La temporada de cerezas en Chile: saber más en la recepción para actuar con más tiempo
Por Hectre
Cuando un lote de cerezas llega a un packing chileno, sus próximos pasos ya empiezan a definirse: un lugar en la cámara de guarda, un espacio en la programación de embalaje, un posible destino dentro de un pedido de cliente. Contar con una mirada temprana del perfil de tamaño y color le da al equipo más margen para ajustar esos planes antes de que la fruta llegue a la línea.
La oportunidad está en ampliar esa mirada temprana, evaluando más cerezas sin frenar el ritmo de la recepción. El Arc Gate de Hectre logra esto mediante un muestreo automatizado: una cámara de visión artificial capta la fruta a medida que los lotes pasan por debajo, y la inteligencia artificial transforma esas imágenes en perfiles de tamaño y color en segundos, sin necesidad de una tarea de muestreo dedicada.
En el conjunto de sus soluciones de calidad de fruta, Hectre reporta tamaños de muestra que en promedio son 250 veces mayores que los del muestreo poscosecha tradicional. Esa mayor escala le entrega a experimentados equipos de packing más información para apoyar el momento en que se toman las decisiones de almacenaje, embalaje y comerciales.
Integrado en la recepción
Instalado sobre el camino de recepción existente, el Arc Gate funciona de forma automática mientras los camiones o montacargas pasan por debajo. No hay ningún dispositivo que operar ni una tarea de muestreo adicional que completar. Los equipos obtienen una imagen más clara de la fruta que ingresa a través del movimiento que ya está ocurriendo en el packing.
Eso se traduce en más información para comprometer fruta a pedidos, ajustar prioridades de embalaje y coordinar el almacenaje mientras los planes todavía se pueden modificar.
La ciencia detrás de la información
El Arc Gate combina captura de imágenes de alta resolución, análisis a nivel de fruta individual y calibración contra el estándar de clasificación del cliente.
La tecnología examina cada cereza individualmente y determina sus dimensiones. Para el color, una verificación de calidad de imagen basado en IA evalúa si las condiciones ambientales permiten obtener un resultado confiable a nivel de píxel. Las observaciones que no cumplen con este requisito se excluyen de la evaluación de color de la caja.
Los datos provistos por Hectre se validan con los reportes de proceso del cliente. Esto conecta el perfil de recepción con el estándar comercial que se utilizará en las etapas posteriores, proporcionando a los equipos una base práctica para actuar con mayor anticipación a partir de esta información.
De los datos de recepción a decisiones compartidas
Las herramientas Load Assessment y Bin Assessment de Hectre reúnen en un solo lugar las distribuciones de fruta y las imágenes de origen. Los equipos pueden revisar lotes, inspeccionar bins individuales y ver las imágenes detrás de cada evaluación.
Los equipos de almacenaje, producción, calidad y comercial pueden trabajar sobre la misma mirada de la fruta que ingresa. Los datos de evaluación y las imágenes también facilitan conversaciones más claras con los productores sobre lo observado en recepción.
Próximamente: una mirada temprana de los defectos externos
La detección automatizada de defectos externos está en desarrollo y llegará próximamente al Arc Gate. Se está desarrollando para sumar una capa adicional de información junto al tamaño y el color, ayudando a los equipos a identificar lotes que podrían necesitar una inspección más detallada y a considerar posibles problemas de calidad con más anticipación en los planes de almacenaje y embalaje.
Para los packings de cerezas en Chile, la oportunidad está en evaluar más fruta sin sumar trabajo de muestreo, y convertir ese conocimiento temprano en decisiones oportunas a lo largo de toda la temporada.
Conozca el Arc Gate en acción antes de que comience la temporada de cerezas. Hectre ofrece demostraciones que cubren la instalación en recepción, la calibración de clasificación y cómo los equipos pueden usar los resultados.
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Para más información:
Rafael Elorriaga
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