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La compañía desvela su nueva estructura organizativa para el futuro en la feria Fruit Logistica Berlín.
Los anuncios los realizaron este jueves en una rueda de prensa celebrada en la exposición Fruit Logistica Berlín (Alemania) Harald Henriksen, vicepresidente ejecutivo y director de Tomra Food, y Karel Strubbe, director de la región EMEA de Tomra Food.
Por la tarde, Sebastian Stoof, vicepresidente y director de la cadena de valor para el cliente de Tomra Food, hizo una presentación en el “Tech-Stage” del evento. Allí habló sobre cómo han evolucionado las soluciones de clasificación y el calibrado en la industria alimentaria gracias a la IA.
La feria Fruit Logistica Berlín, celebrada los días 7 a 9 de febrero en el recinto ExpoCenter City de Berlín, es el evento de la industria de productos frescos más importante del mundo, y atrae a visitantes de 140 países.
La nueva estructura de Tomra Food crea una organización más cercana a los clientes, más ágil y con capacidad de reacción, de innovación para ofrecer soluciones eficaces al mercado. Para lograrlo ha adoptado una nueva estructura regional que consta de 3 regiones: EMEA, América y APAC.
Dentro de cada región, la compañía ha fusionado sus áreas de negocio Tomra Processed Food y Tomra Fresh Food en un único equipo Tomra Food. Adicionalmente, y como punto clave de la nueva estructura, se ha creado un nuevo Hub central que agrupa las tareas de I+D, desarrollo de productos y operaciones con el fin de incrementar la eficiencia operativa de Tomra Food y su agilidad en términos de innovación.
Henriksen explicó durante el evento: “A lo largo de su historia, Tomra Food ha demostrado su capacidad para adaptarse e innovar con el fin de ofrecer las soluciones que nuestros clientes necesitan en cada momento. Eso es lo que estamos haciendo con nuestra nueva organización. Se trata de un cambio que les beneficiará de diversas formas. Así, el enfoque regional nos permitirá operar como su socio local, manteniendo un diálogo más directo con nuestros clientes y respondiendo rápidamente a sus requerimientos específicos. La unificación de nuestras dos áreas de negocio en un equipo Tomra Food nos permitirá aprovechar las mejores prácticas de cada una de ellas, trabajar de una forma más efectiva y suministrar soluciones y servicios de primer orden. Por último, la centralización de nuestras actividades de I+D y operaciones nos permitirá aprovechar la experiencia y los esfuerzos colectivos de todo nuestro equipo, promover nuestra capacidad para innovar y suministrar mejores soluciones a nuestros clientes para liderar con ellos la revolución de los recursos”.
Una parte del compromiso de Tomra Food de satisfacer las necesidades reales de sus clientes a nivel global es su excelente colaboración con sus socios. Ese es el caso de ICOEL, el fabricante italiano de equipos de manipulación, procesamiento y empaquetado de frutas, cuyo stand en Fruit Logistica comparte la zona de recepción con Tomra Food.
Tomra Food presentó tres soluciones que demuestran el modo en que la inteligencia artificial está modificando la clasificación y calibrado de alimentos. La primera es Tomra Neon, una nueva preclasificadora de arándanos que incorpora la IA para detectar racimos con una precisión sin precedentes. Se trata de una máquina compacta, duradera y fácil de limpiar que aporta valor a las posteriores operaciones de clasificación y empaquetado de arándanos. Las exhaustivas pruebas de validación han demostrado que la Tomra Neon elimina más del 95 % de los racimos y más del 90 % de los arándanos rojos y verdes no deseados para optimizar la eficiencia de la clasificadora óptica. Con su entrada en el mercado, Tomra ofrece ahora un conjunto de soluciones compuesto por su Harvest Cleaner, Small Fruit Eliminator, Tomra Neon y KATO260. Todos ellos conforman una solución integral con un proceso sencillo y efectivo de los arándanos recolectados mecánicamente.
En Fruit Logística también se presentó la plataforma de calibrado Spectrim X de nueva generación para manzanas con tecnología LUCAi basada en Deep Learning. Esta solución óptica inteligente de clasificación y calibrado, está equipada con software LUCAi, hardware informático y modelos preentrenados que satisfacen la actual demanda de los clientes incrementar la productividad de una planta. Con Spectrim X se logra una precisión sin precedentes en términos de calibrado, una elevada productividad, se minimiza el desperdicio de fruta y se optimizan los gastos de explotación.
Por último, Tomra Food desveló el software LUCAi de Tomra para su plataforma de calibrado InVision2 para cerezas. La tecnología de Deep Learning de Tomra mejora el envasado y minimiza el desperdicio de fruta. Puede detectar, con precisión milimétrica, todo tipo de grietas en los bordes; las cerezas pacman (medias cerezas); los daños por golpes en la zona de la sutura, así como defectos estéticos y pardeamiento del pedicelo. Además, garantiza una mejor detección de las cerezas podridas, partidas o defectuosas sobre todo en la zona del pedicelo. Con este lanzamiento los clientes se beneficiarán de una mejoría en la calidad y consistencia de su producto final, a la vez que se reduce el desperdicio de producto y maximiza su producción.
En el holograma de Tomra Food se pudo ver una amplia gama de soluciones de la marca. Mostró animaciones tridimensionales y vídeos de las ya conocidas clasificadoras Tomra 3A, Tomra 5A, Tomra 5C y Tomra 5SA; el sistema de envasado de frutos pequeños CURO-16; el sistema de calibrado de precisión KATO para arándanos; la plataforma de calibrado Spectrim con módulo de inspección UltraView, el sistema de inspección interna Inspectra2; y la nueva tecnología de preclasificación de Tomra Neon para arándanos recolectados mecánicamente con destino al mercado de alimentos frescos.
Sebastian Stoof, vicepresidente y director de la cadena de valor para el cliente de Tomra Food, ofreció una presentación en el “Tech-Stage”, escenario tecnológico de Fruit Logistica. Habló sobre los avances de IA y cómo la IA se utiliza para resolver problemas complejos en el ámbito de la clasificación de alimentos. Stoof explicó que, para aplicar con éxito la IA a la clasificación de alimentos, deben cumplirse diversas condiciones esenciales: contar con imágenes de alta calidad para tareas de formación y operaciones, tener una amplia experiencia y conocimiento del sector y de la tecnología Deep Learning, así como una estructura organizativa idónea que permita la expansión de la compañía.
Stoof resaltó también cómo la introducción de la IA en la clasificación de alimentos está modificando las expectativas de los clientes en cuanto a la precisión de la clasificación, la adaptabilidad de la tecnología, las habilidades de los operadores y el apoyo que reciben de sus proveedores de tecnología.
