Frambuesa Adelita
Floración · Lote 01
Conoce las condiciones de tus berries y anticipa la cosecha para preparar el corte, las cajas y tu equipo con tiempo.
Conectar mi huerto Explorar el plan de cosecha ↗
Floración · Lote 01
Clima, riego, nutrición y desarrollo.
Conectados para entender mejor tu campo.
La fruta no espera. Adelita reúne las condiciones del campo y propone convertir muestreos e historial de cosecha en una previsión para organizar corte, empaque y personal.
Relaciona las condiciones del campo con el riego, la nutrición y las observaciones de tus plantas, en un mismo lugar.
Una visión del cultivoIdentifica desviaciones y posibles limitantes. Recibe insights con evidencia y puntos de revisión para tu equipo y tu asesor.
Información que orientaExplora una proyección de volumen comercial y tradúcela en cajas y personal según la capacidad de tu operación.
Ver el plan de ejemploExplora una vista de ejemplo. Observa las condiciones, sigue el desarrollo y descubre cómo una señal se convierte en un insight.
Vincula un huerto de demostración para recorrer el análisis. También puedes cargar tus lecturas en CSV.
Estimar el corte ayuda a preparar jornaleros, empaques y recepción de fruta. Explora cómo un volumen previsto se convierte en un plan operativo.
Un productor necesita organizar su recolección. El escenario combina una proyección de cosecha con capacidad de empaque y productividad del equipo.
Planificar mi cosecha ↗Supuestos editables del demo. Los kilos y la proporción comercial son una proyección ficticia; las necesidades de cajas y personal se calculan a partir de ella.
Vincula tu huerto de demostración y descubre sus condiciones, qué revisar y qué mejora buscar.
Prueba la vinculación de una estación con datos simulados. Si ya tienes mediciones, también puedes cargar un CSV.
Tus lecturas se ordenan por lote para calcular promedios, extremos y diferencias con el perfil elegido.
Recibe sugerencias concretas, acompañadas de las lecturas que las originaron: calor, agua, mezcla o riego.
Abre el caso de planificación, ajusta cajas y productividad del equipo y descarga el plan. Contrasta después la previsión con el corte real.
Con 1,850 kg previstos y 86% comercial, el productor prepara capacidad para 1,591 kg de empaque. El plan calcula cajas y cuadrillas por jornada, y señala una caída de cuajado en el sector B para revisión.
Situación ilustrativa · Ver supuestos en el planPara productores, técnicos, asociaciones y empacadoras que necesitan coordinar el campo, anticipar volúmenes y preparar la operación.
Productores, técnicos con cartera de huertos, asociaciones y empacadoras pueden contratar el servicio para sus operaciones.
Qué ofrece Adelita y qué necesitas para empezar a conocer mejor tu cultivo.
Volver al ejemploLa frambuesa es una fruta perecedera: retrasos en corte, empaque o enfriamiento pueden reducir su calidad y valor. Anticipar cuánto habrá que cosechar ayuda a evitar falta de personal o cajas y a coordinar recursos. El análisis completo une condiciones del campo, muestreos y cosecha para apoyar esas decisiones.
La propuesta reúne estructura de la planta, clima, floración, cuajado, madurez e historial de cosechas para estimar volumen y proporción comercial. Luego convierte esa previsión en necesidades de cajas, personal y revisiones por sector. El demo muestra monitoreo mediante reglas y un plan de cosecha con proyección simulada y supuestos editables.
Un productor de frambuesa Adelita prepara el corte de la próxima semana. En nuestro caso simulado, 1,850 kg previstos con 86% comercial equivalen a 1,591 kg para empaque: al menos 692 cajas de 2.3 kg. Con 40 kg por persona y jornada, el día pico requiere 12 personas. Una caída del cuajado del sector B motiva una revisión. El plan permite cambiar esos supuestos.
La arquitectura propuesta usa modelos de Machine Learning en Python, una base de datos de series temporales y servicios en FastAPI para recibir datos y entregar predicciones. Los modelos se entrenarían con muestreos, clima e historial de cosecha y se validarían en campo. En esta demostración, los cálculos funcionan en el navegador; la predicción agronómica entrenada y la integración real de sensores son etapas posteriores.
En «Conectar mi huerto» puedes probar una estación simulada o analizar un CSV de mediciones. En «Planificar mi cosecha» exploras un caso de cosecha independiente. Para la solución completa se propone incorporar muestreos de frutos cuajados y maduros, calidad y cosechas mediante archivo o captura en la aplicación, además de sensores.
El objetivo es coordinar mejor corte, empaque y personal, aprovechar los recursos y reducir pérdidas por desajustes de operación. El estudio inicial del huerto y el seguimiento de cosecha, calidad y costos permitirán calibrar las estimaciones y medir la mejora. El demo permite explorar decisiones; no promete un porcentaje de ahorro o rendimiento.
El modelo propuesto es Software as a Service (SaaS), mediante suscripción mensual escalonada. Pueden contratar productores, técnicos agrícolas, asociaciones y empresas empacadoras. El plan depende del número de huertos, alcance del análisis e integraciones; el estudio inicial y la instalación se cotizarían según el caso. Las tarifas se validarían en pilotos.
Las guías de University of Minnesota sobre riego y nutrición de frambuesa respaldan la importancia del monitoreo. La documentación de TensorFlow sobre regresión explica métodos de análisis predictivo. La guía de UC Davis sobre poscosecha de berries explica su perecibilidad. FastAPI documenta la implementación de APIs en Python. Son referencias del enfoque; el estudio específico del huerto permitirá calibrar y validar el servicio.