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title: "Predicción y simulación de producción de azúcar: Agricultura precisión"
description: SINNETIC es lider en el uso de modelos de machine Learning geoespaciales para predecir y simular productividad via agricultura de precisión
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# Predicción y simulación de producción de azúcar: Agricultura precisión

![Javier Calvo](https://blog.sinnetic.com/hubfs/JavierC.jpeg)

Publicado por [Javier Calvo](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/javier-calvo) 18-feb-2025 7:42:50  1 minute to read

Cliente: Ingenios azucareros del Valle 

Metodología: Spatial Models

Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation)

Para cumplir presupuestos y alinear la relación con proveedores y canales, en el marco de desarrollo de programas de agricultura de precisión, los ingenios azucareros deben predecir con relativa eficiencia en que momento cortar la caña para obtener la mayor biomasa y la mayor cantidad de azúcar.

Los modelos basados en machine Learning suelen ser precisos a corto plazo pero inestables a largo plazo. 

De igual forma se necesita saber que tipo de tareas, aplicaciones, fertilizaciones etc., se deben hacer para poder elevar las expectativas de TCH y azúcar.

Metodología y dispositivos analíticos

Spatial models es una metodología que:

- Permite poner cada hacienda suerte en el mapa y analizar geoestadísticamente como aspectos como la altura, el clima y la posición en el mapa determinan en parte el desempeño del cultivo en producción de azúcar y biomasa. De igual forma permite ver la competencia por recursos de cultivos cercanos o el impacto de cultivos cercanos sobre la productividad misma de la caña.

- Analizar mediante estadística espacial el efecto de diferentes tratamientos como fertilizaciones, aplicaciones de productos de CP entre otros sobre el desarrollo del cultivo y la producción de TCH y azucar.

Gran resultado general (Work underway)

- Un simulador que permite evaluar el impacto de cada aplicación, dosis y tarea sobre la producción de azúcar y TCH aislando el efecto temporal y espacial para preparar el mejor plan de tratamiento de cultivo.

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### [Javier Calvo](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/javier-calvo)

Director de Estrategia de Datos y Analítica con Maestría en Administración de Empresas. 18 años de experiencia en el sector financiero, telecomunicaciones y consumo masivo. Capacidad de Liderar la creación, desarrollo y consolidación de áreas analíticas, promover la cultura data driven para la toma de decisiones con el objetivo de generar valor agregado en las organizaciones. Excelentes habilidades de comunicación, capaz de sintetizar temas complejos de forma simple. Experiencia en la implementación de proyectos de Machine Learning, AI, Big Data, BI. Capacidad para adaptar metodologías ágiles como Scrum, Kanban o Lean Analytics para satisfacer las necesidades específicas de cada proyecto.

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