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Conserve Italia es una de las cooperativas agroalimentarias más grandes de Europa. Su cadena de suministro de fruta abarca cuatro cultivos —melocotonero, peral, albaricoquero y manzano— que cultivan las explotaciones agrícolas asociadas, distribuidas principalmente en Emilia-Romaña, aunque también hay presencia en Apulia, Véneto y Molise.
El reto: analizar una cadena de suministro hortofrutícola a través de los datos, temporada tras temporada
Gestionar una cadena de suministro hortofrutícola significa enfrentarse cada año a una variable que ninguna empresa puede controlar: el clima. Las temporadas cada vez más adversas —heladas tardías, inundaciones, veranos de sequía— influyen en los rendimientos, el consumo de agua y la presión de las adversidades, con repercusiones directas en la producción y en los costes.
Para hacer frente a esta variabilidad, se necesitaban datos agronómicos fiables y comparables, recopilados directamente sobre el terreno.
• medir las necesidades reales de riego de cada cultivo y parcela;
• evaluar el riesgo fitosanitario día a día, no una vez a la semana;
• estimar con antelación los rendimientos para planificar la cosecha y la transformación;
• informar sobre los resultados agronómicos y medioambientales a lo largo de la cadena de suministro.
El objetivo compartido con xFarm Technologies era claro: dotar a la cadena de suministro de una infraestructura capaz de transformar lo que ocurre en los huertos en información útil para la toma de decisiones.
La solución: tres líneas de actuación en un único proyecto integrado
La colaboración entre Conserve Italia y xFarm Technologies comienza en 2024 y se desarrolla junto con la Universidad de Bolonia. Actualmente se encuentra en su tercera temporada y se articula en tres líneas de trabajo complementarias. 1. Red de digitalización y monitorización: una red capilar de estaciones meteorológicas y sensores sobre el terreno que alimenta la plataforma xFarm con datos agronómicos en tiempo real, que hoy en día es una de las redes de monitorización agronómica más amplias activas en Italia; cada explotación agrícola ha sido equipada con el hardware necesario y ha recibido formación sobre el uso de la plataforma, mediante sesiones en línea y presenciales.
2. Proyecto agronómico experimental: en un grupo de explotaciones piloto, se comparan las estrategias basadas en datos de sensores y modelos con la gestión tradicional, midiendo los efectos reales sobre el riego, la protección fitosanitaria y el seguimiento de los insectos. 3. FarmView, reconocimiento y recuento de frutos: un proyecto piloto que incluye un sistema de visión artificial, desarrollado con la colaboración de la Universidad de Bolonia, que cuenta los frutos a partir de las imágenes captadas en el campo y estima el rendimiento a lo largo de la temporada.
Del boletín semanal al riesgo calculado cada 24 horas
En la temporada 2025, los modelos DSS xFarm se compararon de forma estructurada con los boletines de la Región de Emilia-Romaña: 6 modelos xFarm frente a 16 boletines regionales y 79 zonas, en cuatro cultivos, de mayo a agosto. La diferencia decisiva es la resolución temporal: el boletín regional se publica una vez a la semana y, en los seis días que separan una publicación de la siguiente, un brote infeccioso puede surgir, alcanzar su punto álgido y empezar a remitir. El DSS xFarm actualiza el riesgo cada 24 horas y se adelanta, de media, cuatro días a la señal de un brote infeccioso con respecto a la primera comunicación oficial.
Cuando la comparación es metodológicamente correcta —modelos epidemiológicos frente a modelos—, la concordancia alcanza el 94 % (15 comparaciones concordantes o parciales de un total de 16). Además, al identificar los periodos de baja presión infecciosa dentro de los intervalos clasificados como de «alto riesgo» por la normativa, un operador guiado por el DSS habría evitado entre 2 y 3 tratamientos fungicidas por cultivo entre mayo y julio, lo que supondría un ahorro potencial en el gasto en productos fitosanitarios para perales y melocotoneros, así como una posible reducción de la carga medioambiental. El objetivo del DSS no es sustituir al boletín regional, sino complementarlo: xFarm como guía operativa diaria, y el boletín como referencia normativa para la producción integrada.
El proyecto Agrometeo nace con el objetivo de convertir la experimentación en herramientas tecnológicas cada vez más fiables y operativas, reforzando el vínculo entre los datos, la investigación y la cooperación, con el fin de acompañar a los socios de nuestra cadena de valor hacia la digitalización, haciendo que las decisiones sobre el terreno sean más informadas y oportunas.
Los resultados: una cadena de suministro que se evalúa a sí misma
Al finalizar la temporada de 2025, el proyecto contará con 187 explotaciones agrícolas digitalizadas, equipadas con hardware y formadas en el uso de la plataforma; una amplia red de sensores con 80 estaciones meteorológicas y 500 sensores instalados; 4 cultivos objeto de seguimiento con ensayos experimentales y ahorros de agua medidos en comparación con la gestión tradicional; y más de 700 hectáreas supervisadas por la red Agrometeo. El proyecto piloto FarmView ha dado un salto cualitativo entre 2024 y 2025: la precisión en el reconocimiento de los frutos ha aumentado del 56-66 % al 76-81 %, con unas 40 000 imágenes recopiladas sobre el terreno, y un error en la estimación del rendimiento del 2,5 % en el peral y del 4,3 % en el melocotonero, calculado a partir de la integración de tres años de datos históricos. En el caso del albaricoquero, la variabilidad sigue siendo mayor, debido a los fenómenos climáticos extremos, mientras que la hoja de ruta para 2026 prevé la integración de datos meteorológicos e índices de vegetación para reforzar el modelo.
Anticipación media con la que el DSS notifica un caso de infección respecto a la primera comunicación oficial.
15 coincidencias totales o parciales de un total de 16, en las que la comparación se realiza entre modelos.
Tratamientos fungicidas entre mayo y julio, identificando los periodos de baja presión infecciosa.
De cara a las próximas temporadas
El análisis ha puesto de manifiesto un principio que se aplica a toda la cadena de suministro hortofrutícola: con la misma información, quien la recibe antes toma mejores decisiones. Cuatro días de antelación a la señal de alerta se traducen en tratamientos más eficaces, menos desperdicio y decisiones basadas en datos actuales en lugar de en imágenes de la semana anterior. La tercera temporada del proyecto tiene como objetivo consolidar los resultados de la fase experimental, perfeccionar el modelo de estimación de rendimientos integrando datos meteorológicos e índices de crecimiento vegetal, y reforzar las herramientas de información de la cadena de suministro. La red creada por Conserve Italia junto con xFarm Technologies no es solo una red de sensores: es una infraestructura digital que recopila datos directamente de los huertos, evalúa los riesgos cada 24 horas, compara las estrategias agronómicas y mide los resultados a lo largo del tiempo.
Las mejores decisiones no se toman a la ligera. Hay que sopesarlas.
«En agricultura, la calidad de una decisión depende de la puntualidad de la información en la que se basa. El proyecto desarrollado con Conserve Italia y la Universidad de Bolonia aplica este principio a una cadena de suministro hortofrutícola: una red de seguimiento, modelos de predicción y conocimientos científicos integrados para evaluar diariamente el estado de los huertos. Esta es la contribución de la digitalización a la cadena agroalimentaria: reducir la incertidumbre, empezando por la climática, y orientar las decisiones agronómicas hacia datos medibles».
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