John Deere presentó en la Argentina una nueva aplicación de su sensor NIR HarvestLab 3000, capaz de medir en tiempo real parámetros como proteína, aceite, humedad y almidón. La información permite separar granos según su calidad, mejorar la comercialización y tomar decisiones agronómicas más precisas dentro de cada ambiente.
La agricultura de precisión comienza a sumar una nueva dimensión de análisis. Además de conocer cuánto rinde cada sector de un lote, ahora los productores pueden determinar qué calidad de grano se obtiene en cada ambiente mientras avanza la cosechadora.
En el marco del Congreso Aapresid 2026, Federico Sánchez, responsable de Producto de John Deere, presentó la nueva aplicación de HarvestLab 3000, una herramienta que ya era utilizada en las picadoras de forraje y que ahora puede trasladarse e instalarse en cosechadoras.
El sistema está basado en tecnología NIR, sigla que corresponde a espectroscopía de infrarrojo cercano. El sensor analiza el material cosechado y genera información sobre su composición prácticamente en tiempo real.
Del mapa de rendimiento al mapa de calidad
Las cosechadoras modernas ya permiten generar mapas de rendimiento para identificar cuánto produce cada sector del lote. La incorporación de HarvestLab agrega una nueva capa de información: la calidad de los granos obtenidos en cada ambiente.
“Nos permite no solamente generar el mapa de rendimiento que entrega la cosechadora, sino también empezar a conocer qué calidad tenemos en cada sector”, explicó Sánchez.
Dependiendo del cultivo, el equipo puede analizar diferentes componentes:
- En trigo y cebada, determina humedad y niveles de proteína.
- En soja y canola, permite conocer el contenido de proteína y aceite.
- En maíz, mide principalmente el nivel de almidón.
Los resultados pueden visualizarse desde el monitor de la cosechadora y posteriormente consultarse en la plataforma digital John Deere Operations Center.
Separar los granos según su calidad
Uno de los principales beneficios de la tecnología está relacionado con la comercialización.
En cultivos como la cebada, donde el valor de la producción depende en gran medida de los parámetros de calidad, el productor puede conocer las características del grano antes de que salga del campo.
Esto permite decidir, desde la propia cosechadora, qué producción puede enviarse directamente a un determinado destino comercial y qué partidas conviene almacenar por separado.
“En el caso de la cebada, que es donde más se paga la calidad, permite vender desde arriba de la cosechadora en función de los datos que va arrojando el sensor”, señaló el representante de John Deere.
En trigo, la herramienta también permite separar partidas con buen nivel de proteína de aquellas que alcanzaron altos rendimientos, pero presentan una menor concentración proteica.
De esta manera, el productor puede conservar los lotes de mejor calidad por separado y evitar que se mezclen con mercadería de distintas características, protegiendo así su valor comercial.
Información para manejar mejor cada ambiente
El sensor no solamente ofrece ventajas al momento de vender la producción. Los datos también pueden utilizarse para analizar el comportamiento agronómico de cada ambiente.
Hasta ahora, los mapas de rendimiento permitían identificar las diferencias productivas dentro de un lote. Con esta nueva herramienta también es posible observar si esas variaciones se reflejan en la calidad del grano.
“Estamos acostumbrados a que dentro de un ambiente cambie el rendimiento. Ahora podemos sumarle la información sobre qué calidad tenemos en cada uno de esos sectores”, expresó Sánchez.
Estos datos pueden ayudar a comparar variedades, evaluar estrategias de fertilización y conocer con mayor precisión la extracción de nutrientes producida durante la campaña.
También permiten analizar si determinados ambientes requieren un manejo puntual o una reposición diferenciada de nutrientes para las próximas campañas.
Una nueva capa para la agricultura de precisión
En soja y maíz, donde actualmente la calidad no siempre recibe una bonificación directa en el precio, la información puede resultar especialmente valiosa desde el punto de vista agronómico.
Conocer el contenido de aceite, proteína o almidón permite comprender mejor la composición de la planta, la respuesta de cada ambiente y la relación entre los nutrientes utilizados y el resultado final de la producción.
“Es una capa más de información dentro del camino de la agricultura de precisión”, resumió el especialista.
John Deere señala que el sistema también permite estimar cuánto nitrógeno fue removido durante la cosecha y utilizar esa información para optimizar la estrategia de fertilización de la campaña siguiente.
Disponible para cosechadoras de la serie S700
HarvestLab 3000 puede adquirirse a través del área de repuestos y posventa de John Deere.
El sistema se ofrece como un kit que puede incorporarse a las cosechadoras de la serie S700 fabricadas desde el modelo 2018 en adelante, ampliando las funciones de equipos que ya se encuentran trabajando en el país.
De acuerdo con Sánchez, la tecnología fue evaluada durante varios años junto con técnicos y productores argentinos antes de su lanzamiento comercial.
“Creemos que el mercado está maduro para recibirla. Los equipos que estuvimos testeando en la Argentina tuvieron mucha aceptación y un uso real por parte de los clientes que participaron del proceso”, afirmó.
Datos disponibles en la máquina y en el celular
Otro de los cambios importantes es la rapidez con la que se puede acceder a la información.
Los datos generados por el sensor pueden observarse durante la cosecha en el monitor de la máquina y posteriormente consultarse desde un teléfono celular o una computadora mediante John Deere Operations Center.
Esto permite que productores, contratistas y asesores agronómicos puedan seguir el trabajo a distancia, comparar ambientes y utilizar la información para planificar decisiones comerciales y productivas.
La incorporación de HarvestLab 3000 representa un nuevo paso dentro de la agricultura de precisión: ya no se trata solamente de saber cuántos kilos produce una hectárea, sino también de conocer la calidad de esos granos y comprender cómo se comporta cada sector del campo.
