Histórias de sucesso de clientes
IA em Engenharia de processos
Aumentar a eficiência através da IA
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O nosso cliente, uma PME inovadora, tinha como objetivo melhorar a eficiência operacional através da integração da inteligência artificial nos seus processos. O objetivo era melhorar a velocidade e a qualidade dos relatórios, reduzindo simultaneamente o tempo gasto em tarefas repetitivas.
Desafio: Preparing good reports and proposals is business-critical but labor-intensive and often means repetitive work. The quality varied significantly depending on the author’s language skills, especially when multiple contributors worked on a single report. Additionally, the team lacked practical knowledge of generative AI tools like ChatGPT and how to effectively use them to improve quality and streamline report production.
Solução: Colaborámos de perto com o cliente para enfrentar estes desafios. Foram concebidos workshops personalizados para formar a equipa em técnicas avançadas de solicitação para o ChatGPT, concentrando-se na criação de relatórios consistentes e de alta qualidade. Foram integradas ferramentas de IA simples mas eficazes nos fluxos de trabalho diários e o ChatGPT foi também utilizado para apoiar a análise de dados.
Resultado: The project achieved measurable outcomes. Routine reporting time decreased while the quality and consistency of language improved. This allowed the team to focus on higher-value tasks. Reports became more aligned with the company’s operational goals.
A equipa também desenvolveu confiança e proficiência na utilização de ferramentas de IA, promovendo melhorias contínuas e fomentando uma cultura de inovação.
Análise avançada de dados em AgTech
Data-Driven Nutrient Management for
Enhanced Yields
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Our client aimed to understand how different nutrient management strategies impact corn yield across diverse field sites. The objective was to extract actionable insights from complex field data to enable more precise, site-specific fertilization recommendations.
Desafio: Managing the complexity of multiple nutrient combinations and application timings across heterogeneous field conditions. Distinguishing impactful variables from a flood of soil and tissue data collected at various crop stages.
Solução: We used quartile-based statistical techniques and predictive modeling—including neural networks—to isolate variables strongly linked with yield. Some soil and leaf data proved particularly effective for predicting treatment response.
Resultado: The analysis revealed phosphorus timing as a key yield lever and identified soil and plant variables that predict above-median yields with over 70% accuracy. These insights now guide targeted fertilization strategies, boosting efficiency and yield while minimizing inputs and environmental footprint.
Consultoria em produtos químicos
Desbloquear o potencial de crédito de carbono
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O nosso cliente necessitava de avaliar a viabilidade de gerar créditos de carbono através da substituição de um fumigante de elevado PAG pelo seu novo produto. O objetivo era realizar uma avaliação preliminar dos benefícios ambientais e financeiros, assegurando simultaneamente a conformidade com as metodologias de crédito de carbono.
Desafio: Validar as reduções de gases com efeito de estufa ao mesmo tempo que se navega pelas complexidades técnicas e regulamentares. Desenvolver um caso de negócio credível para alinhar com as oportunidades de mercado.
Solução: Uma análise rigorosa quantificou as reduções de emissões utilizando estimativas conservadoras. Um modelo financeiro projectou fortes retornos, reforçando a viabilidade económica da transição.
Resultado: O estudo confirmou o potencial para reduções significativas de emissões e apresentou um argumento comercial convincente para os créditos de carbono. Estamos agora a trabalhar com o cliente para explorar e implementar estas oportunidades.
Análise avançada de dados em AgTech
A análise avançada apoia os pioneiros na gestão da saúde das aves de capoeira
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O nosso cliente desenvolveu um produto pioneiro que revoluciona a saúde intestinal dos animais sem a utilização de antibióticos. Abordaram-nos para uma análise detalhada e independente dos seus dados, centrada na remoção bem sucedida de um agente patogénico indesejado de animais infectados. O conjunto de dados incluía quase 7.000 medições independentes de vários ensaios.
Desafio: The challenge was multifaceted: not only to provide independent validation of the already proven efficacy of this innovative non-antibiotic solution but also to unravel its mechanism of action across different environmental conditions. The complexity of the data, coupled with the imperative of providing statistically sound evidence of the product’s effect, demanded an approach that went beyond conventional methodologies.
Solução: To navigate these complexities, we employed a sophisticated blend of advanced statistical analysis and probabilistic modelling. This choice was driven by the need to unearth patterns not readily visible through traditional means, particularly in understanding how the product performed in high-risk scenarios relating to pathogen concentrations. This methodological approach allowed us to validate the product’s efficacy.
Resultado: Our analysis led to groundbreaking findings. Our analysis showed that the product was exceptionally effective, especially in environments with heightened infection risks. A novel insight from our probabilistic approach evidence showing significant reduction in the presence of the pathogen in treated birds critically when assessing infections at the limits of detection using standard biological counting methods – a critical factor often overlooked in standard analyses. These birds showed a markedly lower prevalence suggesting that the product could significantly mitigate environmental contamination risks.
Análise avançada de dados em AgTech
Informações baseadas em dados para o melhoramento do solo
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Uma startup procurou otimizar a aplicação de um novo melhorador de solo concebido para melhorar o rendimento das culturas. Os ensaios de campo em grande escala forneceram um conjunto de dados diversificado, revelando respostas altamente variáveis consoante o tipo de solo e a taxa de aplicação.
Desafio: Os resultados mostraram uma variabilidade significativa, com aumentos de rendimento superiores a 20% em alguns casos, mas reduções noutros. Compreender as condições para resultados positivos consistentes foi crucial. Os dados de elevada dimensão (mais de 40 variáveis de solo e planta) complicaram ainda mais a análise.
Solução: Using comparative case analysis, statistical modeling, and neural networks, we identified key factors influencing effectiveness. Advanced modeling revealed optimal application rate “windows”—too much or too little led to diminished or negative results. Additionally, soil type influenced the enhancer’s impact, with some soils showing improved nutrient availability while others required careful rate adjustments.
Resultado: The analysis provided actionable insights, enabling a site-specific application strategy rather than a one-size-fits-all approach. The startup refined its guidelines to maximize yield benefits while minimizing risks such as soil salinity buildup or nutrient imbalances. The study also highlighted the enhancer’s potential role in stimulating beneficial microbial activity under optimal conditions.
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