Síagro

Mejor basarse en datos.

Síagro

Optimiza recursos y aumenta tu competitividad

Hacer frente a la variabilidad intrínseca del sector agroalimentario es un reto para la mejora de la calidad, y por ello nació Síagro.
Los datos nos ayudan a controlar los procesos y optimizarlos para mejorar nuestra productividad y rentabilidad.

toma de decisiones

Software estadístico con una interfaz amigable para analizar datos y controlar la calidad al instante

  • Identifica desviaciones a tiempo

  • Conoce tus fortalezas y debilidades

  • Prioriza acciones

  • Reduce desechos y pérdidas

  • Monitoriza y estandariza procesos

  • Aplica la mejora continua y motiva al equipo, es la base del éxito de toda empresa

  • Utiliza la evidencia como argumento de venta

  • Toma decisiones basadas en datos

Nunca había sido tan fácil hacer Estadística

Un panel de control.
Modelos de análisis básicos y avanzados
Informes en tiempo real.

Síagro
Control de procesos

Control Estadístico de Procesos

¿Haciendo cambios? ¿Quieres observar su impacto y medir el nivel de mejora?

La variabilidad por sí sola no es ni buena ni mala. Es algo natural de la vida propia. El objetivo del Control Estadístico de Procesos es mantener el proceso bajo control, medir su desempeño y tomar decisiones para optimizarlo.

  • Detecta las causas especiales de variación.

  • Fijación de límites de control y de especificación.

  • Contraste continuo de hipótesis para comprobar si el proceso está bajo control.

  • Conoce el coste que tiene cada error para actuar primero donde mayores pérdidas se están generando.

  • Delimita características de calidad cualitativas y cuantitativas
  • Control de proporciones, poblaciones con características a controlar, eventos dentro de un mismo proceso,…
  • Monitoriza y estandariza procesos y metodologías

Análisis Exploratorio de Datos

El primer paso para reducir la variabilidad es entender cómo son los datos.

Aquí es donde entra el Análisis Exploratorio, aportando sencillez con el uso de gráficos que incluyen información relevante sobre los datos y sus características, ayudándonos en los posteriores análisis y a extraer unas primeras conclusiones.

  • Explora la distribución de los datos y cómo se comportan.
  • Identifica outliers, discontinuidades, concentraciones de variables, relaciones entre variables,…
  • Estudios poblacionales, aleatorización,…

  • Detecta relaciones entre variables

outlier
cluster

Descubrimiento de patrones

Fuera de conceptos técnicos y las definiciones más comunes de control, seguimiento y mejora, preguntémonos… ¿Cuál es la base de la gestión de la calidad?

Para mejorar la calidad, es crítico detectar los problemas a tiempo y solucionarlos antes de que empiecen a tener un impacto en la productividad final?

Este tipo de análisis se centra en gestionar los procesos detectando eventos recurrentes y relevantes, los conocidos «patrones», antes de que se conviertan en problemas mayores.

Más proactividad y menos reactividad.

  • Técnicas de data mining.

  • Reducción de la dimensionalidad.

  • Predice el comportamiento de individuos o de grupos de estos.
  • Probabilidades de ocurrencia.

  • Clasifica la información teniendo en cuenta la esencial.

  • Métodos de agrupación (clústering).

Modelos de predicción

Para mejorar la competitividad, las empresas conocen la importancia de poder predecir lo que va a pasar de cara a un futuro para reducir costes, incrementar beneficios y detectar oportunidades de negocio.

Los modelos predictivos ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran ciertas situaciones antes de su consecución. Estos métodos de análisis de datos ayudan a mejorar la información que recopilamos en el día a día, controlar el rendimiento y los fallos, y responder a tiempo.

  • Determina los factores que mayor influencia tienen en tus resultados.
  • Establece relaciones de dependencia.

  • Descubre si algo que quieres que ocurra / no ocurra puede darse según diferentes variables y su influencia.

  • Probabilidad de que un número de eventos ocurran en un intervalo fijo de tiempo y/o espacio si estos eventos se producen cada cierto tiempo constante e independientemente del tiempo transcurrido desde el último evento.
  • Análisis de varianza (medida que representa la variabilidad) completo.
Analisis varianza

GENERA INFORMES EN TIEMPO REAL

Pasa de tener un excel con un caos de datos, a descargar documentos Word con gráficos e información de valor

GUARDA LOS PROYECTOS PARA CUANDO VUELVAS

¿Tienes que irte? ¿Aún no has terminado de recoger datos y quieres comenzar el análisis para una idea inicial? Con Síagro, no es problema.

data mining

Bases de datos con información ilimitada. Tú pones el límite.

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