Consultor de IA em Den Bosch

No caso dos produtores, os dados vêm do computador de controlo climático, como a temperatura, a luz, a rega e a energia; dos registos de cultivo; e da máquina de triagem, que regista o peso e a classe de cada lote. No caso dos transformadores, vêm do sistema ERP, do controlo da linha de produção, do laboratório e dos registos HACCP, que documentam as verificações de segurança alimentar.

Estas fontes funcionam muitas vezes em sistemas de fornecedores diferentes, por vezes na cloud do fabricante da máquina. O primeiro passo é descobrir que dados pode exportar ou obter através de uma API, e com que frequência.

O Regulamento Geral da Legislação Alimentar da UE (178/2002) exige que consiga identificar, pelo menos, o seu fornecedor direto e o seu cliente direto: um passo atrás, um passo à frente. Se, perante uma reclamação, também quiser saber de que estufa, de que linha e de que matéria-prima veio um produto, terá de associar internamente os números de lote.

Numa plataforma de dados, o número de lote liga os registos de cultivo, a máquina de triagem, o ERP, os resultados laboratoriais e as reclamações. Normalmente, a dificuldade não está na tecnologia, mas em definir quem regista cada número e quando. Isto faz parte da governança de dados.

Um modelo de computer vision aprende com exemplos rotulados: produto aprovado ou rejeitado (classificação), ou a localização de um dano (deteção e segmentação). O seu desempenho depende dos casos difíceis: produtos molhados, reflexos, uma nova variedade ou uma embalagem diferente. Estes casos devem constar dos conjuntos de treino e de teste.

Defina antecipadamente qual dos erros é mais grave: não detetar um defeito ou rejeitar um produto em boas condições. Após a entrada em produção, alguém verifica regularmente uma amostra para detetar quando o modelo começa a desviar-se. Mantemos um modelo deste tipo em funcionamento através da gestão e melhoria contínua.

Sim, se houver registos de épocas comparáveis em número suficiente. Um modelo para prever o volume da colheita utiliza a data de plantação, a variedade, a luz, a temperatura e a colheita realizada até ao momento. Para prever as vendas, acrescentam-se as encomendas, as promoções dos retalhistas e a meteorologia. Para saber como os retalhistas analisam a procura e as existências, leia sobre dados e IA para o retalho.

Compare cada previsão com uma referência simples, como o mesmo período do ano anterior. Se o modelo não a superar, ainda não representa uma melhoria. Para uma nova variedade, há poucos dados históricos; peça ao produtor que reveja a previsão como forma de controlo.

O nosso site não apresenta nenhum caso de estudo de uma empresa de Den Bosch ou do nordeste de Brabante. Um dos nossos casos de estudo no setor agroalimentar é a Agro Care, um dos principais produtores de tomate da Europa, com sede em Wateringen.

Também não temos instalações em Brabante: o nosso único escritório fica na Westerdoksdijk, em Amesterdão. Podemos reunir-nos nas suas instalações, nas nossas ou por videochamada.

A Jheronimus Academy of Data Science (JADS) é uma parceria entre a província de Noord-Brabant, o município de ’s-Hertogenbosch, a Tilburg University e a TU/e, com o campus Mariënburg em Den Bosch. No âmbito do tema AgriFood & Nature, a JADS reúne investigação, ensino e empresas.

A Data*Grow arrancou aí a 28 de janeiro de 2026, por iniciativa da Growers United, da LetsGrow.com, da Open Universiteit e da JADS. Centra-se nos dados da produção hortofrutícola de alta tecnologia. É aí que decorrem a investigação e a formação. Nós desenvolvemos a aplicação para a sua empresa e mantemo-la em produção.

A AgriFood Capital, agência de desenvolvimento regional do nordeste de Brabante, está sediada na Agri&Food Plaza, em Den Bosch. Em conjunto com a Brainport Development, realiza o programa Next Tech Food Factories, no qual transformadores alimentares, fornecedores de alta tecnologia e fabricantes de máquinas desenvolvem e testam tecnologias digitais, como sensores inteligentes, IA e robôs.

A MKB Team Noordoost-Brabant elabora com os empresários um plano de ação que abrange, entre outros temas, dados, IA e cibersegurança. Programas deste tipo ajudam a explorar possibilidades, fazer testes e encontrar parceiros. O nosso trabalho é desenvolver a plataforma ou o modelo que depois funciona no seu próprio processo.

Quando o problema está no registo dos dados. Se os lotes forem registados manualmente ou demasiado tarde, um modelo apenas dará respostas erradas mais depressa. Comece por melhorar a introdução dos dados. Se precisa sobretudo de saber o que aconteceu ontem, basta um dashboard Power BI com os dados existentes.

Se uma balança ou uma máquina de triagem por cor já mede aquilo que precisa de saber, não precisa de uma câmara com um modelo. E se pretende apenas explorar a viabilidade técnica de uma solução, um laboratório de campo de um programa regional pode ser mais adequado do que um projeto de consultoria.