Nuestro sistema predictivo (IA) en la producción de la caña de azúcar ha sido entrenado en más de 40 millones de hectáreas.
Las predicciones acertadas son la clave para una adecuada planificación de campaña; desde el primer día, contribuyen a una buena gestión de los recursos durante el crecimiento y la cosecha.
Nuestros usuarios reportaron gran satisfacción con PREDICTIVE-TECH de LAYERS: se ha convertido en una herramienta es para asegurar el aprovisionamiento constante de la fábrica.
Contexto:
Las fábricas tienen un plan semanal y mensual a seguir de toneladas de caña a procesar. Es vital que la fábrica nunca pare y que cumpla con los objetivos marcados ya que sus costes y por con siguiente su ganancia depende de ello.
El contar con un modelo de crecimiento de TCH o SAC por parcela les permite seleccionar las fincas previstas a cosechar y conocer la producción de las mismas antes de ser cosechadas y ser llevadas a fábrica.
Resultados:
Gracias a nuestro visor, LAYERS, en el caso de no llegar al objetivo previsto en su planificación, tienen tiempo para cambiar la selección semanal/mensual de parcelas, asegurando el cumplimiento del objetivo y evitando un posible contratiempo.
La imagen muestra el visor de monitorización de cultivo, y el panel de TCH por parcela vs días de cultivo, utilizado por los gerentes de campo y logística.
Se muestran 3 parcelas seleccionadas para el mismo mes de cosecha (julio 2022). Se observa que sus producciones son muy distintas (TCH de 87, 102 y 144) a pesar de estar próximas, tener tratamientos similares y tamaño parecido.
La precisión del modelo ayuda a preparar la logística y asegurar el cumplimiento del objetivo de cosecha. La precisión de nuestro modelo fue muy alta. Presentando una desviación máxima del 3% vs dato real cosechado.
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