
La Ley de Combustibles del Futuro, sancionada por el Gobierno Federal, representa un hito para la industria de las energías renovables en Brasil, estableciendo nuevas perspectivas para el sector sucroenergético y, en particular, para la producción de caña de azúcar. Con la expectativa de atraer alrededor de R$1.4 billones en inversiones, la legislación busca acelerar la transición hacia las energías renovables. energía más limpiaSe establece que el margen de mezcla de etanol para gasolina será de 221 TP³T a 271 TP³T, pudiendo alcanzar 351 TP³T. Actualmente, la mezcla puede alcanzar 27,51 TP³T, con al menos 181 TP³T de etanol.
Por lo tanto, la producción de caña de azúcar, principal materia prima para la producción de etanol, se considera estratégica para el futuro energético de Brasil, con un enfoque redoblado en la eficiencia productiva. Para ello, las tecnologías que buscan optimizar la productividad, reducir costos y garantizar la sostenibilidad de la producción agrícola adquieren aún mayor relevancia.
Fabio Perna, Director Comercial y de Servicios de la división de Autonomía y Posicionamiento de Hexagon, destaca que la adopción de tecnologías avanzadas es clave para aumentar la productividad y reducir los costos en la industria azucarera, sin necesidad de ampliar significativamente las áreas de cultivo. Algunas de las soluciones más relevantes incluyen herramientas para la planificación agrícola, la monitorización en tiempo real y la optimización logística.
Planificación estratégica de plantaciones
“Todo empieza con una buena planificación”, afirma Perna, refiriéndose a las herramientas que facilitan la planificación agrícola. “Con base en datos georreferenciados y análisis predictivos, existen sistemas que pueden ayudar a organizar las operaciones de manera eficiente. Permiten a los productores identificar las zonas con mayor potencial de producción, además de planificar las etapas de siembra, tratamiento y cosecha de forma integrada”. Este tipo de tecnología ayuda a maximizar el uso del suelo y a reducir el desperdicio, optimizando el uso de recursos como agua, fertilizantes y combustible.
Además, son útiles para determinar el mejor momento para la cosecha de la caña de azúcar. «La caña de azúcar es una especie con un comportamiento cíclico según el clima. En épocas más secas, aumenta su concentración de azúcar para sobrevivir. Este es el momento ideal para la cosecha, ya que el cultivo se aprovechará al máximo», explica.
Los sistemas de planificación respaldan este proceso de toma de decisiones. Determinan un plan de cosecha adaptado a las necesidades de cada empresa. Para ello, consideran la producción estimada por área, las curvas de maduración y la distribución geográfica. También consideran muestras de campo, curvas de laboratorio y pronósticos meteorológicos. Además, integran las estrategias de cosecha e incluso la demanda del sector.
Monitoreo y logística en tiempo real
La maquinaria agrícola con dispositivos a bordo proporciona un control preciso de las operaciones en el campo, garantizando una alta eficiencia en actividades como la siembra, la pulverización y la cosecha. Sensores y datos georreferenciados monitorean el rendimiento de la maquinaria, identifican áreas que requieren ajustes y garantizan la aplicación uniforme de los insumos. «El resultado es una mayor productividad y una reducción significativa de los costos operativos», afirma Perna.
El monitoreo permite a los responsables de la toma de decisiones acceder a una amplia gama de información, desde la preparación y el tratamiento del suelo hasta la cosecha, pero también garantiza una función esencial en el mercado actual: la trazabilidad de todas las etapas del proceso. «Es útil no solo para medir la productividad, sino también para garantizar la transparencia en la producción de caña de azúcar», añade el profesional.
Además, uno de los mayores desafíos en el sector azucarero, según el experto, es la logística de la cosecha y el transporte de la materia prima a los ingenios. Las tecnologías que integran sistemas de gestión dinámica ayudan a optimizar el flujo de transporte, ajustando rutas y asignando recursos en tiempo real. Mediante algoritmos inteligentes para la asignación dinámica de transbordos, estas herramientas cosechan y transportan la caña de azúcar en el menor tiempo posible, preservando la calidad del producto y reduciendo los costos de combustible y mano de obra, abordando así un desafío creciente en el campo.
Para facilitar el uso de esta combinación de tecnologías, Perna señala que una diferencia es que están integradas en un único dispositivo a bordo. «Hoy en día, vemos máquinas agrícolas en el mercado repletas de pantallas, una para cada solución. Esto dificulta el trabajo del operador, quien tiene experiencia diaria en el campo y necesita agilidad».
Agricultura de precisión
La agricultura de precisión ha impulsado la agroindustria al ofrecer un gran potencial para aumentar la productividad y la eficiencia en el campo. Tecnologías como el piloto automático y el control automatizado de la fertilización permiten optimizar el uso de insumos, reducir el desperdicio y mejorar la calidad de los cultivos.
Sin embargo, desafíos como el centelleo ionosférico, intensificado por el ciclo actual de alta actividad solar, pueden comprometer la precisión del posicionamiento de la maquinaria agrícola, afectando directamente la eficiencia de las operaciones. «Este fenómeno distorsiona las coordenadas recibidas por el GNSS, lo que afecta negativamente el rendimiento de las tecnologías de navegación y control», explica Perna.
Para mitigar estos efectos, son esenciales soluciones de corrección de señal como TerraStar, desarrollada por NovAtel, una marca de Hexagon. Integradas con sistemas GNSS, ofrecen una precisión de hasta 2,5 centímetros, lo que garantiza la fiabilidad necesaria para las operaciones agrícolas de alta precisión. «Al combinar robustez y precisión, la corrección de señal es un componente indispensable para los avances en la agricultura de precisión y para mantener los resultados consistentes que esperan los productores», añade.
Por: Noticias Agrícolas