🌸 Sky Flowers — To-Do Automatización

Ctrl+C en la terminal del wa-sender → node index.js → esperar "Client ready" → enviar mensaje + bigquery_estado.html

Correr python subir_bigquery_v2.py --con-vistas para que vw_demanda_semanal quede con los fixes de fumigación y riego

Riego, Fertilización, Desmalezar, Subida de mallas, Deshijar — necesito que me digas cuántas personas hacen cada una en SKY7. Con ese dato derivo el rendimiento y aparecen con personas en el plan de supervisores

Mandar el plan a todos los supervisores (no solo Alex) y verificar que los datos de labores y camas sean correctos. Si hay errores, ajustar estándares o el calendario

Script Python que corre cada noche y sube las filas nuevas de los 4 AppSheets (Siembras, Recepción, Monitoreo, Labores) a BigQuery. Sin esto los datos se van quedando viejos

Es el conteo de plantas después de poda. Sin este dato la proyección de cosecha tiene baja confianza. Juan Fernando la tiene en SQL Server (RENZO DB)

Un formulario simple donde el supervisor aprueba o ajusta el plan proyectado cada semana. Activa la comparación Plan vs Real en el dashboard y el semáforo de cumplimiento

Task Scheduler de Windows: todos los domingos a las 6pm corre automáticamente python enviar_plan_supervisores.py y le llega el plan a los 8 supervisores sin hacer nada

Las 7 fincas no tienen hectáreas totales ni coordenadas. Necesario para métricas de densidad y visualización en mapa. Datos disponibles en el KML de las fincas

Las salidas de insumos con centros de costo. Necesario para calcular el costo real por tallo cortado y el P&L por sede. Steven es muy organizado y entiende de tecnología — buen aliado

El Plan de Contacto Comercial muestra 130+ clientes de Komet pero la mayoría no tienen WhatsApp ni correo en el sistema. Necesitamos una tabla Ventas_ContactosComerciales bien poblada: por cada cliente Komet, guardar al menos un contacto (nombre, WhatsApp, correo). Opciones: (1) formulario en el dashboard para que los agentes comerciales los agreguen uno a uno, (2) importar desde un Excel que ya manejamos. Mientras tanto, el dashboard ya permite agregar contactos manualmente por cliente (guardado en localStorage del navegador).

~40 proveedores en dim_proveedores. Necesario para el módulo de compras y para cruzar costos de insumos con las labores. Ramiro no es el más riguroso — conviene que alguien más lo supervise

Cuando Luisa registra un ingreso o retiro que dim_empleados se actualice sola. Hoy hay que hacerlo manualmente y puede tener personas retiradas o faltar gente nueva

Cruzar la contabilidad con los datos de producción. P&L real por sede, costo por tallo, margen por variedad. Es el análisis financiero más poderoso del sistema

Fumigación bloquea otras labores ese día, riego debe ir antes de fumigación, no fumigar en finca con día de corte. Hoy el plan no tiene estas reglas

Hoy el dashboard vive en una PC local. Subirlo a un servidor (o GitHub Pages con backend en la nube) para que Valentina, Felipe y el resto puedan verlo desde cualquier lugar sin que nadie tenga que tener el bot corriendo

Las monitoras recorren fincas sin ruta optimizada. Con los datos de monitoreo en BigQuery se puede generar la ruta óptima por finca y reducir el tiempo de recorrida