Plataforma B2B de sensores IoT y análisis predictivo para agronegocios en Argentina. Anticipá el rendimiento de tu cosecha con datos en tiempo real.
Solicitar demoResultados medibles que el sistema S.I.L.D.E.N. entrega a tu operación.
Anticipa la cosecha con modelos entrenados con datos de sensores IoT y satélites. En soja y maíz alcanzamos un 94% de precisión en la estimación final.
El mantenimiento predictivo basado en machine learning reduce un 40% las interrupciones no planificadas de sensores. Menos visitas a campo, más datos continuos.
Combinamos imágenes NDVI con lecturas terrestres en tiempo real. El error de estimación de biomasa se reduce un 18% frente a usar una sola fuente.
Humedad del suelo, temperatura y nitrógeno se miden cada 15 minutos. La plataforma alerta sobre cambios críticos antes de que afecten el cultivo.
Los datos de sensores se envían directamente a la cabina del tractor o a la plataforma de gestión. Sin pasos manuales, sin demoras.
Diseñado para operar desde 50 hasta 10.000 hectáreas. La red de sensores se adapta a la topografía y al tipo de cultivo sin recalibraciones complejas.
Productores y empresas confían en Sildenafiled para monitorear sus cultivos con datos precisos.
Basado en 120+ reseñas verificadas de productores
“Implementamos los sensores IoT en 200 hectáreas de soja. La predicción de rendimiento nos ayudó a planificar la cosecha con semanas de anticipación. Datos confiables y soporte técnico excelente.”
Carlos Méndez
Productor agropecuario, Córdoba
“La integración de datos satelitales con los sensores de campo nos dio una visión más completa del estado del maíz. Redujimos costos de inspección manual y mejoramos la precisión de nuestros modelos.”
Laura Fernández
Ingeniera agrónoma, Buenos Aires
“El sistema de mantenimiento predictivo nos evitó paradas inesperadas en plena temporada. Los sensores funcionaron sin interrupciones y el dashboard es muy intuitivo.”
Gustavo Ríos
Gerente de operaciones, Santa Fe
Funciones diseñadas para que el equipo de campo y la oficina técnica tomen decisiones con datos concretos.
Lectura continua de humedad, temperatura y nutrientes desde sensores IoT desplegados en el lote. Los datos se actualizan cada 15 minutos y se visualizan en un dashboard por parcela.
Modelos entrenados con datos históricos de la región pampeana que estiman el rendimiento del cultivo con hasta 94 % de precisión. Ideal para planificar cosecha y logística.
Notificaciones automáticas ante anomalías en sensores, cambios bruscos de humedad o riesgo de heladas. Cada alerta incluye la ubicación exacta del sensor y la variable afectada.
Fusión de imágenes NDVI de Sentinel-2 con datos de sensores terrestres. La combinación reduce el error de estimación de biomasa en un 18 % frente al uso de una sola fuente.
Algoritmos de machine learning que detectan patrones de desgaste en sensores. En pruebas de campo, se redujeron un 40 % las interrupciones no planificadas y se extendió la vida útil de los dispositivos.
Descarga de series históricas en CSV y JSON para análisis externos. Compatible con herramientas de BI y plataformas de gestión agrícola que ya uses en la empresa.
Artículos técnicos y casos de uso para el campo conectado
Cómo los datos de campo transforman la cosecha
Monitoreo continuo de humedad y nutrientes con sensores IoT para anticipar el rendimiento de soja en la región pampeana.
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Combinar imágenes satelitales Sentinel-2 con sensores terrestres reduce un 18% el error de estimación de biomasa.
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Algoritmos de detección de anomalías reducen un 40% las interrupciones no planificadas en sensores de Santa Fe.
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