Los cereales para la producción de alimentos y piensos son la principal fuente de ingresos de la agricultura, junto con la carne y las verduras.
por el Instituto de Tecnología de Karlsruhe
El cereal más importante en la agricultura alemana es el trigo, con una superficie de cultivo de alrededor de 3,1 millones de hectáreas en 2019. A pesar del uso de máquinas ultramodernas, hay fases de cosecha con cargas de trabajo muy elevadas y relativamente bajas. Los investigadores del Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT) están desarrollando un sistema de asistencia automatizado que, basado en el nivel actual de estrés y carga de trabajo del conductor, puede brindar recomendaciones de acción, proporcionando así un mejor equilibrio y aumentando el bienestar general.
Durante la cosecha, una cosechadora realiza una combinación de varios pasos de trabajo: recoge el grano a través del cabezal de la barra de corte y lo transporta a la unidad de trilla donde se trilla. A continuación, el material trillado se limpia y se deposita en el depósito de grano desde donde finalmente se transporta. Los sistemas inteligentes y en red ya están dando forma a la vida agrícola actual: Casi el 82 por ciento de los agricultores alemanes utilizan tecnologías digitales. «Las cosechadoras agrícolas con un alto grado de automatización ya pueden realizar muchos procedimientos de forma independiente, utilizando sistemas de dirección GPS, sensores o sistemas agrícolas y de gestión», dice Patrick Lehr de la sección de Máquinas Móviles (Mobima) del KIT Institute of Vehicle System. Tecnología (FAST). «Gracias a estos sistemas, el tiempo dedicado a la cosechadora también puede utilizarse para ocuparse de otras cosas, como tareas de gestión».
Repartidos durante el día de la cosecha, que a menudo dura más de diez horas, se alternan períodos de carga de trabajo alta y comparativamente baja: «Varios estudios han demostrado que las personas se sienten más cómodas en un nivel medio de estrés«, explica Patrick Lehr. Aquí es donde entran los investigadores de Mobima y el Instituto de Ingeniería Humana e Industrial (ifab). Actualmente están desarrollando un sistema de asistencia que recomienda tareas a los conductores en función de su nivel de estrés actual». las tareas para las fases de bajo estrés o carga de trabajo involucran la contabilidad, el personal o la gestión de materiales, así como el sector privado. De lo contrario, estos tendrían que completarse una vez finalizado el trabajo de campo «, explica Patrick Lehr.» Por otro lado, se requiere la máxima atención cuando el conductor comienza a trillar en un nuevo campo. En este momento, es importante ignorar cualquier dato irrelevante ”. De esta forma, el sistema contrarresta situaciones de estrés excesivo e insuficiente y asegura que el conductor permanece atento.
Los sistemas inteligentes detectan el nivel de estrés
La cabina del conductor novedosa consta de varios subsistemas. El objetivo principal es reconocer el estrés al que se encuentra actualmente el conductor. En estudios, los investigadores de ifab evalúan el estado de estrés actual del conductor mediante el seguimiento ocular. También es concebible una pulsera de fitness que utiliza señales luminosas para determinar la frecuencia del pulso y, por tanto, puede medir el nivel de estrés. «Con esta información, podemos hacer recomendaciones para la acción», explica Patrick Lehr. En el futuro, estos se proyectarán en el campo de visión del conductor a través de una interfaz basada en Realidad Aumentada (AR). Por lo tanto, la cabina no se sobrecargará con controles.
Según Patrick Lehr, esta interfaz hombre-máquina, que se adapta al nivel de estrés del conductor, tiene ventajas ecológicas, económicas y sociales. Dado que la cabina del conductor está conectada digitalmente, integra información útil para la cosecha, como previsiones meteorológicas o datos sobre la contaminación del suelo. «Por último, pero no menos importante, este innovador sistema técnico también puede contribuir a hacer que el lugar de trabajo y el perfil laboral sean más atractivos», explica Patrick Lehr.
El grupo de trabajo de Mobima primero recopiló todos los requisitos y elaboró conceptos para los subsistemas individuales y luego comenzó a desarrollar soluciones técnicas prácticas que capturan la condición del conductor y permiten la interacción. Para ello, el sistema se prueba en un demostrador. En una prueba separada para la evaluación de la condición, los investigadores miden el límite de estrés de las personas de prueba haciendo que realicen una tarea principal en el campo, como trillar, y luego, opcionalmente, una tarea de manejo adicional. Para poder incluir los deseos y necesidades de los agricultores directamente, el equipo entrevistó a los administradores de la finca, los conductores y los proveedores de servicios agrícolas de antemano. «La mayoría podría imaginar utilizar el tiempo en el que la cosechadora esté trabajando automáticamente para otras tareas en el futuro.
