Data Value Management – Txanpinoiaren ekoizpenaren optimizazioa
Data Value Management
Sektorea: Nekazaritza
Negozio-kasua
Machine Learningaren ereduen bitartez txanpinoiaren ekoizpenean aldagai gakoak zein diren, ekoizpenaren bilakaeraren arabera denbora errealean gomendioak ematen dituen eta beharrezko logistika eta langileak optimizatzeko eguneroko bilketa aurreikusten duen plataforma garatzea.
Helburuak
Txanpinoiaren heltze-fase bakoitzean eragin handiena duten aldagaiak identifikatzea, ekoizpena maximizatzeko gomendioak lortzea denbora errealean eta logistika eta langileen beharrak optimizatzeko eguneroko bilketa aurreikustea.
Erabilera-kasua
Proiektu honetarako, datu historikoak egituratzeko prozesua garatu da, eta horrekin entrenatu dituzte beharrezko algoritmoak. Ondoren, fase bakoitzeko aldagai nagusiak erakusten dituen, gomendioak sortzen dituen eta ekoizpen-prozesuan zehar sortzen doazen datuetan oinarritutako aurreikuspenak erakusten dituen aplikazioa garatu dute. Azkenik, sistema sortzen doazen datu berriekin entrenatzen dute berriro.
Azpiegitura
On Premise
Erabilitako teknologiak
Ikaskuntza Automatikoa edo Sakona
Erabilitako datuak
Inkubatutako txanpinoien ezaugarriei lotutako aldagaiak (espeziea, lurraren kalitatea, ongarriak, pestizidak, etab.), txanpinoia heltzen den atmosferaren datuak (hezetasuna, CO2, tenperatura, etab.), ureztatzeak, helburua, lote bakoitzean ekoitzitako kopurua eta egunero ekoitzitako kopurua.
Erabilitako baliabideak
Erabilitako baliabideak Data Value Management langileak izan dira. Haiek arduratu dira datuak prestatzeaz, aurreikuspen-sistemak egiteaz eta erabiltzaileei garatutako sistemaren prestaketa eskaintzeaz. Irtenbidearen garapen eta hedapen guztia enpresaren zerbitzarietan egin da.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Erronka honen zailtasun nagusia datuen biltegiratze-sistema izan da, hainbat sistematan biltegiratu direlako eta hainbat formaturekin. Horregatik, proiektua hasi aurretik, enpresari aholkularitza eman behar izan genion datu-basea definitzeko, baita enpresak eta bere aplikazioek izan zitzaketen erabilera-kasuetarako ere.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
Sistema honi esker ekoitzitako kopurua % 6 handitzea lortu da eta logistika-kostuak % 2 murriztea. Sistema berriro entrenatzen denez eta datu berriekin hobetu egiten denez, etorkizunean emaitzak hobetzea espero da.
Finantzaketa
Kolaboratzaileak
Proiektua DVMk egin du eta enpresako langileen laguntza jaso du. Horiek izan dira negozioari buruzko ezagutza eskaini dutenak.
