Brasilien: KI im Agrarmarkt nach Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision und Predictive Analytics), nach Angebot (Hardware, Software, KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Agrarroboter, Drohnen und andere), nach Region, Wettbewerb, Prognose und Chancen, 2019–2029F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Agriculture | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationBrasilien: KI im Agrarmarkt nach Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision und Predictive Analytics), nach Angebot (Hardware, Software, KI als Dienstleistung), nach Anwendung (Präzisionslandwirtschaft, Viehbestandsüberwachung, Agrarroboter, Drohnen und andere), nach Region, Wettbewerb, Prognose und Chancen, 2019–2029F
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 95,02 Millionen USD |
| Marktgröße (2029) | 147,40 Millionen USD |
| CAGR (2024-2029) | 7,67 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Maschinelles Lernen |
| Größtes Markt | Südost |
Marktübersicht
Brasilien
Die jüngste Initiative der brasilianischen Regierung zur Entwicklung eigener KI-Modelle steht im Einklang mit diesem Wachstum. Im August 2024 stellte Brasilien einen Plan vor, bis 2028 4 Milliarden USD zu investieren, um die Wettbewerbsfähigkeit der brasilianischen Wirtschaft zu steigern und einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern. Das Upgrade des Santos Dumont-Supercomputers wird dies unterstützen, indem es eine robuste Infrastruktur für die KI-Forschung bereitstellt und so die Einführung von KI in der Landwirtschaft potenziell beschleunigt und die Expansion des Marktes weiter vorantreibt.
Wichtige Markttreiber
Zunehmender Einsatz von Hochtechnologien in der Landwirtschaft
Der zunehmende Einsatz von Hochtechnologien in der Landwirtschaft führt zu einem Anstieg der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der brasilianischen Landwirtschaft. Während der Agrarsektor einen digitalen Wandel durchläuft, erkennen Landwirte das transformative Potenzial von KI, um Prozesse zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die gesamte Agrarverwaltung zu revolutionieren. In Brasilien, einem Land, das für seine riesigen landwirtschaftlichen Flächen bekannt ist, auf denen Nutzpflanzen von Sojabohnen bis Zuckerrohr angebaut werden, bietet die Integration von KI unzählige Vorteile. KI-gestützte Anwendungen wie Präzisionslandwirtschaft, automatisierte Maschinen und Datenanalyse ermöglichen es Landwirten, riesige Mengen an Informationen in Echtzeit zu sammeln und zu analysieren. Diese Fülle an Daten ermöglicht es Landwirten, fundiertere Entscheidungen hinsichtlich Anbau, Bewässerung und Pflanzenschutz zu treffen.
KI ist besonders wirkungsvoll bei der Bewältigung von Herausforderungen wie Klimavariabilität und Ressourcenmanagement. Prädiktive Analysemodelle auf Basis von KI helfen Landwirten, Wettermuster vorherzusehen, Bewässerungspläne zu optimieren und Ressourcenverschwendung zu minimieren. Das Ergebnis ist nicht nur eine höhere Effizienz, sondern auch eine verbesserte Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft. KI-gesteuerte Technologien tragen zur Entwicklung intelligenter Landwirtschaftssysteme bei, bei denen Sensoren und IoT-Geräte den Gesundheitszustand der Pflanzen überwachen, Aufgaben automatisieren und Erkenntnisse für ein proaktives Management liefern. Die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft in Brasilien spiegelt eine strategische Verschiebung hin zu Präzisionslandwirtschaft, Ressourcenoptimierung und nachhaltigen Praktiken wider und positioniert das Land an der Spitze des technologischen Fortschritts in der globalen Agrarlandschaft. Da sich dieser Trend fortsetzt, wird die Integration von KI voraussichtlich eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Landwirtschaft in Brasilien spielen.
