agricultura de decision la reja

La Gestión de Conocimiento en la Agricultura por Ambientes

“De la Precisión a la Decisión”

Grupo “La Reja”

Santiago Gonzalez Venzano

Esquema de la presentación

2 metáforas (ruptura de paradigmas)• La Tierra se “impregna” de Conocimiento. • Gestión de información. Del “stock” a los “flujos”.

Marco Conceptual• Procesos.• Organización.• Tecnología.

Ejemplos que ilustren el

planteo

Síntesis Final

11

2233

44

La Gestión de Conocimiento en

la Agricultura por Ambientes

“de la Precisión a la Decisión”

1° Metáfora: La Tierra

se “impregna” de Conocimiento

dede

““La tierra + Mejoras”La tierra + Mejoras”

aa

““La tierra + Conocimiento”La tierra + Conocimiento”

Análisis de campaña ex-post Autopsia

Reportes on-line La gestión de la información es funcional a la gestión operativa en tiempo real. Cibercultura

La Lógica del StockPrimero acumulo, después trabajo analizando datos

La Lógica del Flujo Primero trabajo construyendo procesos.

INFORMACIÓNDATOS CONOCIMIENTO





planteo

Síntesis Final

11

2233

44




•Cultivo•Genotipo•Fecha de Siembra

VRT •Dosis de Fertilizante•Densidad de siembra

Manchoneo Georef•Insecticidas•Herbicidas

1° Etapa 2° Etapa

Un marco Conceptual

Qué está pasando con las organizaciones?

Los Paradigmas Organizacionales de Peter Senge (La Quinta disciplina)

1. Dios quiera que…

2. Planificación Presupuestaria.

3. Planificación Estratégica

4. Gestión Estratégica

5. La inteligencia Colectiva

El fatalismo

El poder del dinero en el Corto Plazo

El poder central

El poder de las personas

Las Organizaciones que aprenden

La oportunidad: combinar•Las Redes•Los Procesos•La Web 2.0

Gestión Colaborativa del Conocimiento

La organización Inteligente, que aprende

de su experiencia

• Contribución de usuarios• Texto, imágenes, audio, video,

noticias, etc.• Base de datos de intenciones

• Búsquedas, clicks, etiquetas, recomendaciones, etc.

• Información compartida• Priorización de usos similares,

experiencia acumulativa

“Inteligencia colectiva”

ViralFeedback

Loops

e-mails

invitaciones

audiencia

compartir

consumir

crecimiento

efecto exponencial

de redes

contenido

Arquitectura de participación:Movimiento del centro de diseño de software

Fuente: http://web2.wsj2.com

CLAVE DEL MODELO“Innovación en la Frontera de la Red” è Se refiere a la capacidad de que la arquitectura del sitio favorezca la creatividad y la participación de sus

usuarios al crear el contenido

INTELIGENCIA COLECTIVATécnicas de aprovechamiento

explícito de REDESCircuitos de

retroalimentación en serieCambios en la forma de uso

de la Web: perspectivas y usos

Un marco Conceptual

La integración de conceptos : innovación

Las Reglas de Decisión por Ambiente

Protocolo

Que no es… Que si es… Verdades definitivas…una “biblia”. Hipótesis sujetas a una mejora continua

La expresión de “un experto” La expresión de la “inteligencia colectiva”

Instrumento de “obediencia de las personas” Instrumento de “autonomía de las personas”

Conocimiento “teórico” Manual de “Buenas Prácticas”

Instrumento para el “control de las personas” Instrumento para el “control de los procesos”

Comunicación “unidireccional” Comunicación “bidireccional”

Hay “consumidores” de conocimiento Hay “prosumidores” de conocimiento

Estancamiento en el desarrollo de las personas Expansión del desarrollo de las personas

Rigidez en la toma de decisiones Agilidad y Flexibilidad

La Gestión de Conocimiento es una

construcción que nunca termina:

2.Convivimos con hipótesis y no con

verdades definitivas

3.Hay que institucionalizar un proceso de

mejora continua de las hipótesis.

