Casos de Sucesso
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Descubra como as nossas soluções criam um impacto real
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Problema
As empresas de sementes enfrentam desafios significativos para estimar os rendimentos de híbridos em ambientes onde não foram realizados ensaios diretos. Isso limita a capacidade de otimizar recomendações e posicionar produtos com precisão em novas zonas agrícolas, especialmente ao lidar com variáveis ambientais críticas, como as mudanças climáticas.
Solução
Em colaboração com a Pioneer, o NODES™ implementou ferramentas de modelagem preditiva para extrapolar dados para regiões sem ensaios diretos. Com base em perfis ambientais, incluindo a análise do ciclo de vida das culturas, foram identificadas as combinações ótimas entre genética e ambiente. Essa abordagem permitiu alertas antecipados sobre condições ambientais desfavoráveis e previsões precisas de rendimento em novas localidades.
Impacto
Graças ao NODES™, a Pioneer otimizou sua rede de ensaios, reduzindo o número necessário sem comprometer a qualidade dos resultados. Isso permitiu:
Antecipar riscos climáticos com alta probabilidade de baixos rendimentos em áreas específicas.
Melhorar a tomada de decisões estratégicas, reduzindo custos e maximizando o retorno sobre o investimento.
Fornecer às equipes internas e comerciais ferramentas de alta precisão para posicionar híbridos nas melhores condições, aprimorando a experiência do usuário final e fortalecendo a competitividade no mercado global.
Problema
As empresas de sementes enfrentam desafios significativos para estimar os rendimentos de híbridos em ambientes onde não foram realizados ensaios diretos. Isso limita a capacidade de otimizar recomendações e posicionar produtos com precisão em novas zonas agrícolas, especialmente ao lidar com variáveis ambientais críticas, como as mudanças climáticas.
Solução
Em colaboração com a Pioneer, o NODES™ implementou ferramentas de modelagem preditiva para extrapolar dados para regiões sem ensaios diretos. Com base em perfis ambientais, incluindo a análise do ciclo de vida das culturas, foram identificadas as combinações ótimas entre genética e ambiente. Essa abordagem permitiu alertas antecipados sobre condições ambientais desfavoráveis e previsões precisas de rendimento em novas localidades.
Impacto
Graças ao NODES™, a Pioneer otimizou sua rede de ensaios, reduzindo o número necessário sem comprometer a qualidade dos resultados. Isso permitiu:
Antecipar riscos climáticos com alta probabilidade de baixos rendimentos em áreas específicas.
Melhorar a tomada de decisões estratégicas, reduzindo custos e maximizando o retorno sobre o investimento.
Fornecer às equipes internas e comerciais ferramentas de alta precisão para posicionar híbridos nas melhores condições, aprimorando a experiência do usuário final e fortalecendo a competitividade no mercado global.
Problema
As empresas de sementes enfrentam desafios significativos para estimar os rendimentos de híbridos em ambientes onde não foram realizados ensaios diretos. Isso limita a capacidade de otimizar recomendações e posicionar produtos com precisão em novas zonas agrícolas, especialmente ao lidar com variáveis ambientais críticas, como as mudanças climáticas.
Solução
Em colaboração com a Pioneer, o NODES™ implementou ferramentas de modelagem preditiva para extrapolar dados para regiões sem ensaios diretos. Com base em perfis ambientais, incluindo a análise do ciclo de vida das culturas, foram identificadas as combinações ótimas entre genética e ambiente. Essa abordagem permitiu alertas antecipados sobre condições ambientais desfavoráveis e previsões precisas de rendimento em novas localidades.
Impacto
Graças ao NODES™, a Pioneer otimizou sua rede de ensaios, reduzindo o número necessário sem comprometer a qualidade dos resultados. Isso permitiu:
Antecipar riscos climáticos com alta probabilidade de baixos rendimentos em áreas específicas.
Melhorar a tomada de decisões estratégicas, reduzindo custos e maximizando o retorno sobre o investimento.
Fornecer às equipes internas e comerciais ferramentas de alta precisão para posicionar híbridos nas melhores condições, aprimorando a experiência do usuário final e fortalecendo a competitividade no mercado global.
Problema
O desenvolvimento e a adoção de novas variedades de culturas enfrentam desafios críticos na indústria, incluindo altos custos de ensaios e longos atrasos na identificação de materiais que atendam a padrões específicos de qualidade e produtividade. Isso afeta a eficiência e a competitividade dos processos industriais dependentes de insumos agrícolas.
Solução
O NODES™ utiliza inteligência artificial avançada e dados históricos para otimizar a seleção de culturas com base no desempenho previsto em ambientes industriais. A ferramenta de previsão de ambientes-alvo identifica rapidamente variedades que atendem às exigências de qualidade, rendimento e adaptabilidade, reduzindo a dependência de extensos ensaios físicos.
Impacto
Em colaboração com líderes da indústria como a Boortmalt, o NODES™ transformou os processos industriais ao reduzir em 50% o número de variedades testadas em campo, acelerando a disponibilidade de matérias-primas de alto potencial. Isso melhora a eficiência operacional, garante insumos de alta qualidade de forma consistente e reduz o desperdício em etapas críticas, como a maltagem e o processamento de alimentos. Ao integrar tecnologia preditiva, as empresas aumentam a resiliência às mudanças climáticas e otimizam a sustentabilidade da cadeia de suprimentos.
