𝗖𝗮𝗹𝗶𝗯𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗙𝗼𝗿𝗲𝗰𝗮𝘀𝘁𝘀: 𝗨𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗟𝗮𝘀𝘁 𝗦𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻'𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝘁𝗼 𝗜𝗺𝗽𝗿𝗼𝘃𝗲 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗦𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻'𝘀 𝗔𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝗰𝘆 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗔𝗜
ਸ਼ਹਿਰੀ ਮਾਰਕੀਟ ਗਾਰਡਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਸ਼ਡਿਊਲ, ਸੀਮਤ ਜਗ੍ਹਾ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੌਸਮ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਜਾਈ ਦਾ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਜੂਏ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਸ਼ਡਿਊਲ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਸਲ ਦੀ ਘਾਟ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦਾ ਹਾਰਵੈਸਟ ਲੌਗ (ਕਟਾਈ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ) ਉਹ ਸੰਕੇਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਸਰਲ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਹਾਰਵੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ। ਇਹ ਲੂਪ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਦਾਵਾਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਭਰਦੇ ਹੋ।
ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਗਲਤੀਆਂ Crop Family, Bed ID, ਜਾਂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਟੂਲ HarvestAudit Pro ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ AI Master Plan, Yield Forecasts, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ Harvest Log ਨੂੰ ਇੰਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ Crop Family, Bed ID, ਜਾਂ Season ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਛਾਂ ਵਾਲੇ ਬੈੱਡਾਂ ਵਿੱਚ brassicas ਦਾ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਬਸੰਤ ਦੀਆਂ ਬਾਰਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗਾਜਰਾਂ ਦਾ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਆਉਣਾ।
ਪਿਛਲੀ ਬਸੰਤ ਵਿੱਚ, HarvestAudit Pro ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਗਾਜਰ ਦੀ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਪੈਦਾਵਾਰ 20% ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਟਾਈ 12 ਦਿਨ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਛਾਂ ਵਾਲੇ Bed 7 ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨਿਤ germination ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੰਨਿਆ ਅਤੇ ਉਸ ਜ਼ੋਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ।
ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:
ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ। ਆਪਣਾ AI ਬਿਜਾਈ ਸ਼ਡਿਊਲ, yield forecasts, ਅਤੇ ਅਸਲ harvest log ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰੋ। Bed ID, ਫਸਲ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਬਿਜਾਈ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਕਟਾਈ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ, ਅਤੇ ਭਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ HarvestAudit Pro ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰੋ।
ਆਡਿਟ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ (bias) ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਟੂਲ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਦਾਵਾਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ Crop Family, Location, ਅਤੇ Season ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰੋ। ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਸਾਰੰਸ਼ ਟੇਬਲਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਕਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਂ ਘੱਟ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਓ। ਇਹਨਾਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਮਾੜੇ ਬੈੱਡਾਂ ਲਈ germination ਰੇਟ ਘਟਾਓ। ਠੰਢੇ, ਗਿੱਲੇ ਬਸੰਤ ਲਈ ਮੈਚਿਓਰਟੀ ਦੇ ਦਿਨ ਵਧਾਓ। ਖਾਸ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਲਈ ਫਰਟੀਲਿਟੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ Master Plan ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਪਲਾਨਰ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਭਰੋ।
ਪਿਛਲੇ ਸੀਜ਼ਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨਾ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹੋ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅੰਤਰਦਾਖਲ (insights) ਨੂੰ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਭਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਫਰਕ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਸ਼ਡਿਊਲ, ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi