AI 056 · IA para acuicultura

AI Feed Quantity Optimization

Compara opciones, recomienda el ajuste o plan con mejor resultado y muestra la ganancia esperada. Fuentes de datos: Alimentación, FCR, Existencias de alimento, Análisis de imágenes de cámara.

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OptimizaciónTipo de módulo
4Fuente de datos
15Idioma

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¿Cuál es la mejor opción para alimentación?

Recomendación de optimización

Alimentación — Pienso por jaula (mayor es mejor)

#	Unidad	Valor	Frente a la media
1	KFS-01	13.370,50 kg	+115%
2	KFS-02	9.770,90 kg	+57%
3	AKM-01	3.544,40 kg	-43%
4	KFS-04	2.890,10 kg	-54%
5	AKM-02	1.574,50 kg	-75%

Mejor: KFS-01 (13.370,50 kg); más débil: AKM-02 (1.574,50 kg). La diferencia es 11.796,00 kg.
Recomendación: compare las prácticas de AKM-02 con KFS-01; solo con llevar la unidad débil a la media (6.230,08 kg) se logra una mejora clara.

FCR — FCR por lote (menor es mejor)

#	Unidad	Valor	Frente a la media
1	AL-2026-01	1,58	-2%
2	AL-2026-02	1,58	-2%
3	LV-2026-02	1,60	-1%
4	LV-2026-01	1,63	+1%
5	CP-2026-02	1,67	+4%

Mejor: AL-2026-01 (1,58); más débil: CP-2026-02 (1,67). La diferencia es 0,09.
Recomendación: compare las prácticas de CP-2026-02 con AL-2026-01; solo con llevar la unidad débil a la media (1,61) se logra una mejora clara.

Resumen de datos

Alimentación — Registros de alimentación: 150, Pienso total: 31.150 kg, Tasa media de alimentación: 1,10 %
FCR — Cálculos de FCR: 15, FCR medio: 1,61, Pienso utilizado: 92.582 kg, Aumento de biomasa: 56.849 kg
Existencias de alimento — Lotes de pienso: 2, Pienso restante: 6.961 kg, Precio medio de compra: 37,55 ₺
Análisis de imágenes de cámara — Fotogramas analizados: 5, Conteo medio de peces: 66.703 uds., Muertos detectados: 46 uds., Puntuación media de alimentación: 64,1

Acciones recomendadas

Los indicadores están en rango normal. Mantenga la frecuencia de registro; la precisión de las previsiones mejora con más registros.

Esta respuesta la generó el motor de análisis local (análisis estadístico, sin LLM conectado). Conecte un proveedor en Ajustes de IA para obtener respuestas más ricas en lenguaje natural.

Las respuestas se generan a partir de datos de demo con el motor de análisis local. En su propio sistema puede conectar OpenAI, Claude, Gemini o un modelo interno.

Módulos ERP estándar que procesa

Alimentación
FCR
Existencias de alimento
Análisis de imágenes de cámara

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