4.La Inteligencia Colectiva es la mejor

garantía de este proceso.

La Definición de Ambientes es el cimiento del edificio:

Hace falta crear lenguaje = estándares:

3.Proceso colaborativo de crear intersubjetividad. Web 2.0

4.Permite gestionar bases de datos de manera univoca.

1. Automatizar procesos de gestión de conocimiento.

2. Benchmarking.

Definición de ambientesNomenclatura y Estándares – Condición para Protocolizar

Macroambientes:• Rotación• Genotipo• Fecha de Siembra

Microambientes:• VRT Densidad• VRT Fertilización

Fuente – RiDZO AACREA ZO

Definición por ambientes

Condición para Protocolizar

Fuente – RiDZO AACREA ZO

¿Cómo validar esta hipótesis de rendimiento por ambiente?:

La gestión de los Mapas de Rendimiento

Definición por ambientes

Condición para Protocolizar

Acceso a la hoja de Genotipos de la WikiAcceso a la hoja de Genotipos de la Wiki

•Definición de procesos.

¿Como realizar el

muestreo de suelos?:

Muestreos dirigidos por

ambiente.

Puntos “difusos”

georeferenciados

Protocolos de Cultivo





planteo

Síntesis Final

11

2233

44




1 Hagenera 5.000 datos por año

(VRT y Mapas de rendimiento)

DATOS

Capas de Información

INFORMACIÓN

Protocolos Productivos

CONOCIMIENTO

Del DATO Del DATO a la generación de valor económicoa la generación de valor económico

Mapa de Rendimiento

Mapa de Micro AmbientesMapa de Macro Ambientes

Mapa de Puntos de muestreo de suelo

Mapa de Prescripción

Mapa de Aplicación

Grilla de Puntos de Monitoreo de Insectos

DATOS

Mapa de Rendimiento

Mapa de Macro Ambientes


Mapa de Aplicación

Mapa de Genotipo

Mapa de Costo Directo

Mapa de Margen Bruto

Mapa de Grilla de Puntos

Mapa de Aplicación Manchoneo Insecticidas

Mapa de Micro Ambientes

Mapa de Puntos de Muestreo de Suelos

INFORMACIÓNDATOS

Reporte•Parametros de suelo x Amb

Reporte•Aplic vs Prescr•Veloc.de Aplic•Altimetria

Reporte•Rend x Amb•Rend x Altura•Veloc de Cosecha•Costo x Amb•Rend x Genot x Amb•Rend x Dosis x Amb

CONOCIMIENTO

ProtocoloReglas de decisión

Operación

La Base de Datos de Puntos de La PazTotal son 105 puntos. Esto es una muestra:

