חקלאות ואגרו-עסקים

אם אתם קונים גרעינים לתערובת, מנהלים משתלה או מגדלים בהיקף מסחרי, AI שווה כסף בשני מקומות מדויקים: עיתוי רכש הסחורות טוב יותר מממוצע השוק, והחלפת ספירה וניטור ידניים בניתוח תמונה. פיתחנו ותיקפנו על נתוני אמת מנוע תחזית למחירי סחורות חקלאיות, חיטה, תירס ושמנים, מול היסטוריית רכש אמיתית של מכון תערובת, ומטרה אחת לנגד עיניו: מתי לקנות ומתי לאגור. החקלאות הישראלית כבר הוכיחה שהדיסציפלינה הזאת עובדת בגדול; אנחנו בונים אותה בקנה המידה של המשק שלכם.

מה AI באמת עושה בחקלאות?#

הראיות, עם סימון מקורות ביושר:

• ניתוח תמונה חקלאי ישראלי הגיע לאקזיט של 300 מיליון דולר. Prospera הישראלית, שפיתחה ראיית מכונה לגידולים, צמחה פי חמישה מהתוכנית ונרכשה על ידי ענקית ההשקיה האמריקאית Valmont ב-300 מיליון דולר, על פי דיווח Times of Israel. מצלמות ומודלים שמנטרים גידולים הם טכנולוגיה מוכחת מסחרית ברמה הגבוהה ביותר, והיא הוכחה מכאן.
• קניני המזון הגדולים בעולם משתמשים בתחזיות ML למחירים. Vesper, פלטפורמת מידע לסחורות, מונה את Nestlé ואת FrieslandCampina בין לקוחותיה בשמם, ומפרסמת את דיוק התחזית שלה בגלוי לפי אופק: 97% לחודש קדימה, 85% לשנה. לקוחה בשם Futura מייחסת למשא ומתן אחד חיסכון של 16 אלף אירו, על פי סיפור הלקוח של הספק. כשהקניינים של Nestlé עובדים עם תחזיות ML, השאלה היא כבר לא אם הכלי עובד.
• חיסכון מעיתוי רכש מתועד, עם הסתייגות. יצרן פלסטיק שהשתמש בתחזיות המחיר של ChAI לעיתוי רכש חומרי גלם מדווח על חיסכון של יותר מ-10% בחצי שנה, על פי הספק, ללא שם הלקוח. אנחנו מציגים את זה כמו שזה: נתון של ספק, שמתיישב עם שאר התמונה.

התחום הזה צעיר מתחזיות הקמעונאות, ואנחנו אומרים זאת ישירות: רכש חזוי (predictive procurement) הוא תחום מתהווה, וזו בדיוק הסיבה שלמי שמחזיק מנוע מתוקף יש יתרון, ולא עוד כלי מדף.

מה בנינו בפועל לחקלאות?#

• מנוע תחזית מחירי סחורות לרכש תערובת. פיתחנו ותיקפנו על נתוני אמת מנוע מואץ-GPU לתחזית מחירי סחורות חקלאיות (חיטה, תירס, שמנים): ארכיטקטורות עומק לסדרות עתיות (NBEATS, TFT, TiDE ועוד) באנסמבל עם מודלים מבוססי גרדיאנט, שכבת הסברים מבוססת SHAP כדי שהקניין יראה למה המודל צופה תזוזה, והנדסת מאפיינים שנשענת על כימיית הרכבת התערובת עצמה. התיקוף נעשה מול היסטוריית רכש אמיתית של מכון תערובת, לטובת החלטות עיתוי רכש ואגירה.
• ליווי מקצועי למשתלה. ליווינו וייעצנו בתכנון חקלאי, בייעול הרכש ובמפת דרכים לספירה אוטומטית של צמחים מבוססת ניתוח תמונה. זה היה תהליך ייעוצי, וכך אנחנו מציגים אותו: חשיבה בשלב אפיון, שסופקה ביושר, כולל היכן ש-vision עדיין לא הצדיק את ההשקעה.

שני פריטים, שתי רמות פועל שונות, שניהם מוצגים בדיוק בגובה של מה שקרה. זו מדיניות הבית.

אנחנו קונים תערובת על תחושת בטן ומסך מחירים. מה זה ישנה בפועל?#

המנוע לא מחליף את שיקול הדעת של הקניין; הוא בוחן ומחדד אותו. באופן מוחשי: תחזית לכל סחורה באופקי ההחלטה שלכם, שכבת הסברים שמראה אילו גורמים מזיזים את התחזית, ומעקב ביצועים מול מה שקרה בפועל, כך שבתוך עונה אתם יודעים אם המודל ראוי לקול בהחלטת הרכש. מסגרת ההחלטה חשובה מהמודל: כמה חודשי כיסוי להחזיק, מתי אגירה מנצחת את עלות האחסון, ומתי לא לגעת. את המסגרת הזאת בדיוק תיקפנו מול היסטוריית רכש אמיתית.

אנחנו משק, לא חברת טכנולוגיה. איך נראית עבודה אתכם?#

קודם כל אפיון: ממפים יחד את החלטות הרכש או הגידול שלכם, בוחנים מה הנתונים מסוגלים לשאת, ומקבלים תשובה בדוקה לפני כל פיתוח. לפעמים התשובה היא “עדיין לא”, כפי שקרה בליווי המשתלה, ואנחנו רואים באמירה הזאת חלק מהתוצר. אם בונים, התוצאה שלכם: מודלים, קוד ותהליכים, משולבים באופן שבו המשק שלכם כבר עובד.