AI 108 · IA para fábrica de piensos / materias primas

AI Feed Mill Anomaly Detection

Detecta valores anómalos y superaciones de umbral, calcula una puntuación de riesgo y relaciona las causas probables. Fuentes de datos: Producción de alimento, Formulación, Alimentación, FCR.

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Riesgo y anomalíasTipo de módulo
6Fuente de datos
15Idioma

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Lo que puede preguntar a este módulo

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¿Hay algo anómalo ahora mismo en los datos de producción de alimento?

Puntuación de riesgo: 0/100 — Bajo

No se encontraron superaciones de umbral ni anomalías estadísticas en la ventana de datos.

Resumen de datos

Producción de alimento — Lotes de producción: 3, Planificado: 57.000 kg, Producido: 31.770 kg, Coste medio por kg: 29,150 ₺
Formulación — Fórmula: 3, Proteína media: 45,0 %, Grasa media: 20,0 %
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

Producción de alimento
Formulación
Alimentación
FCR
Existencias de alimento
Análisis de imágenes de cámara

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