Cliente: Productor líder de salmón en el Atlántico Norte.

Desafío: El cliente enfrentaba costos excesivos de alimentación debido a la dispersión ineficiente del pienso, necesitando una solución integrada en su Plataforma de Analítica de Acuicultura para optimizar el FCR (Factor de Conversión Alimenticia).

Solución: Nuestro equipo aumentado de ingenieros Python desarrolló un sistema de visión por computadora que analiza el comportamiento de los peces en tiempo real. Integraron estos algoritmos en la plataforma existente, permitiendo que los dispensadores de alimento se ajusten automáticamente según el apetito detectado y las condiciones ambientales.

Resultado: Se logró una reducción del 15% en costos de alimentación y una mejora significativa en la calidad del agua al reducir los residuos orgánicos.

Cliente: Red de granjas camaroneras en el Sudeste Asiático.

Desafío: La detección tardía de brotes virales causaba pérdidas masivas, requiriendo una actualización urgente de su Plataforma de Analítica de Acuicultura para incluir capacidades predictivas.

Solución: Implementamos un equipo de científicos de datos y desarrolladores Python que crearon modelos de Machine Learning utilizando datos históricos de calidad del agua y meteorología. El sistema alerta a los gestores sobre condiciones de alto riesgo antes de que ocurran los brotes, permitiendo medidas preventivas tempranas.

Resultado: La implementación resultó en una disminución del 30% en la tasa de mortalidad anual, salvando millones de dólares en producción perdida.

Cliente: Empresa de tecnología para acuicultura en tierra (RAS).

Desafío: La latencia en la transmisión de datos de sensores críticos ponía en riesgo la vida de los peces, exigiendo una reingeniería del backend de su Plataforma de Analítica de Acuicultura.

Solución: Nuestros especialistas en Python y arquitectura asíncrona rediseñaron el sistema de ingestión de datos utilizando protocolos MQTT y bases de datos de series temporales. Crearon un dashboard de monitoreo en tiempo real con alertas instantáneas para parámetros críticos como oxígeno y amonio.

Resultado: Se alcanzó un 99.9% de uptime en el monitoreo, eliminando los incidentes críticos por fallos de comunicación y asegurando la estabilidad del ecosistema.