EXPLORATIV DATAANALYS FÖR BÄTTRE KOHÄLSA OCH MJÖLKKVALITET

Digitalisering sker i en snabb takt på alla fronter i samhället och källorna till data blir både fler och bättre hela tiden. Sen en tid tillbaka samarbetar vi med en partner som utvecklar och producerar foder till mjölkkor. Där kunde vi med hjälp av data bl.a. bevisa att deras foder ger en mer näringsrik mjölk.

Den största delen av mjölkningen idag sker med hjälp av mjökrobotar. Det är bra eftersom vi då kan få fram detaljerad data som berättar om mjölkens kvalité och kvantitet ända ner på vardera ko.

Du är vad du äter…

… och detsamma gäller även för kossor. Mjölkens mängd och kvalitet styrs av vad kossan äter och hur hon mår.

I det här projektet ville vi kika närmare på relationen mellan vad korna äter och vad de producerar. Närmare bestämt, ger vår kunds foder en mer näringsrik mjölk?

Givetvis är inte detta bara bra för oss människor som kan dricka näringsrik och god mjölk, kor som producerar bra mjölk är glada och välmående kor. Helt enkelt en win-win situation för alla!

Glada kor

Så här gjorde vi

Foderproducenten hade genom åren samlat in och lagrat en massa data ifrån sina kunders mjölkning via robot som de ville utforska. De hade även data över vilka bönder som använder deras foder och bönder som använde annat foder. Vi ställde oss frågan:

– Är det någon skillnad i mjölken hos de bönder som
använder vår kunds foder gentemot de som inte gör det?

I början handlar det egentligen om en sådan enkel sak som att skapa massor av grafer för att få en snabb överblick över hur datan ser ut. Det är en sak att se data i tabellform och en helt annan att få se den visualiserad över exempelvis tid. På samma sätt kommer visualiseringar betona relationer mellan olika datapunkter som är svåra att få inblick i genom att bara titta på siffrorna.

För att bekräfta att det vi tror oss se i datan stämmer överens med den kunskap som kunden besitter diskuterade vi detta tillsammans. Här brukar alltid kunden kunna fylla i och lära oss viktiga saker om det underliggande som datan beskriver.

Avslutningsvis kom vi in på lite enklare modellering över relationen av mjölkkvalité och foder. Här jobbade vi nära kunden med tät kommunikation mellan både beställaren och en lokal agronom.

Så, vad blev resultatet?

I det här projektet undersökte vi om producentens foder skapar en mer näringsrik mjölk, vilket visade sig vara fallet. Trots försök till att förklara bort detta genom att titta på andra möjliga förklaringar, såsom större och effektivare gårdar och maskiner så hittade vi ingen annan förklaring än att det just är det specifika fodret som orsakar den mera näringsrika mjölken.

Resultatet av den explorativa dataanalysen sammanställdes i en presentation och en artikel som ska publiceras av foderproducenten för deras kunder – mjölkproducenterna.

Skönt för producenten att veta och bra för kossorna!

NYHETER. INSIKTER. KÄRLEK.

Vad är kannibalisering: Så räknar du med det i detaljhandeln

Vad är kannibalisering: Så räknar du med det i detaljhandeln

Begreppet kannibalisering är skrämmande inom detaljhandeln. Tar din nya produkt andelar från liknande kategorier? Eller om du öppnar en ny butik, kommer den att ta försäljning från en annan butik? För att verkligen kunna förutsäga hur det kommer att påverka dina befintliga butiker behöver vi mer än bara en magkänsla – vi behöver data.

read more
Automatiserad orderinmatning = Mer tid och mindre svinn

Automatiserad orderinmatning = Mer tid och mindre svinn

Skånemejerier tog hjälp av Elvenite för att automatisera den manuella orderinmatningen med hjälp av en robot. Idag sparar roboten ca 12 timmar i veckan, med en potential på 1,5 heltidstjänst när allt inom kort är helt klart.

read more

Elvenite öppnar nytt kontor i Göteborg!

Vi fortsätter att växa. Nu öppnar vi kontor i vackra Göteborg med planen att rekrytera flera nya medarbetare under 2022. Etableringen är ett led i vårt mål om att vara det självklara valet för digital transformation inom livsmedelsindustrin.

read more