Casos de Éxito Raw Data

Corporación Alimentaria UNIÓ

Cooperativa de 2n grado que agrupa más de 20.000 socios y 90 cooperativas. Ubicados en Reus (Tarragona) en viticultura gestionan más de 4.000 hectáreas y más de 2.000 socios.

  • Necesidad

    Obtener un modelo de predicción de maduración por parcela para optimizar la planificación de vendimia.

     

  • Solución propuesta

    Desde Raw Data les hemos ayudado en la creación de un modelo de predicción de cosecha para anticipar la fecha de maduración por parcela.

Covides

Covides es la Cooperativa de mayor volumen de producción vitivinícola de Catalunya. Está ubicada en el Penedés, gestiona más de 2.500 has. de viña y cuenta con 650 socios viticultores.

  • Necesidad

    Obtener un modelo de predicción de maduración por parcela para optimizar la planificación de vendimia.

     

  • Solución propuesta

    Desde Raw Data les hemos ayudado en la creación de un modelo de predicción de cosecha para anticipar la fecha de maduración por parcela.

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Fruits de Ponent

Fruits de Ponent está ubicada en Alcarràs (Lleida) y con más de 300 socios es una de las principales Cooperativas estatales a nivel de producción de melocotón y nectarina.

  • Necesidad

    Obtener un modelo de predicción de cosecha sobre inicio de producción por parcela y curva de entrada en producción para mejorar la planificación de entrega Supermercados y para coordinar las ventas con las capacidades de frío.

    Facilitar un servicio de alertas meteorológicas a sus socios a través de las estaciones meteorológicas virtuales.

     

     

  • Solución propuesta

    Desde Raw Data les hemos ayudado en la creación de un modelo de predicción de cosecha para anticipar la fecha de maduración por parcela, la curva de entrada en producción y el volumen total.

    Gracias a las estaciones meteorológicas virtuales, los socios de Fruits de Ponent ahora pueden también conocer con antelación la probabilidad de lluvia, la probabilidad de heladas y/o los mejores momentos para tratar.

    También disponen del modelo de predicción de monilia.

  • Resultados del modelo de predicción

    Con un mes de antelación, la media de error en cuanto a días de predicción de la cosecha ha sido inferior a los 4 días y la media del error en cuanto a volumen total ha sido inferior al 5%.

Coexma

Una de las cooperativas agrícolas de Mazarrón y con más historia de la Región de Murcia, formada actualmente por un grupo de más de 30 productores.

  • Necesidad

    Facilitar un servicio automatizado y personalizado de alertas meteorológicas a sus socios a través de las estaciones meteorológicas virtuales.

     

     

  • Solución propuesta

    Desde Raw Data les hemos ayudado en la implantación de un servicio de alertas meteorológicas personalizadas para cada uno de sus socios, con acceso a un GIS individual con previsión meteorológica a 7 días.

Cerima Cherries

Productores de cereza formado por un equipo joven e innovador ubicado en la provincia de Tarragona, ha conseguido crecer exponencialmente en los últimos 5 años.

  • Necesidad

    Obtener un modelo de predicción de cosecha sobre inicio de producción por parcela para mejorar la planificación de entrega de cereza a Supermercados y reducir las desviaciones en la contratación de personal  de campo y almacén.

    Igualmente, necesitan conocer con antelación la probabilidad de lluvia (particularmente en épocas de cosecha) y los mejores momentos para realizar tratamientos.

  • Solución propuesta

    Desde Raw Data les hemos ayudado en la creación de un modelo de predicción de cosecha para anticipar la fecha de maduración por parcela y el volumen de producción.

    Gracias a las estaciones meteorológicas virtuales, ahora pueden también conocer con antelación la probabilidad de lluvia y/o los mejores momentos para tratar.

  • Resultados del modelo de predicción

    En la campaña 2018 y con un mes de antelación, la media de error en cuanto a días de predicción de la cosecha ha sido inferior a los 4 días y la media del error en cuanto a volumen total ha sido inferior al 3%.

Empresa viticultora del Penedés

Productores vitivinícolas con un equipo joven que gestiona un importante número de productores y hectáreas.

  • Necesidad

    Reducir la incertidumbre de evolución del grado alcohólico por parcela. Agilizar la planificación de vendimia. Mejorar la calidad de las producciones.

    Facilitar un servicio de alertas meteorológicas a sus viticultores a través de las estaciones meteorológicas virtuales.

  • Solución propuesta

    Creación de un modelo de predicción de grado alcohólico para cada una de las parcelas de sus viticultores.

    Uso de estaciones meteorológicas virtuales para enviar alertas meteorológicas a sus viticultores.

  • Resultados del modelo de predicción

    En la vendímia 2018 la media de error en cuanto a grado alcohólico para cada parcela ha sido inferior a 0,5 grados, con una antelación de 3 semanas.

Yolanda Ferrer

Consultoría técnica especialista en fruticultura asesorando en la zona noreste de España.

  • Necesidad

    Consultoría técnica en expansión, necesita ofrecer más valor a sus clientes a través de un asesoramiento escalable.

  • Solución propuesta

    Facilitar un servicio de alertas meteorológicas a sus viticultores a través de las estaciones meteorológicas virtuales