Im Jahr 2023 wird laut
Wachstum der Präzisionslandwirtschaft
das rasante Wachstum der Präzisionslandwirtschaft einen starken Anstieg der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft in ganz Brasilien auslösen. Die Präzisionslandwirtschaft, die sich durch datengesteuerte Entscheidungsfindung und gezieltes Ressourcenmanagement auszeichnet, verändert traditionelle landwirtschaftliche Praktiken und KI erweist sich als Schlüsselfaktor für diesen transformativen Wandel.
In Brasilien, wo die Landwirtschaft ein Eckpfeiler der Wirtschaft ist, gewinnt die Präzisionslandwirtschaft mit KI-Unterstützung an Bedeutung, da sie das Potenzial hat, Ernteerträge zu optimieren, Ressourcen zu schonen und die Gesamteffizienz zu steigern. KI-Technologien wie Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse ermöglichen es Landwirten, riesige Datensätze zu analysieren, die von Sensoren, Satelliten und unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) generiert werden. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht eine präzise Überwachung der Bodenbedingungen, des Gesundheitszustands der Pflanzen und der Wettermuster und versetzt Landwirte in die Lage, fundierte Entscheidungen auf granularer Ebene zu treffen.
Aufstieg von Startups mit Fokus auf KI-basierte Agrarlösungen
Der Aufstieg von Startups, die sich auf KI-basierte Agrarlösungen spezialisieren, treibt in ganz Brasilien die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft stark an. Diese innovativen Startups, die KI-Technologien nutzen, gestalten die Landschaft des Agrarsektors neu, indem sie innovative Lösungen für die sich entwickelnden Herausforderungen anbieten, mit denen die Landwirte des Landes konfrontiert sind. In Brasilien, einem Land, das für enorme landwirtschaftliche Flächen steht, stehen diese Startups an vorderster Front bei der Entwicklung KI-gesteuerter Anwendungen, die landwirtschaftliche Prozesse optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und nachhaltige Praktiken fördern. Von prädiktiver Analytik für Wettervorhersagen bis hin zu Präzisionslandwirtschaftslösungen leiten diese Startups eine neue Ära der Effizienz und Intelligenz in der Landwirtschaft ein.
Landwirte in ganz Brasilien greifen zunehmend auf KI-gestützte Lösungen dieser Startups zurück, um Erkenntnisse über den Gesundheitszustand ihrer Pflanzen zu gewinnen, die Ressourcennutzung zu optimieren und die gesamte Betriebsführung zu rationalisieren. Die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft wird durch das Versprechen einer höheren Produktivität, geringeren Umweltbelastung und verbesserten Rentabilität angetrieben, das diese Startups bieten. Die proaktive Rolle von Startups, die sich auf KI-basierte landwirtschaftliche Lösungen konzentrieren, steht im Einklang mit Brasiliens Engagement für technologische Innovationen im Agrarsektor. Da diese Startups weiter an Bedeutung gewinnen, wird die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft voraussichtlich steigen und einen transformativen Wandel hin zu intelligenteren, datengesteuerten landwirtschaftlichen Praktiken markieren, die zur nachhaltigen und effizienten Zukunft der brasilianischen Landwirtschaft beitragen können.
Verstärkter Fokus auf nachhaltige Landwirtschaft
Die verstärkte Betonung nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken und Pflanzenvielfalt in Brasilien führt zu einem deutlichen Anstieg der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft. Da der Agrarsektor die Notwendigkeit erkennt, Produktivität und Umweltschutz in Einklang zu bringen, erweist sich KI als entscheidendes Instrument, um die Komplexitäten eines nachhaltigen und diversifizierten Pflanzenmanagements zu bewältigen.
