Mejora de la calidad de un producto vegetal mediante espectro NIR e imágenes RGB
Empresa referente en el sector agroalimentario, dedicada a la producción y comercialización de hortalizas y vegetales frescos. Su colaboración con agricultores locales garantiza una cadena de suministro sostenible y productos enriquecidos con nutrientes esenciales.
Con un compromiso firme hacia la calidad, ofrece una gama de alimentos saludables que conectan el campo con los hogares de los consumidores.
Predicción y Monitorización de la Calidad del Producto
La variabilidad existente en el estado de la materia prima y un sistema de control de la degradación del producto deficiente provocaba una elevada tasa tanto de desperdicio interno como de rechazo en cliente.
Objetivos
Sistema de monitorización de la calidad del producto mediante gráfico de control en la recepción de entrada de materia prima a partir de análisis multivariante de imágenes
Sistema de predicción de la degradación del producto vegetal previo al envasado
Revitalizando la Calidad del Producto mediante Multivariate Six Sigma
La implementación de la metodología Six Sigma y herramientas de análisis multivariante permitió identificar puntos clave en el proceso productivo y robustecer el sistema de control de calidad mediante modelos de predicción, clasificación y gráficos de control estadístico multivariante de la calidad del producto vegetal.
Mejora del modelo predictivo
Incremento del 35% en la capacidad predictiva del tiempo de degradación del producto, impactando directamente en la optimización de las rutas logísticas y pago a proveedores
Detección temprana de la degradación color-textural
Detección de la degradación color-textural mediante analítica de imágenes RGB incluso en etapas incipientes donde el ojo humano no es capaz de detectar alteraciones en el estado del producto
Aprovechamiento de los datos hiperespectrales
Uso de la cámara hiperespectral que la compañía disponía y no empleaba por desconocimiento
