Maf Roda lanza nuevos entornos de clasificación más visuales, intuitivos y con IA
Valencia Fruits. Redacción.
En fruta de hueso, la campaña se juega cada vez más en la capacidad del almacén para sostener criterios de calidad homogéneos a gran velocidad. La presión comercial sobre color, presentación, uniformidad y condición final del fruto ha elevado el listón del control de calidad, hasta el punto de convertir los sistemas de calidad postcosecha en uno de los grandes factores diferenciales de competitividad.
En ese contexto se sitúa StoneFruitsQS, la nueva propuesta de software del Grupo Maf Roda para fruta de hueso, desarrollada para trabajar con Globalscan 7. Según destacan desde la compañía, el sistema se apoya en imágenes de alta resolución obtenidas mediante cámaras multiespectrales con visión de 360º, “una combinación que permite ganar precisión en la lectura del fruto y, al mismo tiempo, simplificar la interacción del usuario con el equipo. El movimiento resulta significativo porque apunta a una tendencia cada vez más visible en el sector: soluciones de calidad más potentes, pero también más fáciles de gobernar en el día a día”, señalan.
Una de las claves de esta nueva generación de software está en la usabilidad. “La interfaz, más visual e intuitiva, concentra en un mismo entorno el acceso a funciones críticas, la lectura de defectos y la configuración de parámetros. Para los almacenes, esto se traduce en una ventaja concreta: menos dependencia de perfiles muy especializados para determinados ajustes y una respuesta más ágil en plena campaña, cuando los volúmenes aumentan y el margen para el error se estrecha”, comentan desde la compañía.
Otro aspecto relevante es la capacidad de personalizar el análisis con mayor claridad, así, desde Maf Roda comentan que “La representación gráfica de defectos, junto con la posibilidad de activar o desactivar criterios, ajustar límites de calidad o modificar factores de corrección, permite intervenir con más precisión sobre el sistema. A ello se suma la opción de previsualizar el impacto productivo de determinados cambios antes de aplicarlos, una función especialmente útil para tomar decisiones con más criterio y menos ensayo-error”.
La incorporación de niveles de acceso por usuario, historiales de cambios y funciones que agilizan el ajuste fino del sistema responde también a una demanda creciente en centrales hortofrutícolas, según señalan desde la empresa: disponer de herramientas más seguras, trazables y operativamente ágiles. “No se trata sólo de automatizar más, sino de hacerlo con una lógica de uso comprensible para el personal de planta y con capacidad para adaptar el control de calidad sin comprometer la estabilidad del proceso”.
Todo apunta a que la próxima evolución del control de calidad en fruta de hueso pasará menos por añadir complejidad y más por combinar precisión tecnológica, lectura inteligente de datos y facilidad de uso. “En esa dirección se enmarcan desarrollos como StoneFruitsQS, que reflejan cómo la IA empieza a consolidarse no sólo como un recurso de automatización, sino como una herramienta práctica para simplificar decisiones y ganar consistencia en postcosecha”, concluyen desde la tecnológica.
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