FEC_CREA LATITUD LONGITUD CAMPANIAMUESTRA LOTE AMBIENTECULTIVO ARENA MO PH P11/04/2008 -36,41757 -61,93361 2007-08 LRA-5a2-lo-01 5a2 alto TRIGO 63 1,72 6,20 11,2011/04/2008 -36,49162 -61,86767 2007-08 LRA-1b1-me-01 1b1 bajo TRIGO 57 1,78 7,90 13,3011/04/2008 -36,50015 -61,87233 2007-08 LRA-1m1-me-01 1m1 medio TRIGO 61 1,54 8,00 3,6011/04/2008 -36,49937 -61,87915 2007-08 LRA-1m1-bh-01 1m1 medio TRIGO 36 1,42 9,70 11,6011/04/2008 -36,49937 -61,87915 2008-09 LRA-1m1-bh-01 1m1 medio SOJA 36 1,42 9,70 11,6011/04/2008 -36,50416 -61,86758 2007-08 LRA-1m1-me-02 1m1 medio TRIGO 63 1,48 6,30 5,7011/04/2008 -36,50416 -61,86758 2008-09 LRA-1m1-me-02 1m1 medio SOJA 63 1,48 6,30 5,7011/04/2008 -36,48627 -61,86859 2007-08 LRA-1m1-me-03 1m1 medio TRIGO 62 1,60 6,8011/04/2008 -36,48627 -61,86859 2008-09 LRA-1m1-me-03 1m1 medio SOJA 62 1,60 6,8011/04/2008 -36,49499 -61,87768 2007-08 LRA-1m1-me-04 1m1 medio TRIGO 55 1,80 8,70 3,1011/04/2008 -36,48982 -61,85725 2007-08 LRA-1m1-me-05 1m1 medio TRIGO 54 1,84 7,50 3,4011/04/2008 -36,48982 -61,85725 2008-09 LRA-1m1-me-05 1m1 medio SOJA 54 1,84 7,50 3,4011/04/2008 -36,49360 -61,87929 2007-08 LRA-1m1-ba-01 1m1 medio TRIGO 46 1,90 7,50 14,2011/04/2008 -36,49360 -61,87929 2008-09 LRA-1m1-ba-01 1m1 medio SOJA 46 1,90 7,50 14,2011/04/2008 -36,51153 -61,85782 2007-08 LRA-2a1-la-01 2a1 alto TRIGO 79 1,10 5,90 17,4011/04/2008 -36,51153 -61,85782 2008-09 LRA-2a1-la-01 2a1 alto SOJA 79 1,10 5,90 17,4011/04/2008 -36,49822 -61,85420 2007-08 LRA-2a1-me-01 2a1 alto TRIGO 68 1,84 6,20 14,3011/04/2008 -36,42130 -61,92600 2007-08 LRA-5a2-me-01 5a2 alto TRIGO 62 1,50 6,60 3,6011/04/2008 -36,50115 -61,85130 2007-08 LRA-2a1-me-02 2a1 alto TRIGO 52 2,00 6,90 3,60

DATOS

Parámetros de suelo x Amb

Loma Arenosa

Loma Medio Bajo Bajo Hidrico

%ARENA 81 73 65 56 50

%MO 1,0 1,7 1,8 2,0 1,5

ph 6,1 4,7 6,4 6,5 8,1

P 15 10 6 10 12

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

%MO-Ph

-Pasim

% de Arena

6,4

INFORMACIÓNDATOS

Base de Datos de un monitor de rinde: 285.000 filas para 1.500 has!!!

DATOS

Promedio de REND_SECO Micro ambiente

VariedadLoma

Arenosa Loma Medio BajoBajo

HidricoBajo

Salino Mediadm3700 2,513 3,321 3,217 1,876 1,069 3,207dm4670 2,143 2,608 3,975 4,134 2,686 3,922dm4970 1,212 1,408 2,920 3,055 2,511 2,706dm4970-dm5.1i 1,433 1,652 3,065 3,010 1,500 2,808dm5.1i 1,305 1,864 2,803 2,638 2,714Media 1,316 2,290 3,484 3,566 2,028 1,069 3,366

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

4,500

Loma Arenosa


Bajo Salino

dm3700

dm4670

dm4970

dm4970-dm5.1i

dm5.1i

Media

Rendimiento X Genotipo XMicroambiente


Análisis de CampañaCual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?

Los puntos de muestreo (1ha) y Mapas de RendimientoSe correlacionan el rendimiento con los parámetros edáficos

R² = 0,6378 y = -0,1349x + 12,179R² = 0,4291

y = -0,0402x + 5,1361R² = 0,412

1

2

3

4

40 50 60 70 80

Tn -

Ha

% de Arena

Soja 08-09

Media

dm 3700

dm4670

dm5.1i

Rendimiento X GenotipoParámetros edáficos


Análisis de CampañaCual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?

+ de 78% de Arena

si

no

Dm5.1i

Dm4670

al Protocolo!!!

