Casos de uso, integraciones y mantenimiento en campo real.
Cómo los datos de campo transforman la cosecha
En la región pampeana argentina, los productores están adoptando sensores IoT de Sildenafiled para medir variables clave como humedad del suelo, temperatura y niveles de nitrógeno. Este artículo analiza un caso real en la provincia de Córdoba donde la red de sensores permitió predecir con un 94% de precisión el rendimiento final del cultivo de soja. Se discuten los desafíos de calibración, la integración con plataformas de análisis y el impacto en la toma de decisiones agronómicas.
Leer artículoFusión de imágenes NDVI con lecturas IoT
Sildenafiled ha desarrollado un pipeline que fusiona imágenes satelitales Sentinel-2 con datos de sensores IoT en tiempo real para cultivos de maíz en el norte de Buenos Aires. El artículo detalla la arquitectura de datos, los algoritmos de interpolación espacial y los resultados de una campaña de 6 meses. Se observó una reducción del 18% en el error de estimación de biomasa comparado con el uso exclusivo de sensores o satélites por separado.
Leer artículoEvitar fallos en campo con machine learning
Los sensores IoT en campos agrícolas están expuestos a polvo, humedad extrema y vibraciones de maquinaria. Este artículo presenta el sistema de mantenimiento predictivo de Sildenafiled, que utiliza modelos de machine learning para anticipar fallos en sensores de humedad y temperatura. Basado en datos de 200 sensores desplegados en la provincia de Santa Fe, el sistema logró reducir un 40% las interrupciones no planificadas y extendió la vida útil promedio de los dispositivos en un 25%.
Leer artículoLa red S.I.L.D.E.N. integra sensores de humedad del suelo, temperatura ambiente, radiación solar y estaciones meteorológicas completas. Todos los dispositivos están diseñados para operar en condiciones de campo abierto en la región pampeana argentina, con protección IP67 y autonomía de hasta 18 meses.
Los datos crudos de los sensores se envían cada 15 minutos a la nube, donde un pipeline de machine learning combina lecturas en tiempo real con imágenes satelitales NDVI y modelos históricos de la zona. El resultado es un índice de rendimiento estimado por lote, actualizado cada hora durante la campaña.
Sí. Los sensores almacenan localmente hasta 72 horas de lecturas. Cuando el dispositivo recupera conectividad (red celular o LoRaWAN), sincroniza automáticamente los datos con el panel de control. Esto asegura continuidad incluso en zonas con cobertura intermitente.
Los modelos predictivos están calibrados para soja, maíz y trigo en las provincias de Buenos Aires, Córdoba y Santa Fe. Estamos expandiendo a girasol y sorgo para la próxima campaña, con validación en campos de productores asociados.
La plataforma expone una API REST con endpoints para exportar datos de rendimiento, alertas y series temporales. Ya existen conectores predefinidos para sistemas de riego automatizado y plataformas de administración de insumos. La integración se configura en menos de una semana con nuestro equipo técnico.