Paul-Tech valdymo skydelis – tai internetinė aplinka, kurioje ūkininkas vienoje vietoje mato visų savo laukų būklę. Šio vaizdo tikslas – sujungti svarbiausius realiuoju laiku renkamus dirvožemio ir oro duomenis, kad laukų situaciją būtų galima greitai įvertinti ir palyginti tarpusavyje.
Valdymo skydelyje kiekvienas laukas pateikiamas kaip atskira kortelė. Kortelės viršuje nurodomas lauko pavadinimas, o po juo pateikiami pagrindiniai rodikliai, kuriuos realiuoju laiku matuoja Paul-Tech dirvožemio stotelė: dirvožemio vandens atsargos, maistinių medžiagų lygis, dirvožemio temperatūra ir oro temperatūra. Dirvožemio rodikliai pateikiami dviejuose skirtinguose gyliuose, todėl lengviau suprasti, kurioje dirvožemio dalyje yra augalų šaknų zona ir kurios sąlygos daro įtaką augalų augimui bei maistinių medžiagų pasisavinimui skirtingais augimo tarpsniais.
Kad duomenų interpretavimas būtų paprastas ir greitas, kiekvienas rodiklis pateikiamas kartu su vizualine spalvine skale. Ji leidžia iš karto pamatyti, ar sąlygos yra palankios augalų augimui, ar kuris nors veiksnys gali pradėti riboti augimo procesus. Dėl tokio vizualinio pateikimo svarbūs laukų būklės pokyčiai tampa pastebimi be sudėtingos skaitinių reikšmių analizės.
Be esamos situacijos, valdymo skydelyje taip pat rodoma žemiausia per naktį fiksuota oro temperatūra. Šis rodiklis padeda įvertinti, ar augalai nakties metu galėjo patirti temperatūrinį stresą, pavyzdžiui, dėl vėsesnių naktų, ir ar tai gali turėti įtakos jų augimui, vystymuisi ar atsistatymui kitą dieną.
Kiekvienoje lauko kortelėje pateikiama ir augalo augimo tarpsnio prognozė. Ji apskaičiuojama remiantis lauko žurnale įvesta sėjos data bei Paul-Tech fiksuojamomis aplinkos sąlygomis. Augimo tarpsnio informacija padeda susieti realiuoju laiku renkamus dirvožemio ir oro duomenis su faktiniu augalo vystymosi etapu ir leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus viso vegetacijos laikotarpio metu.
Apibendrinant galima teigti, kad Paul-Tech valdymo skydelis skirtas greitam situacijos įvertinimui ir skirtingų laukų tarpusavio palyginimui. Jis padeda anksti pastebėti laukus, kuriems gali prireikti daugiau dėmesio, ir, jei reikia, nukreipia į detalesnį vaizdą, kuriame galima gilintis į duomenis ir jų pokyčius laikui bėgant.