Macchine agricole 4.0: l'IoT scende in campo

Negli ultimi anni, le aziende agricole stanno affrontando un passaggio decisivo verso quello che oggi conosciamo come agricoltura 4.0.  

Rispetto ad altri settori, l’agricoltura è stata poco interessata dalla digitalizzazione, ma ora è necessario avanzare in questa direzione per ottenere campi produttivi e massimizzare le rese. 

Come spiegato in articoli precedenti, questo nuovo approccio all’agricoltura si concentra sulla raccolta dei dati attraverso la tecnologia IoT. Questo consente di pianificare le varie operazioni in base a obiettivi specifici. Sfruttando la tecnologia IoT, esistono diverse soluzioni applicabili in vari ambiti del settore agricolo, come l’irrigazione, la tracciabilità della filiera e il monitoraggio delle condizioni del bestiame. 

In questo articolo ci concentriamo sul potenziale delle macchine agricole 4.0, strumenti indispensabili che devono essere funzionali ed efficienti. La tecnologia IoT, integrata in un contesto agricolo, consente di beneficiare delle informazioni che le macchine possono trasmettere agli imprenditori del settore. Per un funzionamento corretto, è essenziale che tutti i sensori e i dispositivi siano integrati in una rete scalabile. 

Le soluzioni IoT progettate per le macchine agricole si dividono principalmente in tre categorie: 

• Per macchinari come trattori, mietitrebbie, ecc.
• Per attrezzature trainate dai macchinari
• Per la comunicazione tra la macchina e i sensori associati.

Una soluzione frequentemente associata alle macchine agricole è il GPS, che offre una visione più precisa. Sensori specifici possono essere collegati ai macchinari, trasformandoli in dispositivi intelligenti e autonomi in grado di operare senza la guida di un operatore. Questo consente agli agricoltori di utilizzare contemporaneamente più attrezzature nei campi, senza intervento umano, ottimizzando risorse e riducendo i tempi. 

I sistemi di localizzazione possono essere installati anche sulle singole attrezzature associate ai macchinari, come ad esempio i vomeri collegati a un trattore. Grazie ai dispositivi associati, gli strumenti possono rilevare varie informazioni; nel caso dei vomeri, ad esempio, possono captare le vibrazioni del terreno, informando l’agricoltore se l’attrezzo è sulla strada o sta lavorando. 

Inoltre, le macchine autonome sono più efficienti e precise rispetto a quelle azionate dall’uomo. Sono in grado di ridurre il consumo di carburante e migliorare l’efficienza complessiva. È possibile analizzare in tempo reale i consumi energetici, ottenendo una visione dettagliata dell’utilizzo. L’uso di queste tecnologie permette una maggiore integrazione tra i vari sistemi. I dati raccolti dai trattori autonomi vengono trasferiti senza interruzioni al computer che controlla i dispositivi e i sensori associati, organizzando attività e operazioni da svolgere. 

Un altro sistema applicabile a macchinari e attrezzature è il monitoraggio delle risorse. Questo consente di verificare il corretto utilizzo analizzando i segnali generati durante il funzionamento. Inoltre, permette di impostare regole per analizzare eventi specifici, inviando notifiche mirate nel caso si verifichino episodi particolari durante il lavoro. 

Il monitoraggio degli interventi di manutenzione consente di supervisionare tutte le fasi di manutenzione straordinaria e preventiva, mantenendo sotto controllo lo stato dei macchinari e delle attrezzature associate.  

Quale futuro attende le macchine 4.0 nell’agricoltura smart? 

Entro il 2050, secondo le stime della FAO, la popolazione mondiale raggiungerà i 9,1 miliardi, rispetto agli attuali 6,8 miliardi. Questo significherà un terzo di persone in più da sfamare, esercitando un'enorme pressione sull’ambiente. Per evitare uno sfruttamento eccessivo di acqua e fertilizzanti e preservare le qualità fisiche e chimiche del suolo, entra in gioco l’agricoltura 4.0. 

Per favorire una crescita e uno sviluppo ulteriore dell’agricoltura 4.0, è necessaria una maggiore presenza di dispositivi IoT, tecnologie di Advanced Analytics in grado di raccogliere e analizzare Big Data, un migliore accesso a Internet (un problema ancora presente in alcune aree del nostro paese, ma soprattutto a livello globale) e sistemi basati su cloud per la condivisione delle informazioni.