Predicción de TCH con Machine Learning
Predice tu zafra con precisión satelital, sin biometrías manuales. Menos de 3% de desviación en TCH global del ingenio, con actualización diaria a medida que avanza la zafra.
Miles de hectáreas y decisiones millonarias
sobre un dato que desvía toneladas
Biometrías caras e imprecisas
Personal en campo, miles de muestreos, y aún así las estimaciones se alejan de la realidad.
Plan anual que se rompe en zafra
Moliendas, compras, comercialización y presupuesto calculados sobre números que no se cumplen.
Todo el ingenio decide con dato débil
Operaciones, comercial, finanzas e inversiones — todas leyendo la misma estimación imprecisa.
Del modelo al resultado: cómo se hace y qué consigues
Cómo llegamos a menos de 3% de desviación en TCH global
A nivel de ingenio bajamos por debajo del 3% de desviación. A nivel de lote, 10-12% en modelos propios frente al 24% de modelos genéricos.
TCH actualizado diariamente
A medida que avanza la zafra y el ingenio actualiza sus datos de cosecha, al día siguiente tienes la predicción re-calibrada. Tu estimación nunca se queda obsoleta.
Por qué un solo modelo no basta
En el mes 1 manda el clima; en el mes 9, el satélite. Entrenamos un modelo por cada mes del ciclo.
Adaptamos al ciclo real de tu ingenio
12, 14 o 18 meses con soca 0. El modelo se ajusta a cómo cosechas tú, no a un estándar.
Decide por ingenio o por lote
Dos niveles: el total para dirección y comercial; el detalle por lote para campo y cosecha.
Auditoría automática de tu histórico
Detectamos valores incoherentes (una soca con 177 TCH entre dos de 65 = dato erróneo) antes de entrenar.
Clientes de NAX y profesionales del sector cañero
Si ya eres cliente de NAX
Si aún no eres cliente
Lo que conseguimos cuando personalizamos el modelo
Resultados del modelo propio de NAX entrenado sobre datos, variedades y ciclos de clientes reales — no benchmarks de laboratorio, sino zafras en producción.
Equipo técnico de NAX Solutions
No te quedes fuera.
Las plazas son limitadas.
Descubre cómo el machine learning está transformando la forma de medir el rendimiento en caña de azúcar.