Cooperativa frutticola · Alto Adige
Forecasting del raccolto e ottimizzazione magazzino per cooperative frutta
La situazione di partenza
Due cooperative collaboranti lavorano insieme oltre 100.000 t di frutta all’anno. I cambi varietà costano ore produttive, un sito è sovraccarico mentre altri sono sottoutilizzati, e il materiale di imballaggio viene acquistato separatamente da ogni cooperativa.
Come la risolviamo
Combiniamo forecasting delle serie temporali per i volumi in entrata con un modello di ottimizzazione (MILP / CP) per occupazione di magazzino e linee di selezione. Un pilota di computer vision su una linea aggiunge classificazione qualità automatica. Il collegamento passa dalle interfacce ERP e WMS esistenti — senza copia dati in ambienti terzi.
Cosa porta
Le perdite da cambio varietà diminuiscono, l’utilizzo del magazzino si riequilibra e gli acquisti aggregati di imballaggi diventano negoziabili su base dati. Deperimento e scorte diventano visibili prima che diventino un problema — il pilota mostra possibili risparmi annui a sei cifre già nella prima stagione.
Riconosci un processo simile nella tua azienda?
Se questo caso d'uso è vicino al tuo lavoro quotidiano, valutiamo insieme dati disponibili, impegno e un primo MVP realistico.
Perché i progetti IA funzionano →Questo caso d'uso si basa su un progetto cliente reale. Settore e regione sono indicati, l'azienda resta anonima.