IoT para impulsar la eficiencia de la producción y bienestar animal en el sector agroalimentario
Gestión avanzada de granjas basada en monitorización de datos para una mejora de la producción de forma sostenible y medioambientalmente responsable y así, conseguir una mayor competitividad en el sector
Monitorización eficiente de las aves de corral asegurando su bienestar desde la granja hasta la planta de procesado pasando por su manipulación y transporte.
En el marco del proyecto Internet of Food and Farm (IOF), Tekniker ha participado principalmente en la optimización de la cadena de producción avícola monitorizando la salud de las aves con el fin de ofrecer transparencia en la cadena de producción y aportando trazabilidad al proceso.
La monitorización permite asegurar un peso final óptimo y uniforme, reducir el número de impactos que derivan en el deterioro de las aves, aumentar su nivel de confort y optimizar el proceso de matanza.
Para ello, el centro tecnológico ha desarrollado dispositivos sensores (wireless) que miden las condiciones ambientales en las granjas y en los camiones de transporte.
Concretamente se ha trabajado en la monitorización en tiempo real y análisis de todos los parámetros clave de la cría de los pollos en las granjas: la cantidad de comida y agua, la evolución del peso, los niveles de amonio, la temperatura y humedad, etc.
También se han incluido dispositivos wearables en el personal que traslada las cajas con las aves para monitorizar su carga en los camiones. Asimismo, se han monitorizado los parámetros clave en la fase de transporte al matadero incluyendo sensores portables ambientales y de vibración (para registrar por ejemplo frenazos bruscos).
Los datos de estos sensores se han analizado con los registros de calidad del matadero para poder identificar los puntos críticos y establecer mejoras para lograr una mejor calidad del producto final.
Asimismo, Tekniker ha desarrollado una plataforma de gestión de toda la producción (desde la granja hasta el matadero) con base en la nube apoyada por componentes FIWARE open-source. De esta forma se consigue una recogida de datos a través de las diferentes fases de la cadena de producción de una forma integrada e interoperable entre los diferentes actores de la cadena, integrando no solo a operadores, sino también plataformas que operan solo en uno de los ámbitos, por ejemplo, Porphyrio, herramienta para la gestión de la granja.
Los datos recogidos se utilizan para la elaboración de modelos basados en técnicas de machine learning que permiten la identificación de parámetros en condiciones críticas que causan ineficiencias en el proceso. Además, estos modelos ayudan en la toma de decisiones a través de una visión y mejora holística de toda la cadena de producción.
IoF2020 has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no. 731884