Ahorro de tiempo demostrado gracias a la solución YieldComputer

El uso del conocimiento de los datos en el sector de los frutos rojos se ha vuelto indispensable para optimizar las operaciones y los resultados. El recuento de frutas, los planes anuales, el clima, el rendimiento de los empleados en materia de recolección, los registros de hileras, etc.
Sin embargo, reunir estos datos, almacenarlos y usarlos puede llevar mucho tiempo y energía.

La solución YieldComputer muestra un importante ahorro de tiempo en las operaciones diarias y especialmente en la optimización del proceso de previsión. Esto incluye herramientas fáciles de usar e información sobre los datos, a los que pueden acceder de forma centralizada las distintas partes interesadas del proceso.
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Ahorros en comparación con el uso de Excel

Excel es uno de los sistemas más utilizados para procesar datos y proporcionar información sobre el sector de los frutos rojos. Las distintas partes interesadas del proceso configuran sus propios sistemas de Excel en los que los datos obtenidos de otra parte interesada se copian o incluso se introducen manualmente.

Estos sistemas de Excel se reacondicionan y rellenan cada temporada, lo que dificulta la comparación de datos históricos, a menos que también se configure otro sistema de Excel independiente para este propósito.

Cuando utilizamos sistemas de hojas de Excel, vemos que se pierde mucho tiempo en tareas repetitivas, como copiar y pegar datos de un sistema de Excel a otro. Esta acción manual es propensa a errores y, por lo tanto, también requiere todo tipo de comprobaciones manuales para garantizar la calidad de los datos y, por lo tanto, de los conocimientos.

Los sistemas también suelen configurarse de acuerdo con la lógica de las personas y, por lo tanto, son difíciles de transferir y/o accesibles para otros.

La solución YieldComputer tiene la gran ventaja sobre Excel, ya que utiliza la misma fuente de datos para diferentes partes interesadas. Muchas tareas manuales y repetitivas están automatizadas y la calidad de todos los datos introducidos se valida directamente.

Esto se traduce en un enorme ahorro de tiempo, así como en datos de mayor calidad (mediante la validación automática), que son fáciles de comparar con los datos históricos y quién puede modificar qué datos mediante funciones y derechos.

Los conjuntos de datos recopilados en YieldComputer también están estructurados para el desarrollo de modelos futuros, de modo que se puedan desarrollar todo tipo de aplicaciones (de IA) para extraer información y funciones más inteligentes de los datos recopilados.
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Automatización de tareas repetitivas

YieldComputer desarrolla y ayuda a los usuarios a automatizar ciertas tareas que requieren mucho tiempo. Lo que nos puede llevar unas horas como seres humanos, una computadora puede calcularlo y prepararlo en menos de un segundo.

Entre los ejemplos se incluyen:

· Encuentos diarios de fruta en diferentes lugares del campo, lo que nos permite comprender mejor el desarrollo de los cultivos.

· Reutilizar datos en diferentes herramientas, sin tener que copiar y pegar estos datos de un lado a otro.

· Comprobar los valores ingresados, mejorar la calidad de los datos y, por lo tanto, la información.

· Interpretación de datos, para que el usuario pueda llegar a una conclusión más rápida sobre la acción que desea ajustar.
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Time employee in the use of the solution YieldComputer

Según el rol del usuario en el sistema YieldComputer, medimos las diferencias en el tiempo requerido en el sistema. Pero, a grandes rasgos, podemos clasificarlo de la siguiente manera:

Productor/gerente de campo:
35 a 60 minutos por semana, para introducir o ajustar su pronóstico de cosecha en función de los datos proporcionados y sus conocimientos sobre el terreno.
Mientras que el productor anteriormente dedicaba de 2 a 3 horas por semana a las actividades para llegar a un pronóstico.

Adquisiciones y ventas:
60 a 120 minutos por día, para obtener información sobre los volúmenes de producción esperados y cumplir con las expectativas actualizadas de los cultivos.

Mientras que antes se necesitaba mucho tiempo de comunicación adicional para coordinar con el productor y/o el gerente de campo cuál era su pronóstico en primer lugar, ahora vemos que la comunicación que queda es de mayor calidad y se centra más en el contenido, lo que da a la información una mayor calidad.

Dependiendo de la implementación, los datos se introducen incluso uno a uno en los sistemas existentes, lo que elimina la necesidad de copiar y pegar las predicciones de cosecha actualizadas.

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El uso de la solución YieldComputer, además de ahorrar una enorme cantidad de tiempo mediante la automatización, la validación y la optimización de la comunicación, también mejora la calidad de los datos, con nuevos conocimientos procesables, ya que los datos se pueden comparar fácilmente entre estaciones.

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¿Le gustaría obtener más información sobre el ahorro de tiempo en la recopilación de datos y la obtención de información útil?
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