8,524

5,484

3,280

1,900

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

Loma Arenosa


Bajo Salino

Media

Rendimiento Tn/ha

Maíz

Trigo

Soja

Soja 2º

Rendimiento X CultivoMicroambiente

INFORMACIÓNDATOS

4 años de monitores de rinde cruzado con el último mapa de microambientes!

y = -0,0099x2 + 1,193x - 25,653

y = -0,0062x2 + 0,9457x - 29,592

y = -0,0015x2 + 0,1684x - 1,5467

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

11,000

40 50 60 70 80 90Tn

-Ha Soja

Tn-Ha Maiz y Trigo

% de Arena

Maiz

Trigo

Soja

Soja 2da

Rendimiento X CultivoParámetros edáficos

INFORMACIÓNDATOS

4 años de monitores de rinde cruzado con análisis de sueloCuál es la rotación apropiada para cada ambiente?

CONOCIMIENTO

Dosis Prescripta vs Dosis Aplicada

INFORMACIÓNDATOS

Como controlarla la calidad de una aplicación?Aplicación de Urea al voleo

CONOCIMIENTO

Prescripta Realizado AnchoLabor Velocidad Hora240,000 146,000 24,000 10,000 17:30:11240,000 175,000 24,000 12,000 17:30:14240,000 235,000 24,000 12,000 17:30:17240,000 237,000 24,000 12,000 17:30:20240,000 237,000 24,000 12,000 17:30:23240,000 236,000 24,000 12,000 17:30:26240,000 265,000 24,000 10,000 17:30:29240,000 165,000 24,000 17,000 17:30:32240,000 172,000 24,000 21,000 17:30:34240,000 179,000 24,000 22,000 17:30:35240,000 194,000 24,000 23,000 17:30:37240,000 210,000 24,000 23,000 17:30:38240,000 227,000 24,000 23,000 17:30:40240,000 227,000 24,000 23,000 17:30:41240,000 235,000 24,000 23,000 17:30:43240,000 236,000 24,000 23,000 17:30:44240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:46240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:48240,000 238,000 24,000 23,000 17:30:49240,000 237,000 24,000 23,000 17:30:51240,000 238,000 24,000 23,000 17:30:52240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:54240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:55

INFORMACIÓNDATOS

Como controlarla la calidad de una aplicación?Aplicación de Urea al voleo

CONOCIMIENTO

ValoresRótulos de fila Promedio de RealizadoDesvest de Realizado

40 55 43120 121 33140 160 32160 173 22220 215 20240 226 33260 248 23

Total general 189 64

100

150

200

250

300

350

400

450

500

la lo me ba bh bs media

u$s/ha

Maiz

Trigo

Soja

DensidadPN

PN

PN

PN

P P

2% 16% 61% 13% 6% 2%

Costo DirectoX Cultivo XMicroambiente

INFORMACIÓNDATOS

Cada ambiente tiene una tecnología apropiada que genera un CD por ambiente.

380343

217

0

100

200

300

400

500

600

Loma Arenosa


Bajo Salino

Media

MB u$s/ha

Soja

T/S2

Maiz

2% 16% 61% 13% 6% 2%

Ambientes donde el Trigo-Soja es competitivo!!!

Margen BrutoX Cultivo XMicroambiente


Finalmente, calculamos con el CD y el Rendimiento x Ambiente, calculamos el MB por ambiente.

Monitoreo de Plagas.Como buscar eficiencia con escala?

Ejemplo: Ataque de arañuela en “ambientes de loma”


Devolución: Mapa de Aplicación






planteo

Síntesis Final

11

2233

44




Mapa de Aplicación Manchoneo Insecticidas

Mapa de Rendimiento

Mapa de Macro Ambientes

Mapa de Micro Ambientes

Mapa de Puntos de Muestreo de Suelos


Mapa de Aplicación

Mapa de Grilla de Puntos

Mapa de Genotipo

Mapa de Costo Directo

Mapa de Margen Bruto

Mapa de Rendimiento

Mapa de Micro AmbientesMapa de Macro AmbientesMapa de Puntos de muestreo de

suelo

Mapa de PrescripciónMapa de Aplicación

Grilla de Puntos de Monitoreo de Insectos


Ejes clave para ir a la ACCIÓN

Muchas Gracias!




2 metáforas (ruptura de paradigmas)

Marco Conceptual

Ejemplos que

ilustren el planteo

Síntesis Final

11

2233

44

agricultura de decision la reja

Education