In Brasilien, wo die Landwirtschaft ein Eckpfeiler der Wirtschaft ist, gewinnt die Einführung nachhaltiger landwirtschaftlicher Praktiken an Dynamik. KI-Technologien tragen zu diesem Wandel bei, indem sie es Landwirten ermöglichen, Techniken der Präzisionslandwirtschaft umzusetzen. KI-gesteuerte Anwendungen bieten Einblicke in die Bodengesundheit, optimale Bewässerungspläne und Schädlingsbekämpfung, sodass Landwirte die Umweltbelastung minimieren und gleichzeitig die Ernteerträge maximieren können. Bemerkenswert ist, dass über 42 % der befragten Landwirte in Brasilien KI-gesteuerte Maschinen zur Ernte verwenden, was die Integration von KI in die Verbesserung der Betriebseffizienz unterstreicht.
Die Förderung der Pflanzenvielfalt, eine Schlüsselkomponente der nachhaltigen Landwirtschaft, wird durch KI zusätzlich unterstützt. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren riesige Datensätze, um maßgeschneiderte Empfehlungen für Fruchtfolge, Zwischenfruchtanbau und Verbesserung der Artenvielfalt zu bieten. Dieser strategische Einsatz von KI fördert nicht nur die Bodengesundheit und -widerstandsfähigkeit, sondern trägt auch dazu bei, die Abhängigkeit von Agrochemikalien zu verringern.
Die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft in Brasilien ist daher eng mit dem Engagement des Landes für nachhaltige Praktiken und diversifizierte Ernteportfolios verknüpft. Landwirte erkennen das Potenzial von KI zur Erreichung dieser Ziele und integrieren zunehmend KI-Technologien in ihre Betriebe. Während Brasilien sich als weltweit führender Anbieter nachhaltiger Landwirtschaft positioniert, unterstreicht die symbiotische Beziehung zwischen der Einführung von KI und dem Streben nach nachhaltigen landwirtschaftlichen Praktiken die zentrale Rolle der Technologie bei der Gestaltung der Zukunft der Landwirtschaft im Land.
Wichtige Marktherausforderungen
Mangel an robuster technologischer Infrastruktur
Die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft in Brasilien steht aufgrund des Mangels an robuster technologischer Infrastruktur vor einem erheblichen Rückschlag. Während der Agrarsektor in Brasilien ein wachsendes Interesse an KI-gesteuerten Lösungen zeigt, behindert der unzureichende technologische Rahmen die nahtlose Integration dieser transformativen Technologien in die alltägliche landwirtschaftliche Praxis. Die Herausforderungen ergeben sich aus Einschränkungen bei der Konnektivität, den Datenspeicherkapazitäten und dem Zugang zu Hochgeschwindigkeitsinternet, insbesondere in abgelegenen oder ländlichen landwirtschaftlichen Gebieten. KI-Anwendungen, die stark auf Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse angewiesen sind, können ohne ein robustes technologisches Rückgrat nur schwer optimal funktionieren. Das Ergebnis ist eine Lücke zwischen den potenziellen Vorteilen von KI in der Landwirtschaft und den praktischen Herausforderungen, denen sich Landwirte bei der Integration dieser Lösungen in ihre Betriebe gegenübersehen.
Die Erschwinglichkeit und Zugänglichkeit fortschrittlicher KI-Technologien stellen für viele Landwirte zusätzliche Hindernisse dar, insbesondere für diejenigen mit kleineren Betrieben und begrenzten Ressourcen. Der Mangel an weit verbreiteter technologischer Kompetenz trägt ebenfalls zu einer Zurückhaltung bei der Einführung von KI bei, da es für Landwirte schwierig sein kann, sich ohne angemessene Schulung und Unterstützung in diesen hochmodernen Lösungen zurechtzufinden und das volle Potenzial dieser Lösungen auszuschöpfen. Um das Problem der unzureichenden technologischen Infrastruktur anzugehen, sind konzertierte Anstrengungen sowohl des öffentlichen als auch des privaten Sektors erforderlich. Investitionen in ländliche Konnektivität, Bildungs- und Schulungsprogramme und Initiativen zur Verbesserung der Zugänglichkeit von KI-Technologien können diese Lücke schließen und die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft ankurbeln. Durch die Stärkung der technologischen Kapazitäten kann Brasilien das transformative Potenzial der KI freisetzen und so den Weg für nachhaltige und technologisch fortschrittliche landwirtschaftliche Praktiken im ganzen Land ebnen.