Problema
O desenvolvimento e a adoção de novas variedades de culturas enfrentam desafios críticos na indústria, incluindo altos custos de ensaios e longos atrasos na identificação de materiais que atendam a padrões específicos de qualidade e produtividade. Isso afeta a eficiência e a competitividade dos processos industriais dependentes de insumos agrícolas.
Solução
O NODES™ utiliza inteligência artificial avançada e dados históricos para otimizar a seleção de culturas com base no desempenho previsto em ambientes industriais. A ferramenta de previsão de ambientes-alvo identifica rapidamente variedades que atendem às exigências de qualidade, rendimento e adaptabilidade, reduzindo a dependência de extensos ensaios físicos.
Impacto
Em colaboração com líderes da indústria como a Boortmalt, o NODES™ transformou os processos industriais ao reduzir em 50% o número de variedades testadas em campo, acelerando a disponibilidade de matérias-primas de alto potencial. Isso melhora a eficiência operacional, garante insumos de alta qualidade de forma consistente e reduz o desperdício em etapas críticas, como a maltagem e o processamento de alimentos. Ao integrar tecnologia preditiva, as empresas aumentam a resiliência às mudanças climáticas e otimizam a sustentabilidade da cadeia de suprimentos.
Problema
O desenvolvimento e a adoção de novas variedades de culturas enfrentam desafios críticos na indústria, incluindo altos custos de ensaios e longos atrasos na identificação de materiais que atendam a padrões específicos de qualidade e produtividade. Isso afeta a eficiência e a competitividade dos processos industriais dependentes de insumos agrícolas.
Solução
O NODES™ utiliza inteligência artificial avançada e dados históricos para otimizar a seleção de culturas com base no desempenho previsto em ambientes industriais. A ferramenta de previsão de ambientes-alvo identifica rapidamente variedades que atendem às exigências de qualidade, rendimento e adaptabilidade, reduzindo a dependência de extensos ensaios físicos.
Impacto
Em colaboração com líderes da indústria como a Boortmalt, o NODES™ transformou os processos industriais ao reduzir em 50% o número de variedades testadas em campo, acelerando a disponibilidade de matérias-primas de alto potencial. Isso melhora a eficiência operacional, garante insumos de alta qualidade de forma consistente e reduz o desperdício em etapas críticas, como a maltagem e o processamento de alimentos. Ao integrar tecnologia preditiva, as empresas aumentam a resiliência às mudanças climáticas e otimizam a sustentabilidade da cadeia de suprimentos.
Problema
O melhoramento genético tradicional enfrenta desafios significativos: altos custos, ciclos longos de ensaios de campo e capacidade limitada para identificar rapidamente genéticas de elite. Isso dificulta uma resposta ágil às demandas do mercado e às condições climáticas em mudança.
Solução
Durante a safra 2022-2023, o NODES™ aplicou ferramentas de melhoramento computacional para analisar dados históricos até a safra 2021-2022. Dos 279 materiais avaliados no programa Quimarsem, nosso modelo previu com 93% de precisão os 65 híbridos selecionados como de melhor desempenho entre um total de 70 avançados. Essa capacidade preditiva permitiu uma alocação otimizada de recursos e um foco nos materiais com maior potencial.
Impacto
Graças ao NODES™, a Quimarsem reduziu significativamente os custos e o tempo associados aos ensaios tradicionais, alcançando uma seleção precisa de genética de elite com menos recursos. Isso não apenas acelerou o desenvolvimento de novas variedades, mas também garantiu um maior retorno sobre o investimento ao levar híbridos altamente competitivos ao mercado mais rapidamente, fortalecendo a eficiência de toda a cadeia produtiva.
Problema
O melhoramento genético tradicional enfrenta desafios significativos: altos custos, ciclos longos de ensaios de campo e capacidade limitada para identificar rapidamente genéticas de elite. Isso dificulta uma resposta ágil às demandas do mercado e às condições climáticas em mudança.
Solução
Durante a safra 2022-2023, o NODES™ aplicou ferramentas de melhoramento computacional para analisar dados históricos até a safra 2021-2022. Dos 279 materiais avaliados no programa Quimarsem, nosso modelo previu com 93% de precisão os 65 híbridos selecionados como de melhor desempenho entre um total de 70 avançados. Essa capacidade preditiva permitiu uma alocação otimizada de recursos e um foco nos materiais com maior potencial.
Impacto
Graças ao NODES™, a Quimarsem reduziu significativamente os custos e o tempo associados aos ensaios tradicionais, alcançando uma seleção precisa de genética de elite com menos recursos. Isso não apenas acelerou o desenvolvimento de novas variedades, mas também garantiu um maior retorno sobre o investimento ao levar híbridos altamente competitivos ao mercado mais rapidamente, fortalecendo a eficiência de toda a cadeia produtiva.
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O melhoramento genético tradicional enfrenta desafios significativos: altos custos, ciclos longos de ensaios de campo e capacidade limitada para identificar rapidamente genéticas de elite. Isso dificulta uma resposta ágil às demandas do mercado e às condições climáticas em mudança.
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