el personal y los responsables del sitio.
Pasos del análisis de datos: cómo usar los datos para aumentar el rendimiento de cultivo
El análisis de datos se realiza con los siguientes pasos:
- Definir el objetivo: establecer con claridad qué se quiere descubrir (por ejemplo, aumentar el rendimiento de cultivo o reducir costos)
- Recopilar los datos: reunir los datos necesarios según ese objetivo
- Visualizar los datos: expresar los datos de forma fácil de entender con gráficos, tablas y otros recursos
- Analizar y reflexionar: encontrar relaciones entre los datos, plantear hipótesis y verificarlas
- Aplicar mejoras: mejorar el entorno de cultivo o el método de gestión con base en los resultados del análisis
- Verificar el efecto: comprobar el efecto de las mejoras y, si hace falta, volver a analizar
El análisis de datos no termina después de una sola vez. El propio ciclo de obtener datos, analizarlos y repetir mejoras de forma continua es lo que eleva la precisión del trabajo en la operación.
Cómo pensar el análisis de datos para lograr una mejora del rendimiento de cultivo
El análisis de datos es una habilidad indispensable para mejorar una granja vertical, pero a los responsables también se les exige conocimiento y know-how para interpretar esos datos.
Por ejemplo, piense en una situación en la que analiza el porcentaje de merma registrado.
Si todo termina en la impresión de que “hubo mucho desperdicio”, eso no lleva a ninguna mejora. Incluso solo con los datos sobre descarte, se pueden leer varios aspectos: cómo se generó el desperdicio, la calidad del trabajo el día en que se hizo el deshoje, fallos en el proceso de cultivo y el grado de densidad de plantación.
Si puede leer en los datos de descarte el estado en que se genera, la calidad del trabajo, los fallos del proceso de cultivo y el grado de densidad de plantación, el abanico de mejoras posibles se amplía mucho.
En las granjas verticales que están dando resultados, los responsables y operadores entienden en profundidad el conocimiento que lleva a la rentabilidad y lo convierten en un know-how propio de operación.
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Resumen
La esencia del uso de datos en la granja vertical no está en “medir y terminar”, sino en asentar en la operación el ciclo de registrar, analizar y mejorar. Acumular de manera continua datos ambientales, de cultivo y de equipos, y tener la capacidad de interpretar qué significa cada cifra, está directamente conectado tanto con el rendimiento de cultivo como con la rentabilidad.
Incluso sin herramientas especializadas de análisis ni conocimientos avanzados de estadística, la mejora avanza si se mantiene el registro y se repite la verificación de hipótesis. Lo importante es arraigar en la operación una cultura que use los datos como base para decidir. El paso de una gestión basada en la experiencia a una gestión basada en datos se ha convertido en uno de los factores que determinan la competitividad de la granja vertical.