Mangel an qualifizierten Arbeitskräften
Die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft Brasiliens ist aufgrund eines kritischen Faktors einem deutlichen Rückgang ausgesetztdem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften, die sich mit KI-Technologien auskennen. Während der Agrarsektor das transformative Potenzial der KI erkennt, behindert der Mangel an qualifizierten Fachkräften, die diese Technologien implementieren und verwalten können, die flächendeckende Einführung KI-gestützter Lösungen. Die mit KI-Anwendungen in der Landwirtschaft verbundenen Komplexitäten erfordern Arbeitskräfte mit Kenntnissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und Computerprogrammierung. Der Mangel an Fachkräften mit einem tiefen Verständnis sowohl landwirtschaftlicher Praktiken als auch von KI-Technologien stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar. Landwirte, die oft nicht mit den Feinheiten der KI vertraut sind, können es ohne die Unterstützung von Fachkräften schwierig finden, diese Lösungen in ihren Betrieb zu integrieren.
Die Qualifikationslücke wird durch die begrenzte Verfügbarkeit von Schulungsprogrammen und Bildungsressourcen, die auf die Schnittstelle zwischen Landwirtschaft und KI in Brasilien zugeschnitten sind, noch verschärft. Infolgedessen empfinden Landwirte KI-Technologien möglicherweise als entmutigend oder als außerhalb ihres Fachwissens stehend, was zu einer Zurückhaltung bei Investitionen in diese innovativen Lösungen beiträgt. Um die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft anzukurbeln, sind konzertierte Anstrengungen erforderlich, um die Qualifikationslücke zu schließen. Initiativen, die gezielte Schulungsprogramme, Bildungspartnerschaften und Kooperationen zwischen dem öffentlichen und privaten Sektor umfassen, können eine Belegschaft befähigen, das volle Potenzial der KI in der Landwirtschaft auszuschöpfen. Indem Brasilien den Mangel an qualifizierten Fachkräften behebt, kann es den Weg für eine nahtlosere Integration von KI-Technologien ebnen und so nachhaltige und technologisch fortschrittliche landwirtschaftliche Praktiken im ganzen Land fördern.
Wichtige Markttrends
Investitionen multinationaler Konzerne in brasilianische Agrartechnologie
Der Anstieg der Investitionen multinationaler Konzerne in brasilianische Agrartechnologie katalysiert eine erhebliche Steigerung der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft. Brasilien, eine globale Agrargroßmacht, erlebt einen erheblichen Kapitalzufluss von multinationalen Konzernen, die das Potenzial von KI-Technologien nutzen wollen, um landwirtschaftliche Praktiken zu transformieren und zu optimieren. Da diese Konzerne in brasilianische Agrartechnologie investieren, werden KI-Lösungen zu einem integralen Bestandteil der Modernisierung der Agrarlandschaft. Die Einführung von KI in der Landwirtschaft wird durch die Finanzspritze für Start-ups und etablierte Unternehmen beschleunigt, die innovative KI-gesteuerte Anwendungen entwickeln. Diese Technologien reichen von Präzisionslandwirtschaft und Datenanalyse bis hin zu Algorithmen für maschinelles Lernen, die es Landwirten ermöglichen, fundierte Entscheidungen für ein besseres Pflanzenmanagement zu treffen.
