Agrovision: gestão inteligente agrícola: minimização de perdas e maximização de resultados

Abstract

AgroVision é um aplicativo móvel idealizado para superar a dificuldade de pequenos e médios agricultores no monitoramento manual de plantações, uma prática que acarreta decisões imprecisas, aumento de custos e perdas produtivas. O sistema propõe uma gestão inteligente agrícola em tempo real, integrando dados de sensores IoT, informações climáticas e características do solo para possibilitar uma tomada de decisão mais eficiente e sustentável. Desenvolvido em React Native para múltiplas plataformas (Android e iOS), o aplicativo oferece suporte a funcionamento offline, monitoramento remoto, alertas, notificações, relatórios analíticos e visualização de métricas por meio de uma interface acessível. O projeto empregou metodologias como entrevistas com agricultores, modelagem BPMN e EAP, prototipagem navegável e avaliação heurística. Além disso, o AgroVision apresenta um modelo de negócios escalável com planos gratuitos e premium, visando democratizar o acesso à agricultura digital. A análise de viabilidade técnica, econômica e operacional confirma a maturidade da solução e sua relevância para o agronegócio brasileiro, alinhando-se aos princípios da Agricultura 4.0. Assim, o AgroVision emerge como uma ferramenta promissora para aumentar a produtividade e reduzir perdas no campo, transformando a realidade predominantemente analógica.

AgroVision is a mobile application aimed at the intelligent management of crops, focusing on the collection of data through IoT sensors, weather information, and soil characteristics. The system was designed to address the challenges faced by small and medium-sized farmers in manually monitoring their plantations, enabling more efficient, sustainable, and data-driven decision-making in real time. The application allows remote monitoring, alerts, notifications, analytical reports, and metric visualizations through an accessible interface. It is a cross-platform solution developed in React Native, compatible with Android and iOS, with offline support. Methodologies such as interviews, BPMN, WBS (EAP), navigable prototyping, and heuristic evaluation were applied. The project also includes a scalable business model with free and premium plans, aiming to democratize access to digital agriculture. The technical, economic, and operational feasibility analysis demonstrates the maturity of the solution and its alignment with the Brazilian agribusiness context. Thus, AgroVision stands out as a promising tool to increase productivity and reduce losses in the field.