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Nuevo sistema inteligente pronóstica rendimiento de cosecha en la industria vitivinícola

Nuevo sistema inteligente pronóstica rendimiento de cosecha en la industria vitivinícola

15 de enero de 2021

La transformación digital de procesos industriales implica una transformación hacia una industria inteligente o 4.0, mediante la integración de la información digital de diferentes fuentes y ubicaciones para impulsar el acto físico de hacer negocios, en un ciclo continuo (Rutgers & Sniderman, 2018).

En la industria del vino, y en Viña Concha y Toro en particular, el concepto de Industria 4.0 se traduce en conectar cada una de las etapas y procesos de la cadena de valor al mundo digital y generar valor para el negocio a través de la captura, almacenamiento y procesamiento de datos generados en una infraestructura IIOT (del inglés Industrial Internet of Things) adecuada. El Centro de Investigación e Innovación (CII) de Viña Concha y Toro, desde su fundación en 2014, ha impulsado el concepto de industria 4.0 y la transformación digital a través del Programa Estratégico Industria Vitivinícola Inteligente y la aplicación de principios de Ciencias de la Ingeniería.

Nuevo sistema inteligente pronóstica rendimiento de cosecha en la industria vitivinícola

Desde su fundación en 2014, el Centro de Investigación e Innovación, de Viña Concha y Toro, ha impulsado el concepto de industria 4.0 y la transformación digital a través del Programa Estratégico Industria Vitivinícola Inteligente y la aplicación de principios de Ciencias de la Ingeniería.

El CII busca promover la investigación aplicada, la transferencia tecnológica y la innovación con el fin de asegurar la excelencia productiva multiorigen de Viña Concha y Toro, la sostenibilidad de sus procesos y potenciar la vitivinicultura en el país. La aplicación del concepto de Industria 4.0 a procesos agrícolas se ha abordado intensivamente en los ámbitos académico e industrial como agricultura de precisión, la que puede definirse como (ISPA, 2019) “estrategia de gestión que recoge, procesa y analiza datos temporales, espaciales e individuales y los combina con otras informaciones para respaldar las decisiones de manejo de acuerdo con la variabilidad estimada, y así mejorar la eficiencia en el uso de recursos, la productividad, la calidad, la rentabilidad y la sostenibilidad de la producción agrícola”.

PRONÓSTICO DE RENDIMIENTO DE COSECHA

En el caso de la industria del vino, esto se traduce a viticultura de precisión, disciplina cuyos avances pueden revisarse en el artículo científico Precision viticulture and advanced analytics. A short review (Santesteban, 2019). En esta línea, se han utilizado los fundamentos de viticultura de precisión para optimizar los procesos de producción de uva, particularmente aquellos vinculados al pronóstico de rendimiento de cosecha.

El pronóstico de rendimiento de cosecha busca estimar, con la debida antelación, la cantidad de kilos de uva que se cosecharán en un cuartel específico en la próxima vendimia. Realizar un pronóstico de rendimiento de cosecha temprano y con una adecuada exactitud y precisión es crítico para las operaciones de vendimia en la industria del vino.

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Lograr una alta exactitud (menor a 10% por cuartel o unidad productiva en el viñedo) y precisión no es trivial, ya que en los viñedos existe una alta variabilidad espacial y temporal de los componentes del rendimiento. En la industria del vino, actualmente, la exactitud  promedio a nivel global alcanza un error promedio de 20-30% por cuartel o unidad productiva.

Además, el pronóstico se lleva a cabo con modelos lineales basados en el promedio histórico del peso de racimo al momento de cosecha y conteos de racimos en terreno no sistemáticos, los que se realizan en cuaja y pinta (ambos momentos fenológicos claves para la uva). Estos métodos afectan la precisión en los pronósticos que se realizan de temporada a temporada.

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Eduardo Herrera, Jefe de Control de Gestión de la Gerencia Agrícola de Viña Concha y Toro

Ante esto, en el año 2016, la Gerencia Agrícola de Viña Concha y Toro manifestó la necesidad de contar con un sistema de pronóstico de rendimiento de cosecha que fuese más exacto y preciso, en comparación con los existentes hoy en día en la industria. Como solución, el CII propuso desarrollar, validar e implementar una nueva metodología basada en muestreos de racimos sistemáticos, medición de pesos de racimo, integración de sistemas satelitales para el monitoreo de la variabilidad del vigor de viñedos y la aplicación de modelos matemáticos predictivos basados en algoritmos de aprendizaje automático (machine learning).

“El proyecto de pronóstico de volumen de cosecha tiene una gran importancia para nosotros, ya que usando la ciencia de datos y en especial las técnicas de modelamiento predictivo, buscamos lograr algo único en el mundo vitivinícola, que es obtener tasas muy inferiores al promedio de la industria de 20-30% y junto con ello conseguir que este indicador sea lo más homogéneo dentro de la gran diversidad de fun dos que posee la empresa”, explica Eduardo Herrera, Jefe de Control de Gestión de la Gerencia Agrícola de Viña Concha y Toro.

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José Cuevas-Valenzuela, Líder de I+D e innovación en Ingeniería, Centro de Investigación e Innovación, Viña Concha y Toro

Desde el 2016 a la fecha, el CII, a través del programa estratégico de Industria Vitivinícola Inteligente, ha trabajado en conjunto con Gerencia Agrícola de Viña Concha y Toro, abarcando los principales fundos de la compañía a lo largo del país. El foco del trabajo ha estado en la producción de uvas Cabernet Sauvignon, cepa que alcanza un 30,6% de la producción de vino a nivel nacional, según el SAG. “La metodología abordada, que se basa en principios de Viticultura de Precisión, comprende 3 pilares: (i) captura de datos; (ii) procesamiento y visualización de datos; e, (iii) interpretación y generación de acciones. La captura de datos ha contemplado la adquisición, recopilación y generación de bases de datos de distinto tipo, como los datos históricos de la compañía, agroclimáticos, imágenes multiespectrales y el estudio en campos de muestras en cuanto a número y pesos de racimo”, detalla José Cuevas, Líder de I+D e Innovación en Ingeniería del CII.

