Universidad de Ámsterdam

Resumen

En Palmyra, creemos que la tecnología puede transformar las cadenas de suministro mientras empodera a las comunidades locales. Esta creencia está en el corazón de nuestro trabajo con Nature’s Nectar en Zambia, una iniciativa de apicultura sostenible centrada en la transparencia, el cumplimiento normativo y el impacto social medible.

Impulsado por Palmyra Pro, nuestra plataforma de trazabilidad y cumplimiento, el proyecto captura quién produce, cosecha y procesa la miel—asegurando autenticidad, transparencia y confianza mientras apoya las oportunidades económicas para los apicultores locales.

En 2025, llevamos esta iniciativa más allá a través de una colaboración formal con estudiantes de BSc en Análisis Empresarial de la Universidad de Ámsterdam, lanzando un Desafío de Datos del mundo real basado en los datos de trazabilidad de Palmyra Pro.

De la Trazabilidad a la Inteligencia

Esta colaboración fue más allá de la investigación académica. Fue diseñada como una iniciativa de análisis del mundo real para extraer información más profunda de los datos de la cadena de suministro en vivo y fortalecer la gestión sostenible de los bosques y la producción de miel.

Utilizando un enfoque de mentoría inversa, los estudiantes aplicaron métodos analíticos avanzados a los conjuntos de datos de Palmyra Pro—superando los informes ESG tradicionales para centrarse en predicción de riesgos, optimización e inteligencia de apoyo a la toma de decisiones.

Sus nuevas perspectivas ayudaron a descubrir nuevas formas de optimizar operaciones, escalar impacto y mejorar la resiliencia en toda la cadena de suministro.

Métodos Analíticos & Perspectivas

El proyecto aplicó un amplio conjunto de técnicas analíticas avanzadas, incluyendo:

• Análisis espacial y de correlación combinando datos de pérdida de bosques con la ubicación de colmenas para evaluar la relación entre la degradación forestal y la actividad apícola.

• Regresión de Bosque Aleatorio con SHAP (Explicaciones Aditivas de Shapley) para identificar las variables más importantes que influyen en el rendimiento de la miel.

• Análisis espacial basado en cuadrícula para destacar zonas inexploradas adecuadas para la expansión de colmenas y la incorporación de nuevos agricultores.

• Modelos de series temporales SARIMAX para prever los efectos del clima en la producción de miel, logrando una precisión del 73–90%.

• Modelos de regresión regularizada (Ridge & Lasso) para identificar variables climáticas significativas y señales de advertencia temprana para la gestión adaptativa (≈90% de precisión).

• Modelos de regresión spline y agrupamiento aplicados a datos demográficos y transaccionales, prediciendo rendimientos con ~60% de precisión en pruebas y segmentando agricultores en cuatro perfiles de productores distintos.

Impacto & Resultados

• Mejor comprensión de cómo el clima, las condiciones del bosque y la ubicación de las colmenas influyen en el rendimiento de la miel

• Orientación basada en datos para la expansión sostenible de colmenas y la incorporación de agricultores

• Mejores herramientas de toma de decisiones para la gestión adaptativa de bosques y producción

• Demostró el poder de los datos de Palmyra Pro más allá del cumplimiento—hacia inteligencia predictiva y de optimización

Lo más importante, la colaboración reforzó el valor de trabajar con estudiantes motivados y capacitados:
los resultados fueron tan sólidos que Palmyra finalmente contrató a uno de los participantes del proyecto.

Detalles del Proyecto

• Socio de Colaboración: Palmyra

• Socio Académico: Universidad de Ámsterdam

• Programa: BSc en Análisis Empresarial

• Año: 2025

• Miembros del Proyecto:
  Deniz Cayci · Gergana Ivanova · My Ngoc Nguyen · Abhinav Bharat Prem