Digitalización

Tu partner en digitalización

Para convertirse en una compañía gobernada por el dato y la Inteligencia Artificial, la palabra clave es digitalización.

Podemos acompañar tu plan estratégico en torno al dato y la Inteligencia Artificial para sacar el máximo partido de las tecnologías, empezando por construir una buena base hasta alcanzar un uso intensivo de la IA en tus procesos.

01 Datos, Sensórica e Integración

Ejemplo: sistemas de visión computer para el seguimiento del cebo o detección de patologías pulmonares.

Aprovechamiento de los datos ya existentes en las aplicaciones técnicas y económicas.

Despliegue de sensores para adquisición de datos ya existentes (temperatura, CO2,..) o mejora de la resolución de datos nuevos (trazabilidad individual, momento de una baja...).

Integración de calidad para mantener unificados los datos de multitud de fuentes heterogéneas. Aquí hay un reto muy importante por trayectoria histórica y falta de estándares en el sector.

02 Monitorización y Alertas

Ejemplo 1: semaforización de los cebos en función de sus resultados técnicos y económicos.

Ejemplo 2: levantamiento de alertas y activación de actuadores en función de la temperatura.

La digitalización y la integración de datos nos permiten victorias fáciles mediante la definición de indicadores y alertas para mantener la producción dentro de unos valores conocidos.

03 Analítica Descriptiva

Ejemplo: análisis de inter relación de la temperatura, altitud y humedad, con las enfermedades y los valores productivos IC y GMD.

Aplicación rigurosa de matemáticas y estadística para dar sentido a los datos, analizar las diferentes variables, sus relaciones, y su contribución a nuestros objetivos.

04 Inteligencia Artificial Predictiva

Ejemplo: modelo predictivo de composición tisular y otros factores productivos en función de las curvas de crecimiento del cebadero y otros factores logísticos.

Aquí comenzamos a hablar de verdadera Inteligencia Artificial.

Desarrollo de complejos modelos matemáticos mediante Machine Learning y Deep Learning para ser capaces de explicar el pasado y predecir el futuro. Estos modelos permiten tener una visión de la cadena de valor sin precedentes (ver dónde todos los demás están ciegos), y tomar decisiones estratégicas con retorno de inversión evaluable (anticipación sin riesgo).

No es posible llegar hasta aquí sin haber completado los pasos anteriores.

05 Inteligencia Artificial Prescriptiva

Ejemplo 1: modelo de potencial IC de una granja para la definición de incentivos del visitador (simplificado: triángulo origen, granja, visitador).

Ejemplo 2: transformación de la cadena de valor porcina de push a pull.

Para las situaciones más simples, de un modelo predictivo un humano experto puede extraer un valor inmediato aplicándole su conocimiento de negocio. En otras situaciones, combinando el Machine Learning con otras ramas de las matemáticas, se puede hacer que los algoritmos prescriban automáticamente las acciones a realizar o incluso las realicen.

Esto nos permite tomar decisiones estratégicas con retorno de inversión evaluable (anticipación sin riesgo y veloz).