Die Nachfrage nach KI in der brasilianischen Landwirtschaft wird durch die strategischen Ziele multinationaler Konzerne beflügelt, die die Produktivität, Nachhaltigkeit und Effizienz des Sektors steigern wollen. Diese Investitionen unterstreichen die Anerkennung der entscheidenden Rolle Brasiliens in der globalen Nahrungsmittelproduktion und das Potenzial von KI-Technologien, die einzigartigen Herausforderungen zu bewältigen, vor denen die vielfältigen und weitläufigen landwirtschaftlichen Betriebe des Landes stehen. Da diese Konzerne mit lokalen Partnern, Forschungseinrichtungen und Regierungsstellen zusammenarbeiten, wird die Einführung von KI in der brasilianischen Landwirtschaft voraussichtlich eine transformative Kraft sein. Die Kapitalzufuhr und das technologische Know-how multinationaler Konzerne kurbeln nicht nur die Nachfrage nach KI an, sondern positionieren Brasilien auch an der Spitze der globalen Agrartechnologie-Revolution und fördern eine nachhaltige und technologisch fortschrittliche Zukunft für den Agrarsektor des Landes.
Wachsender Trend zu vertikalen und Indoor-Landwirtschaftstechnologien
Der wachsende Trend zu vertikalen und Indoor-Landwirtschaftstechnologien in Brasilien treibt einen deutlichen Anstieg der Nachfrage nach künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft voran. Angesichts der zunehmenden Urbanisierung und der Beschränkung des Ackerlandes setzen brasilianische Landwirte auf innovative Lösungen wie vertikale und Indoor-Landwirtschaft, um den Ernteertrag zu maximieren. KI-Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung dieser fortschrittlichen Landwirtschaftsmethoden und führen zu einer zunehmenden Akzeptanz im ganzen Land. In Brasilien, wo die Landwirtschaft eine wichtige wirtschaftliche Säule darstellt, wird der Übergang zu vertikaler und Indoor-Landwirtschaft durch die Notwendigkeit einer nachhaltigen und effizienten Lebensmittelproduktion vorangetrieben. KI ergänzt diese Technologien, indem sie intelligente Lösungen zur Überwachung und Verwaltung verschiedener Aspekte des Landwirtschaftsprozesses bietet. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Daten von Sensoren, Klimakontrollsystemen und Wachstumsüberwachungsgeräten und ermöglichen es Landwirten, datenbasierte Entscheidungen zur Steigerung der Ernteerträge zu treffen.
Die Nachfrage nach KI in der Landwirtschaft wird durch das Potenzial dieser Technologien, traditionelle Einschränkungen wie Klimavariabilität und Landknappheit zu überwinden, weiter vorangetrieben. KI-gesteuerte Lösungen ermöglichen eine präzise Kontrolle über Umweltfaktoren, Nährstoffzufuhr und Pflanzengesundheit, was zu vorhersehbareren und optimierten Erträgen führt. Da der Trend zu vertikaler und Indoor-Landwirtschaft in Brasilien an Fahrt gewinnt, wird die Integration von KI-Technologien voraussichtlich eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Landwirtschaft spielen. Die Synergie zwischen diesen innovativen Anbaumethoden und KI unterstreicht das Engagement des Landes für nachhaltige Landwirtschaft und technologischen Fortschritt und positioniert Brasilien an der Spitze der globalen Agtech-Bewegung.
Die brasilianische Regierung unterstützt urbane Landwirtschaft in kontrollierten Umgebungen wie Gemeinschaftsgärten oder vertikalen Farmen. Diese Techniken ermöglichen erhebliche Produktivitätssteigerungen, verkürzen die Erntezeit um bis zu zehn Tage und verbrauchen weniger Wasser und Nährstoffe. Laut der brasilianischen Agrarforschungsgesellschaft (EMBRAPA) könnten die Wassereinsparungen 95 % des aktuellen Verbrauchs erreichen.
Segmenteinblicke
Technologieeinblicke
Basierend auf
Mit Brasiliens Fokus auf nachhaltige Anbaupraktiken und der steigenden Nachfrage nach effizienten Anbaumethoden wird maschinelles Lernen zu einem unverzichtbaren Werkzeug, das das schnelle Wachstum des KI-Landwirtschaftsmarktes vorantreibt. Die Integration in landwirtschaftliche Betriebe wird die Zukunft der Landwirtschaft in Brasilien neu definieren.
