Inovação tecnológica na produção de cana-de-açúcar: HEMAV apresenta novas formas de optimizar as culturas

A modelagem do nosso algoritimo de estimativa (IA) na produção de cana-de-açúcar foi treinado em mais de 40 milhões de hectares.

Previsões precisas são a chave para o planejamento adequado da safra; desde o primeiro dia, contribuem para a gestão ótima dos recursos, desde o crescimento até a colheita.

Nossos usuários relataram grande satisfação com PREDICTIVE-TECH de LAYERS: se consolidou como ferramenta para assegurar o abastecimento constante da indústria.

Contexto:

As indústria açucareira possui um plano semanal e mensal a seguir para processar toneladas de cana ao longo da safra. É vital que a indústria tenha o mínimo de interrupções e que cumpra os objetivos traçados, pois dela dependem seus custos e consequentemente seu lucro.

Ter um modelo de crescimento de TCH e/ou ATR a nível de talhão permite organizar blocos a serem colhidos com base na informação prévia da produção.

Resultados:

Graças a nossa plataforma LAYERS, caso ocorra algum desvio nas metas establecidas em planejamento, o usuário possui tempo hábil para ajustar a programação semanal/mensal de parcelas a serem colhidas, garantindo o cumprimento das metas globais e evitando contratempos.

A imagem mostra o monitor de safra e o painel TCH por parcela x dias de safra, usado pelos gerentes de campo e logística.

São apresentadas 3 talhões selecionados para o mesmo mês de safra (julho de 2022). Observa-se que suas produtividades são muito diferentes (TCH de 87, 102 e 144) apesar de geograficamente próximas, com tratamentos e porte semelhantes.

A precisão do modelo ajuda no planejamento logístico para assegurar o cumprimento do objetivo da colheita. A precisão de nosso modelo foi muito alta. Apresentando desvio máximo de 3% em relação aos dados reais de colheita.

Conheça como funcionam nossos modelos preditivos. Solicite uma demonstração grátis.