Выбор культуры
и времени посева
ML-модель на базе исторических данных по разным полям прогнозирует урожайность выбранного участка в зависимости от культуры и времени сева.
Модель учитывает данные урожайности и севооборота поля, природно-климатические факторы, данные о состоянии почвы и пр.
Решение помогает спланировать севооборот на каждом поле для максимизации урожайности и снижения истощения почвы: выбрать тип культуры и время для посева.
Модель учитывает данные урожайности и севооборота поля, природно-климатические факторы, данные о состоянии почвы и пр.
Решение помогает спланировать севооборот на каждом поле для максимизации урожайности и снижения истощения почвы: выбрать тип культуры и время для посева.
Эффект
до 20%
Рост урожайности полей
Прогноз полива и
внесения удобрений
ML-решение на основе данных по обработке поля, внешних факторов и итоговой урожайности прогнозирует график и норму внесения удобрений и полива.
Для прогноза модель учитывает данные по севообороту поля, фазу развития растения, перенесенные болезни, сезон и время суток, график полива, данные о температуре и накопленных осадках и пр.
Решение позволяет достичь целей по урожайности и минимизировать перерасход удобрений.
Для прогноза модель учитывает данные по севообороту поля, фазу развития растения, перенесенные болезни, сезон и время суток, график полива, данные о температуре и накопленных осадках и пр.
Решение позволяет достичь целей по урожайности и минимизировать перерасход удобрений.
Эффект
до 15%
Снижение расходов
Прогноз болезней растений
ML-модель анализирует исторические данные о сезонности и волнообразности болезней, о климатических изменениях и погоде, севообороте и прошлых инфекциях для прогнозирования заражения в новом периоде.
Для точного прогноза учитываются предрасположенность растения-хозяина к заболеванию, текущая площадь заражения, данные по вегетации, состояние почвы и метеорологические отчеты.
ML-модель позволяет предвидеть болезни отдельных культур и спланировать защитные мероприятия.
Для точного прогноза учитываются предрасположенность растения-хозяина к заболеванию, текущая площадь заражения, данные по вегетации, состояние почвы и метеорологические отчеты.
ML-модель позволяет предвидеть болезни отдельных культур и спланировать защитные мероприятия.
Эффект
до 3х
Снижение скорости распространения болезней
Оптимизация закупки сырья
ML-решение прогнозирует объемы и время закупки сырья (удобрений, семян, корма) с учетом потребностей предприятия и внешних факторов.
Решение учитывает объемы потребления сырья, сроки его доставки и хранения, данные о поставщиках, динамику закупочных цен, сезонность и пр.
Данный инструмент позволяет снизить себестоимость производства, расходы на склады и повысить операционную эффективность предприятия.
Решение учитывает объемы потребления сырья, сроки его доставки и хранения, данные о поставщиках, динамику закупочных цен, сезонность и пр.
Данный инструмент позволяет снизить себестоимость производства, расходы на склады и повысить операционную эффективность предприятия.
Эффект
до 20%
Снижение издержек на закупку сырья
Прогноз спроса и урожайности в регионе
ML-модель учитывает севооборот за предшествующие периоды, погодно- климатические условия, площадь пашни и урожайность на 1 гектар для прогноза объемов производства по регионам.
Также решение учитывает объем продаж в прошлых периодах и динамику цен для прогнозирования спроса на продукцию.
Решение позволяет предприятиям выбрать культуру для посева с высоким спросом и оптимизировать тактику реализации продукции (время продажи, регион, стоимость)
Также решение учитывает объем продаж в прошлых периодах и динамику цен для прогнозирования спроса на продукцию.
Решение позволяет предприятиям выбрать культуру для посева с высоким спросом и оптимизировать тактику реализации продукции (время продажи, регион, стоимость)
Эффект
до 10%
Рост выручки
Прогноз поломки оборудования
ML-модель прогнозирует поломку оборудования на основе данных спецификации оборудования (срок службы, рекомендуемый график ТО, информации о комплектующих и др.) и исторических данных его эксплуатации (история обслуживания и ремонта, дефектов и неполадок, данные с датчиков мониторинга оборудования и пр.).
Решение позволяет предотвратить поломку оборудования, снизить расходы на ремонт и риски простоя производственной линии.
Решение позволяет предотвратить поломку оборудования, снизить расходы на ремонт и риски простоя производственной линии.
Эффект
до 10%
Снижение расходов на ремонт
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
ИНН 7724354857
Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.