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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](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/agricultura-precision)

 Escrito por [Javier Calvo](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/javier-calvo) | 18-feb-2025 12:42:50

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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