Síagro, apostando por la innovación en el sector agroalimentario

Vivimos en un mundo donde recibimos continuamente información. Para evitar dar pasos erróneos que tengan repercusión en nuestra rentabilidad y productividad, debemos ser capaces de entender nuestros datos y procesarlos adecuadamente.

En los procesos de producción se generan una infinidad de datos que tienen un valor incalculable. Si los analizáramos y gestionáramos de manera planificada y orientada a un objetivo, nos sorprenderían gratamente en cuanto a la información que nos darían sobre la eficacia, la eficiencia y las opciones de mejora de nuestros procesos y productos. Detectar patrones y estimar riesgos permite actuar proactivamente ante futuros problemas, en lugar de reaccionar a ellos una vez estos han surgido.

En la toma de decisiones, debemos basarnos en evidencia y en resultados obtenidos del profundo entendimiento de nuestros datos

¿Alguna vez te has encontrado ante una situación de incertidumbre de manera repentina y no sabéis en qué punto las cosas empezaron a fallar? ¿O lo sospechabas y querías verificarlo? ¿O, quizá, es esto lo que precisamente quieres evitar y sabes que necesitas tener un máximo control durante todo el proceso para evitar la ineficiencia?

Imagínate estar observando datos anteriores o históricos sobre un experimento que es prácticamente nuevo o desconocido para ti. Digamos, por ejemplo, que quieres analizar el impacto de un nutriente que has incorporado en la dieta de los animales y lo haces a través de muestras de heces y de orina. Sabes que es un buen momento para corroborar si las hipótesis que tenías eran ciertas porque, conforme avanza el tiempo, tienes sospechas de algún patrón. Y lo haces: los testas y descubres cómo funciona, qué efectos trae, cómo puedo medir nuevas variables, …

Pero para comprender tus datos no sólo basta con saber analizarlos e interpretarlos: estos tienen que haberse recogido en base a un objetivo y tras haber llevado una preparación previa personalizada. Sólo así podremos contrastar hipótesis, testar ideas y relaciones causa-efecto, comparar con periodos anteriores, detectar errores, …

Por eso nació Síagro. Hace tiempo que detectamos una falta de procesos productivos estandarizados y automatizados en el sector agroalimentario, por lo que decidimos crear una herramienta que facilite la implementación de protocolos de trabajo uniformes y de metodologías de mejora de la eficiencia. Sólo entonces podemos hacer frente a la variabilidad generada por causas asignables o que están a nuestro alcance reducir, y aumentar así la calidad de nuestros resultados.

– A través de la comprensión de nuestros datos, conseguimos la mejora de la eficiencia y calidad de nuestros procesos –

Síagro es una plataforma estadística que utiliza tecnologías de software libre y ofrece a los usuarios una interfaz web fácil de usar e intuitiva. Aplicando metodologías de análisis estadísticos, podemos solventar situaciones de incertidumbre de las que muchas veces ni tan siquiera somos conscientes que existen.

¿Programar sin saber de programación? Sí, es posible

Síagro está diseñado para ayudarte a entender tus datos de una manera mucho más rápida y sencilla. Es una aplicación web interactiva creada desde Shiny (entorno de trabajo en lenguaje R, el software de programación mundialmente más utilizado por los estadísticos) y que te permitirá interactuar con tus datos sin necesidad que manipular código de programación. Gracias a su carácter reactivo, cada modificación hecha por parte del usuario ‘’renueva’’ todo el proceso de manera automática.

A través del Control Estadístico de Procesos (o SPC, por sus siglas de Statistical Process Control en inglés) y las metodologías más avanzadas, se puede entender el caos numérico. Parece imposible, pero desde la herramienta pueden analizarse los datos y parámetros de tantos proyectos como sean necesarios dentro de cualquier sector e industria. Si tienes dudas de cómo Síagro podría ayudarte a mejorar, habla con nosotros y te asesoraremos de manera totalmente gratuita.

A lo largo de las próximas semanas, publicaremos nuevos artículos sobre los análisis que componen la plataforma y casos de uso aplicables para las diferentes industrias. ¡Estate atento o suscríbete a nuestra newsletter para que te mandemos una notificación! Dejamos a continuación el formulario:

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