Hemav
¿Qué es Hemav?
En Hemav aportamos recomendaciones predictivas mediante la combinación de Inteligencia Artificial y el uso de tecnología dron en industrias tradicionales como la agricultura, la energía y la construcción.
ConócenosNuestros servicios
Utilities
Recomendaciones de mantenimiento preventivo y predictivo para la gestión de activos
Recomendaciones de mantenimiento preventivo y predictivo para la gestión de activos
Agricultura precisión
Recomendaciones agronómicas para optimizar la producción del cultivo a la calidad deseada
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Ingeniería Civil
Visualización, gestión & explotación de datos geoespaciales con tecnología dron.
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MOM
Herramienta que permite gestionar la información referente a los vuelos y la ejecución de los trabajos
Agro Layers
Recomendaciones agronómicas para optimizar la producción del cultivo a la calidad deseada
Utilities Layers
Visualización, gestión & explotación de datos geoespaciales con tecnología dron.
Drone Watch
Control a tiempo real y de alcance mundial para todas las plataformas operativas
Productos digitales
En HEMAV hacemos diagnósticos sobre la salud de los cultivos con una precisión del 90% (en comparación con los resultados del laboratorio y los reales). Nuestra solución aporta a los agricultores informes analíticos que incluyen recomendaciones agrícolas y tratamientos. Además, también realizamos predicciones sobre la base de distintos parámetros; todo ello utilizando Inteligencia Artificial (AI) y tecnología DRON.
Capas analíticas
Capas de tratamientos
Capas predictivas por cultivo
Mapeo y análisis de datos
Hemav en el mundo
+ de 100.000
hectáreas voladas en todas las industrias
+ de 100
Plataformas volando en todo el mundo
4ª posición
en el ranking mundial de compañias dron
1ªposición
en el ranking mundial de agricultura de precisión
Nuestras plataformas
HEMAV Engineering provee de las mejores soluciones hardware satisfaciendo las necesidades del mercado.
Hemav Engineering lidera la definición y ejecución de la línea estratégica de desarrollo y posicionamiento tecnológico respecto al segmento de adquisición de datos.
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