"Queremos llegar al 100% de detección para que la clasificación pueda hacerse sin personal", dice Roland Scheffer, de Ellips, que se dedica a optimizar los procesos de clasificación. Él y sus colegas, Jody Bakker, Mitchel Bakker y Adriaan Vet, comentan que Ellips ha dado recientemente el siguiente paso en ese proceso, introduciendo un nuevo módulo de aprendizaje profundo, TrueAI, que forma parte de su nueva plataforma de software TrueSort 2.
Con TrueAI, Ellips asegura que puede encontrar los defectos de la "última milla". "La tecnología existente tiene dificultades para determinar los defectos específicos de la última milla. Pueden adoptar muchas formas, lo que hace extremadamente difícil modelar y calcular todas esas combinaciones. Nuestro nuevo software puede detectar esos defectos porque hemos utilizado grandes cantidades de datos, combinados con la experiencia de operadores e inspectores de calidad, para entrenarlo".
Este desarrollo es una hazaña, admite Mitchel. "Fue un reto optimizar el sistema utilizando grandes cantidades de datos; cuantos más tenga el sistema, mejor podrá detectar defectos específicos. Pudimos hacerlo porque tenemos una amplia base de clientes a nivel mundial y hemos recogido datos en diferentes estaciones y condiciones. Eso nos permite llevar la precisión de la detección de los defectos difíciles de encontrar al siguiente nivel".
Proceso difícil
Un ejemplo de estos defectos difíciles de encontrar son las pequeñas grietas que productos como las manzanas pueden desarrollar alrededor de sus tallos. "Esas grietas pueden ser de todo tipo de tamaños y colores, dependiendo de si acaban de aparecer o llevan tiempo. Además, los tallos siempre se interponen, proyectando sombras. Hay que señalar la zona del tallo con la cámara durante unos instantes para ver si hay algún defecto, lo que es muy difícil de hacer, pero nuestra tecnología puede hacerlo. Los operadores solían tener que establecer todo tipo de parámetros, pero como los defectos pueden tener aspectos muy diferentes, era muy difícil para un humano establecerlos con precisión", explica Mitchel.
El software y los operarios trabajan juntos
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de clasificación mejora la fiabilidad y requiere menos personal. Sin embargo, eso no anula el papel del operario. "Esa persona controla la calidad que se clasifica. La única diferencia es que ahora es el sistema, y no el operario, quien establece los parámetros", continúa. "Se busca lo mejor de ambos mundos: un operario que conozca el producto y la forma en que deben establecerse los parámetros, combinado con nuestro nuevo y potente conjunto de herramientas", añade Jody. Por ejemplo, puede haber ocasiones en las que el software tenga "dudas" sobre un defecto, en ese caso el operario hará la evaluación final de la calidad.
Nueva generación de sistemas de clasificación
"Esto es el futuro. Esta tecnología se convertirá en el nuevo estándar", afirma Mitchel. Este software de aprendizaje profundo se está utilizando actualmente en manzanas y dátiles, y se están realizando desarrollos para ampliarlo a otros productos como cebollas, cerezas y arándanos. Ellips también ha pasado los últimos años preparando el uso del módulo TrueAI para ampliar sus sistemas existentes.
Resumen
Además de las mejoras en la calidad de la clasificación, la plataforma de software se ha renovado con el nombre de TrueSort 2. Esta nueva plataforma permite a los usuarios hacer cosas como añadir los datos del proceso de clasificación a su sistema ERP. También hay nuevas funciones, como los cuadros de mando, que ofrecen a los operarios, los directivos y los clientes información de calidad sobre los productos. "Se puede, por ejemplo, ver cuántas frutas defectuosas hay por lote", comparte Jody.
"O cuántas se pierden, o la diferencia entre las distintas calidades". Los clientes quieren cada vez más lecturas, añade Roland, lo que, a su vez, significa que la pantalla incluya más medidas. Eso no favorece la visión general ni la facilidad de uso. "TrueSort 2 permite minimizar los datos agrupándolos de forma más lógica, ayudando a mantener las cosas sencillas", dice.
Control
Si lo desean, los usuarios pueden seleccionar los datos y definir los productos agrupando sus clases. También pueden clasificarlos directamente según los requisitos del supermercado. "Pack2Spec permite satisfacer la demanda de los supermercados. Como conseguimos clasificar con mayor precisión, también podemos controlar adecuadamente lo que el mercado acepta", explica Roland. "Eso significa optimizar el rendimiento de los clientes y ayudar a evitar el desperdicio de alimentos".
El productor de manzanas estadounidense Starr Ranch Growers utiliza este sistema. Mitchel dice que tienen una línea de clasificación de manzanas de 12 carriles con 60 salidas de producto, lo que hace que la clasificación en diferentes categorías sea importante. "Nuestro sistema les da la flexibilidad de trabajar con todos los requisitos de envasado y calidad en una única plataforma de software, de forma organizada", concluye.
Para más información:
Mitchel Bakker
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