Hasta ahora los dedos verdes bastaban para tomar decisiones o hacer predicciones, pero vemos que esto es cada vez más difícil. Se necesitan predicciones más precisas y el número de personas con dedos verdes está disminuyendo drásticamente. Por suerte, la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar en el sector hortícola a compensar la pérdida de conocimientos. La predicción de rendimiento de LetsGrow.com es el primer paso hacia la digitalización de la producción de tomates.
Los datos que LetsGrow.com transfiere a pronósticos precisos y fiables contribuyen a alcanzar mejores resultados para los clientes. Los cultivadores (asociaciones) y las empresas comerciales llevan ya varios años luchando con esto. "¿Cuánta producción podemos esperar para este periodo?", "¿Cuál es la demanda de mano de obra prevista?". Las cifras de los pronósticos manuales difieren a menudo en un porcentaje de dos dígitos de lo que realmente se produce. LetsGrow.com dispone, con ayuda del aprendizaje automático, de un modelo que permite predecir el rendimiento con una precisión de entre el 83% y el 93%. Esto supone un enorme salto adelante.
En 2018 LetsGrow.com lanzó su predicción de rendimiento. Esta predicción fue recibida muy positivamente por sus clientes. En el cuarto trimestre de 2017, LetsGrow.com investigó sobre las posibilidades de utilizar Machine Learning para crear predicciones de rendimiento. Desde su lanzamiento, aproximadamente diez grandes productores de tomate en los Países Bajos han utilizado con éxito el módulo de predicción de rendimiento.
Metodología
La metodología utilizada para lograr predicciones de rendimiento precisas y fiables se basa en los datos de varios años de producción de Greenco. Greenco es un productor y comercializador internacional de las mejores hortalizas snack: snacktomoto's, snack pimientos y snack pepinos. Mediante el uso del aprendizaje automático para obtener la correlación correcta entre la producción actual y la producción pasada, se puede predecir la producción de las próximas semanas. Cada año se introducen más datos en el modelo de predicción, lo que lo hace aún más preciso.
LetsGrow.com lleva años recopilando datos de y para sus clientes. ¿Qué bueno sería si todos estos datos se pueden utilizar para cada cliente individual para hacer un modelo de pronóstico preciso? Combinando nuestra experiencia en fisiología vegetal con el aprendizaje automático, podemos pasar fácilmente a realizar análisis muy precisos, como la predicción del rendimiento de los clientes.
Oferta y demanda
En la cadena de suministro de invernaderos hay una demanda creciente de una mejor adecuación de la oferta y la demanda. Debido al desajuste entre oferta y demanda, se produce una importante distorsión en el mercado. Se pasa del exceso de oferta a la escasez. Con la consiguiente presión sobre el precio del producto. Con una buena predicción, la oferta y la demanda pueden encontrar un mejor equilibrio, lo que se traduce en mejores precios de venta. Habría menos exceso de oferta de productos en el mercado.
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