"Vogliamo raggiungere il 100% del rilevamento, in modo da poter eventualmente eseguire la selezione senza l’intervento del personale", afferma Roland Scheffer della Ellips, una società che si occupa di ottimizzazione dei processi di selezione. Lui e i suoi colleghi Jody Bakker, Mitchel Bakker e Adriaan Vet, affermano che la Ellips ha recentemente fatto un ulteriore passo avanti introducendo un nuovo modulo di deep learning, TrueAI, parte integrante della sua nuova piattaforma software TrueSort 2.
Con TrueAI, la Ellips garantisce il rilevamento di trovare quei difetti di fine linea. "La tecnologia esistente ha difficoltà a rilevare difetti specifici del fine linea, che possono assumere così tante forme da rendere estremamente difficile modellare e calcolare tutte queste combinazioni. Il nostro nuovo software è in grado di rilevare questi difetti, perché utilizza grandi quantità di dati, combinati con le competenze degli operatori e degli ispettori della qualità che lo hanno sviluppato".
"Questo sviluppo è stato molto impegnativo", ammette Mitchel. "È stato difficile ottimizzare il sistema utilizzando grandi quantità di dati. Più il sistema ha accesso a questi dati, meglio riesce a rilevare difetti specifici. Potevamo farlo perché abbiamo una vasta base di clienti in tutto il mondo e abbiamo raccolto dati in diverse stagioni e condizioni. Ciò ci consente di portare a un livello superiore l'accuratezza del rilevamento di questi difetti difficili da individuare".
Difetti difficili da rilevare
Un esempio di un difetto difficile da rilevare è rappresentato dalle minuscole spaccature che, ad esempio, possono sviluppare le mele attorno ai loro piccioli. "Queste spaccature possono essere di tutte le dimensioni e colori, a seconda che siano appena venute fuori o ci siano già da un po'. Inoltre, i piccioli sono sempre di intralcio perché proiettano delle ombre. Devi individuare l'area con la fotocamera per alcuni istanti, per vedere se ci sono dei difetti. È molto difficile, ma la nostra tecnologia può farlo. Gli operatori hanno dovuto impostare tutti i tipi di parametri. Ma poiché il difetto può essere molto diverso, è stato difficile per l’operatore impostare con precisione questi parametri", spiega Mitchel.
Software e operatori lavorano insieme
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) nel processo di selezione, migliora l'affidabilità e richiede meno personale. Ciò, tuttavia, non esclude il ruolo dell'operatore. "Questa persona controlla la qualità selezionata. L'unica differenza è che ora il sistema, non l'operatore, imposta i parametri", afferma Jody.
"Si prende il meglio di entrambi i mondi: un operatore che conosce il prodotto e il modo in cui devono essere impostati i parametri, combinato con il nostro nuovo potente toolkit", aggiunge Jody, sottolineando, ad esempio, che ci possono essere momenti in cui il software ha "dubbi" su un difetto. Sarà l'operatore a fare la valutazione finale della qualità.
Nuova generazione di sistemi di selezione
"Questo è il futuro. Questa tecnologia diventerà la nuova norma", afferma Mitchel. Questo software di deep learning è attualmente utilizzato su mele e datteri, e sono in corso sviluppi per applicarlo ad altri prodotti come cipolle, ciliegie e mirtilli. La Ellips ha anche passato gli ultimi anni a prepararsi a utilizzare il modulo TrueAI per sviluppare ulteriormente i suoi sistemi esistenti.
Panoramica
Insieme ai miglioramenti nella selezione della qualità, la piattaforma software è stata rinnovata con il nome TrueSort 2. Questa nuova piattaforma consente agli utenti di eseguire operazioni come aggiungere i dati del processo di selezione nel proprio sistema ERP. Ci sono anche nuove funzionalità come un dashboard che fornisce informazioni sulla qualità dei prodotti a operatori, manager e clienti. "Ad esempio, si possono vedere quanti frutti difettosi ci sono per lotto", afferma Jody.
"O si quantificano le perdite, o la differenza tra i diversi calibri. I clienti desiderano sempre più letture diverse - aggiunge Roland - Il che, a sua volta, significa che lo schermo include più misurazioni, a scapito del quadro generale e della facilità d'uso. TrueSort 2 ti consente di ridurre al minimo i dati, raggruppandoli in una forma più logica. Ciò aiuta a semplificare il quadro".
Controllo
Se lo desiderano, gli utenti possono selezionare parti di dati e definire i prodotti raggruppando le loro classi. Possono quindi anche selezionare direttamente in base alle esigenze del (super)mercato. "Pack2Spec consente di soddisfare la domanda dei supermercati. Poiché riusciamo a selezionare in modo sempre più accurato, possiamo anche controllare adeguatamente quello che accetta il mercato", afferma Roland. "Ciò significa ottimizzare le rese dei clienti e aiutare a prevenire gli sprechi alimentari".
Il coltivatore di mele Starr Ranch Growers, con sede negli Stati Uniti, utilizza questo sistema. Mitchel afferma di avere una linea di selezione per le mele a 12 corsie e 60 uscite di prodotto, il che rende importante la selezione dei diversi calibri. "Il nostro sistema offre loro la flessibilità di lavorare con tutti quei requisiti di imballaggio e qualità attraverso un'unica piattaforma software, in modo organizzato", conclude Mitchel.
Per maggiori informazioni:
Mitchel Bakker
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Ellips
Esp 300
5633 AE Eindhoven - Paesi Bassi
+31 (0)40 245 6540
[email protected]
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