{"id":1919,"date":"2019-01-15T12:55:55","date_gmt":"2019-01-15T11:55:55","guid":{"rendered":"http:\/\/aragonindustria40.es\/?p=1919"},"modified":"2019-01-22T10:13:43","modified_gmt":"2019-01-22T09:13:43","slug":"la-tecnologia-iot-de-libelium-permite-el-control-predictivo-de-vinedos-en-la-bodega-pago-ayles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aragonindustria40.es\/index.php\/caso-de-exito\/la-tecnologia-iot-de-libelium-permite-el-control-predictivo-de-vinedos-en-la-bodega-pago-ayles\/","title":{"rendered":"La tecnolog\u00eda IoT de Libelium permite el control predictivo de vi\u00f1edos en la bodega Pago Ayl\u00e9s."},"content":{"rendered":"

Empresa:  <\/strong>Pago Ayl\u00e9s, producci\u00f3n de vino 
\n<\/strong><\/p>\n

Agente tecnol\u00f3gico:<\/strong>  Libelium y remOT Technologies<\/p>\n

Presentaci\u00f3n del Caso:<\/strong><\/p>\n

Pago Ayl\u00e9s es la \u00fanica bodega en Arag\u00f3n calificada con el estatus de \u201cPago\u201d. Un pago es un \u00e1rea rural que tiene caracter\u00edsticas \u00fanicas tanto en su terreno como en su microclima, que lo distingue y lo diferencia de los sitios circundantes. Los vi\u00f1edos plantados en un pago producen vinos con cualidades singulares y una alta calidad.<\/p>\n

El principal objetivo de este proyecto fue identificar patrones de comportamiento y establecer con ellos un modelo predictivo en los vi\u00f1edos que permitiera gestionar de una manera m\u00e1s eficiente los vi\u00f1edos en t\u00e9rminos de calidad, producci\u00f3n, ciclos biol\u00f3gicos y prevenci\u00f3n de plagas y enfermedades. Para ello se utilizaron los sensores IoT de Libelium, as\u00ed como la plataforma de an\u00e1lisis desarrollada por remOT Technologies, Agrimes.<\/p>\n

Proceso de trabajo:<\/strong><\/p>\n

En el proyecto se han combinado medidas agr\u00edcolas manuales con la tecnolog\u00eda de sensores<\/a> de Libelium. Se ha creado de una red de malla que incluye m\u00e1s de 100 puntos de control manuales en los que se controlan aproximadamente 25 par\u00e1metros de medici\u00f3n diferentes. De este modo, al colocar equipos de medici\u00f3n con diferentes par\u00e1metros en posiciones estrat\u00e9gicas, se obtienen datos con los crear patrones de comportamiento y modelos predictivos. Dentro de los modelos predictivos, los datos registrados se combinan con mediciones in situ y datos obtenidos de manera remota de estaciones agroclim\u00e1ticas y sensores de Libelium (Waspmote Plug & Sense! Smart Agriculture).<\/p>\n

Beneficios obtenidos por la empresa:<\/strong><\/p>\n

En el primer a\u00f1o del proyecto, la bodega prev\u00e9 incrementar un 25% la calidad asociada a la mejora en la informaci\u00f3n relativa al cultivo, lo que les permitir\u00e1 mejorar la gesti\u00f3n de recursos y hacer un uso m\u00e1s eficiente, as\u00ed como ajustarse mejor a los objetivos de producci\u00f3n. Se prev\u00e9n reducciones en los costes asociados a la gesti\u00f3n y captura de informaci\u00f3n de entorno al 30%, y ahorros en los costes de producci\u00f3n de entre el 10% y el 50%. Adem\u00e1s, la mejora en la informaci\u00f3n disponible conlleva una reducci\u00f3n del riesgo en los procesos de toma de decisiones operativas.<\/p>\n

A nivel cualitativo, el mejor conocimiento sobre los procesos productivos influye directamente sobre la capacidad de mantener e incluso incrementar la calidad final del producto, lo que resulta esencial para mantener la posici\u00f3n en el mercado de Bodegas Pago Ayl\u00e9s.<\/p>\n

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