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Jose Carlos Caris-Maldonado, Científico de Datos, Centro de Investigación e Innovación, Viña Concha y Toro

La visualización y procesamiento de datos ha involucrado fundamentalmente el desarrollo de modelos predictivos basados en algoritmos de machine learning para el pronóstico de rendimiento, tanto en cuaja como pinta, utilizando los datos anteriormente descritos. “En particular, se han explorado, evaluado e implementado los algoritmos de machine learning MARS (Multivariate Adaptative Regression Splines), Random Forest y SVR (Support Vector Machines)”, explica José Carlos Caris-Maldonado, científico de Datos, Centro de Investigación e Innovación de Viña Concha y Toro. El desarrollo de los modelos ha sido dirigido y ejecutado por la Unidad de Ciencia de Datos del CII y ha contado con la asesoría de expertos de la academia.

INTERPRETACIÓN Y GENERACIÓN DE ACCIONES

Finalmente, la interpretación y generación de acciones ha estado enfocada en la generación de valor a partir del análisis y procesamiento de datos, a través del desarrollo e implementación de una plataforma digital para la gestión del pronóstico de rendimiento de cosecha en cada uno de los fundos del área agrícola de Viña Concha y Toro. Esta nueva plataforma ha comprendido un trabajo conjunto y multidisciplinario del CII, Gerencia Agrícola y Gerencia TI de la compañía y empresas externas proveedoras de tecnologías de agricultura de precisión.

Actualmente, el desarrollo de la mencionada plataforma se encuentra en una etapa temprana, pero se pretende llegar a contar con un prototipo funcional para la temporada 2021-2022. Dicha plataforma permitirá monitorear las variables claves para el rendimiento de cosecha, aplicar los modelos predictivos, generar reportes y establecer recomendaciones que apoyen la toma de decisiones del equipo agrícola y la generación de acciones costo-eficientes.

PILOTOS DE TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA

Para evaluar y validar esta metodología y las tecnologías desarrolladas, se han establecido pilotos de transferencia tecnológica en distintos viñedos de Cabernet Sauvignon de Viña Concha y Toro para las temporadas 2019-2020 y 2020-2021. Para la temporada 2019-2020 se llevó a cabo un piloto en uno de los fundos más grandes e importantes de Viña Concha y Toro, ubicado en el Valle del Maule. El piloto permitió cubrir catorce cuarteles diferentes (alrededor de 66 hectáreas) y abordar dos sistemas de conducción distintos y críticos para las operaciones agrícolas de Viña Concha y Toro.

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Como resultado de este piloto, se obtuvo un error promedio en los pronósticos de rendimiento en pinta cercano al 8% por cuartel, muy por debajo de lo tradicionalmente obtenido y reportado también en la literatura técnica. Los pilotos de la temporada 2020-2021 por su parte cubren ocho fundos distintos y una superficie cercana a las 200 hectáreas, que abarcan desde el Valle del Maipo al Valle del Maule.

Los pilotos cuentan con el compromiso y la colaboración directa de los administradores de cada fundo, los equipos de operaciones agrícolas y los asistentes técnicos de Gerencia Agrícola de Viña Concha y Toro. Se ha trabajado fuertemente con ellos en la comunicación y capacitación en el uso de las nuevas tecnologías, promoviendo un proceso de transformación e innovación progresivo y acorde a los desafíos culturales que manifiestan los equipos humanos. Como filosofía, el CII, y en particular el equipo dedicado al proyecto de pronóstico de rendimiento de cosecha, ha priorizado la transferencia e implementación de nuevas tecnologías poniendo siempre al centro a las personas y clientes internos (en este caso, el equipo de Gerencia Agrícola).

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Italo Barrientos, administrador del Fundo Idahue

“Afortunadamente, el Fundo Idahue fue seleccionado para trabajar en este proyecto, ya que la trascendencia y alcance que tendrán tener los resultados del proyecto lo hacen muy atractivo para nosotros. Conocer con más precisión los volúmenes de cosecha esperados no es solo un número, sino que tiene un alcance tremendo en la organización y planificación de cualquier vendimia, en todos sus procesos, desde la Gerencia Agrícola hasta Enología, y además a través de un método amigable con el usuario”, señala Ítalo Barrientos, administrador del Fundo Idahue, ubicado en el Valle de Cachapoal.

“El desafío ha sido de largo aliento, pero con resultados promisorios. Esto nos ha motivado a ampliar nuestras unidades de muestra para esta vendimia 2021 con la intención de iniciar la incorporación del máximo de factores propios de un viñedo y su terroir a nuestros modelos”, comenta Eduardo Herrera.

Con la finalización de los pilotos y la validación definitiva de las tecnologías desarrolladas, el CII espera llegar a tener un nuevo sistema de pronóstico de rendimiento que sea costo-eficiente y escalable, tanto para otros fundos y calidades de la cepa como para otras variedades tintas y blancas.

ISPA. 2019. Precision AG Definition, International Society of Precision Agriculture. Disponible en: https://www.ispag.org/about/definition. Rutgers, V & Sniderman, B. 2018. Around the physical-digital-physical loop. Deloitte Insights. Disponible en: t.ly/2Evl. Santesteban, L. 2019. Precision viticulture and advanced analytics. A short review. Food Chemistry 279, 58–62.

Fuente: Mundoagro.cl