Logo OpenStomaOpenStomaSupporto decisionale per la serra
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Casi d’uso.

Dalle decisioni quotidiane al confronto tra investimenti, il modello può essere adattato alle domande di chi coltiva, affianca le aziende agricole o propone nuove soluzioni.

Questi scenari descrivono applicazioni possibili e sviluppi da concordare. Non sono resoconti di progetti già realizzati: collegamenti ai sensori, notifiche e modelli specialistici richiedono una configurazione dedicata.

Anticipare caldo e gelo nelle serre di fragole.

Per aziende agricole e tecnici di campo che lavorano con serre a bassa tecnologia.

Serra low-tech con coltivazione di fragole e tecnico di campo.
Serra low-tech di fragole. Immagine illustrativa generata con IA.

In una serra con pochi automatismi, anche un intervento semplice deve essere organizzato in tempo. Il tecnico può dover raggiungere più appezzamenti e gli operatori devono sapere quali strutture controllare per prime. La sola temperatura esterna non descrive sempre ciò che può accadere alla coltura sotto copertura.

Il modello può usare le previsioni meteo, le caratteristiche della serra e le misure eventualmente disponibili per stimare l’andamento della temperatura nelle ore successive. L’obiettivo è riconoscere in anticipo situazioni compatibili con caldo eccessivo o gelo e renderle leggibili per chi deve decidere.

Con un servizio di notifica dedicato, il referente riceverebbe una sintesi con la serra interessata, la fascia oraria e i valori previsti. Potrebbe così pianificare un sopralluogo e valutare aperture, chiusure o protezioni realmente disponibili, prima dell’arrivo della criticità.

Un esempio concreto.

Per la notte è previsto un forte calo termico. Il tecnico confronta le serre più esposte e organizza i controlli prima della fine del turno. L’avviso aiuta a stabilire le priorità e la decisione finale tiene conto dello stato della coltura e delle condizioni osservate sul posto.

Coordinare ombreggiamento e irrigazione del lattughino.

Per responsabili di coltivazione che vogliono collegare misure e previsioni alle operazioni.

Serra di lattughino con rete ombreggiante e sensori.
Serra di lattughino con ombreggiamento e sensori. Immagine illustrativa generata con IA.

I sensori descrivono le condizioni presenti, mentre la simulazione può aiutare a capire come potrebbero evolvere nelle prossime ore. Affiancare le due informazioni permette di programmare le operazioni considerando sia lo stato attuale della serra sia il meteo in arrivo.

Per il lattughino, un’applicazione possibile è il confronto tra diversi orari di apertura e chiusura della rete ombreggiante. Il modello può valutare gli effetti previsti su temperatura, umidità, radiazione e risposta della coltura, tenendo conto degli impianti disponibili e delle fasce in cui gli operatori possono intervenire.

Il supporto all’irrigazione richiede anche informazioni sul suolo o sul substrato, sull’acqua disponibile e sulla gestione irrigua. Integrando questi dati con un bilancio idrico dedicato, si potrebbero proporre interventi coerenti con il fabbisogno stimato e con le ore successive, evitando di ricavare una dose irrigua dalla sola temperatura dell’aria.

Un esempio concreto.

La mattina è mite, ma nel pomeriggio sono attesi sole intenso e temperature elevate. Il responsabile confronta gli orari di stesura della rete e, con i dati idrici necessari, valuta la programmazione dell’irrigazione. Le proposte rispettano i turni di lavoro e vengono verificate dagli operatori.

Dare più contesto alla valutazione del rischio fitopatologico.

Per professionisti che affiancano gli agricoltori nel monitoraggio e nella prevenzione.

Telefono con una notifica dimostrativa sul rischio di Botrytis cinerea.
Notifica e indice di rischio inventati a scopo illustrativo. Immagine generata con IA; non è un risultato del modello.

Una consulenza mirata parte dalla conoscenza della coltura e dai riscontri in campo. Le simulazioni possono aggiungere un’informazione utile: quando e per quanto tempo potrebbero presentarsi condizioni ambientali favorevoli a uno specifico problema fitopatologico.

Collegando il clima simulato a modelli di rischio validati per la coltura e il patogeno considerati, il professionista potrebbe ricevere un avviso sulle finestre da seguire con maggiore attenzione. L’analisi servirebbe a orientare i sopralluoghi, scegliere quali dati controllare e spiegare all’agricoltore le ragioni delle proprie indicazioni.

Per le prossime ore e i giorni successivi, gli avvisi possono essere aggiornati con nuove misure e previsioni. Su un orizzonte di più settimane, l’uso più coerente è confrontare scenari e tendenze, rendendo esplicita l’incertezza. Una condizione favorevole al rischio non equivale alla presenza della malattia e va letta insieme allo stato della coltura e alle osservazioni del consulente.

Un esempio concreto.

La simulazione indica diverse notti con umidità elevata e possibili condizioni di bagnatura fogliare. Il consulente verifica se il quadro è rilevante per il patogeno seguito, programma i controlli e concorda con l’azienda le misure preventive appropriate. Può così motivare le raccomandazioni con elementi comprensibili e verificabili.

Completare un’offerta B2B con il confronto tra impianti.

Per aziende che propongono serre, sistemi di raffrescamento e soluzioni tecniche alle imprese agricole.

Computer con report PDF di confronto tra zone della serra con e senza pad-and-fan.
Report multizonale illustrativo generato con IA. Acqua, energia e costi sono dati inventati, riferiti al solo impianto per una giornata su 1.200 m².

Un preventivo descrive costi e caratteristiche di una soluzione. Affiancarlo a una simulazione può aiutare il cliente a comprenderne il possibile impatto nelle proprie condizioni di lavoro, prima di impegnare tempo e risorse nell’investimento.

Partendo da dati meteo storici e da una configurazione condivisa della serra, si possono confrontare uno scenario senza pad-and-fan e uno con il sistema installato. Il confronto deve mantenere coerenti coltura, copertura e condizioni esterne e mostrare sia i risultati climatici sia le ipotesi di funzionamento.

Un’estensione multizonale permetterebbe di studiare anche le differenze tra aree vicine al pannello evaporativo, zone centrali e aree prossime agli estrattori. Questa analisi richiede una descrizione dedicata dei flussi d’aria e una verifica con misure reali: la media dell’intera serra, da sola, non rappresenta la distribuzione spaziale delle condizioni.

Un esempio concreto.

Un fornitore confronta le stesse giornate estive storiche con e senza raffrescamento. Presenta al cliente le temperature simulate e le ore fuori dalle soglie concordate, insieme alle ipotesi su acqua, energia e gestione dell’impianto. L’analisi completa l’offerta commerciale e aiuta a discutere benefici attesi, limiti e criteri di verifica.

Adattiamo il modello al tuo contesto.

Colture, strutture, impianti e organizzazione del lavoro possono essere diversi. Il modello è adattabile e personalizzabile: il punto di partenza è definire quali decisioni vuoi supportare, quali dati sono disponibili e come verificare i risultati.

Possiamo valutare configurazioni dedicate, integrazioni con i sensori, modalità di notifica e analisi specifiche. Per qualsiasi richiesta, scrivici descrivendo la coltura, il tipo di serra e l’obiettivo che vuoi raggiungere.

Parliamo del tuo progetto.

Per qualsiasi dubbio o informazione aggiuntiva, contattaci via email.

davide@openstoma.com