A Data-Driven Framework for Agri-Food Supply Chains: A Case Study on Inventory Optimization in Colombian Potatoes Management
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mitigating the negative impacts of climate change and ensuring food security are critical challenges for sustainable development. Potato crops play a key role in global food security, and optimizing their supply chains can improve yields, reduce waste, and stabilize farmer incomes. This study focuses on the potato supply chain in Boyacá, Colombia, aiming to maximize profitability for smallholder farmers through a data-driven approach. Methods: We developed a hybrid framework combining the newsvendor model, Monte Carlo simulation, and machine learning to optimize inventory decisions under uncertain demand and price conditions. Historical data on potato demand and prices were analyzed to fit probability distributions, and simulation scenarios were run for three main potato varieties. Results: The results show that integrating these methods improves inventory decision-making, with the Criolla Colombia variety yielding positive profitability, while the Diacol Capiro and Pastusa Suprema varieties incur losses under current market conditions. The machine learning model enhances predictive accuracy and supports dynamic planning. Conclusions: The findings demonstrate the potential of advanced analytics to reduce waste, support sustainable practices, and inform agricultural policy. The proposed methodology offers a practical decision-support tool for stakeholders and can be adapted to other crops and regions facing similar operational challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».