Anwendungseinblicke
Basierend auf der Anwendung
Mit Precision Farming können Landwirte die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lernmodelle nutzen, um Betriebsmittel wie Düngemittel, Pestizide und Wasser präzise einzusetzen. Diese Präzisionsanwendung steigert nicht nur die Produktivität, sondern reduziert auch die Umweltbelastung und fördert nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken. Durch die Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen ermöglicht Precision Farming Landwirten, potenzielle Probleme umgehend zu erkennen und zu beheben und so die Gesundheit und das Wachstum ihrer Pflanzen sicherzustellen. Die weit verbreitete Einführung von Precision Farming und kontinuierliche Fortschritte in diesem Bereich tragen erheblich zur Entwicklung effizienter und umweltfreundlicher landwirtschaftlicher Praktiken in Brasilien bei. Dies wiederum sichert der Landwirtschaft eine erfolgreiche Zukunft, was zu einer erhöhten Nahrungsmittelproduktion und einer verbesserten Nachhaltigkeit im Land führt.
Regionale Einblicke
Der Südosten Brasiliens, der die Bundesstaaten São Paulo, Minas Gerais und Rio de Janeiro umfasst, entwickelt sich derzeit zu einer dominierenden Kraft auf dem Markt für KI in der Landwirtschaft. Diese Region zeichnet sich als lebendiges Zentrum für technologische Innovationen aus und verfügt über einen starken und gut etablierten Agrarsektor mit einer reichen Geschichte landwirtschaftlicher Traditionen. Mit seinen günstigen Klimabedingungen, dem vielfältigen Angebot an fruchtbaren Böden und fortschrittlichen landwirtschaftlichen Praktiken bietet die Region Südosten ein ideales Umfeld für das Wachstum und die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Landwirtschaft. Die Konvergenz von Spitzentechnologie und landwirtschaftlicher Expertise positioniert die Region Südosten als Vorreiter bei der Revolutionierung unserer Herangehensweise an die Landwirtschaft und der Maximierung der Produktivität im Agrarsektor.
Das Engagement der Region für nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken und die Einführung KI-gesteuerter Lösungen haben ihren Ruf als weltweit führender Anbieter landwirtschaftlicher Innovationen weiter gestärkt. Da die Region Südosten weiterhin von KI-Fortschritten profitiert, ist sie bereit, nicht nur bestehende Herausforderungen im Agrarsektor zu bewältigen, sondern auch neue Möglichkeiten für mehr Effizienz, Ertrag und Nachhaltigkeit zu erschließen.
Jüngste Entwicklungen
- Im Dezember 2023 wird John Deere sein erstes Entwicklungs- und Testzentrum für tropische Landwirtschaft eröffnen, das Brazil Technology Development Center. Mit einer Investition von rund 180 Millionen R$ (37 Millionen USD) möchte das Unternehmen die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen F&E-Teams fördern, die sich auf die Entwicklung und Überprüfung innovativer Produkte und Technologien für wichtige Produktionssysteme wie Getreide, Zuckerrohr und Spezialkulturen konzentrieren. Das Center for Precision Agriculture and Innovation (CAPI), das 2017 gegründet wurde, um Forschung zu betreiben und hochmoderne technologische Lösungen zur Steigerung der Effizienz für Landwirte zu entwickeln, wobei insbesondere Hard- und Softwareanwendungen in der Präzisionslandwirtschaft im Vordergrund stehen, wird nun nahtlos in die neue Einrichtung in Indaiatuba integriert.
Wichtige Marktteilnehmer
- Agro Smart Ltda.
- John Deere Brasil Ltda
- Verde Agritech Ltda
- Aegro Informatica Ltda
- Tecgraf Agro Ltda
- Agribras Agro Industrial Ltda
- Superlógica Tecnologias Ltda
- SigmaTEK Systems Brasil Ltda
- Tagview Tecnologia Ltda
- Aquarela Inovação Tecnológica Do Brasil SA
| Nach Technologie | Nach Angebot | Nach Anwendung | Nach Region |
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