Yakarta, VIVA – La industria del aceite de palma es uno de los principales pilares de la economía indonesia. Esta industria genera miles de millones de dólares en divisas cada año.
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Pero, irónicamente, muchos procesos todavía dependen de la evaluación manual. Uno de ellos es el proceso de selección y clasificación de racimos de fruta fresca (RFF). De hecho, este proceso todavía manual es ciertamente propenso a errores.
Aquí es donde la tecnología entra en juego como diferenciador. Tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) pueden tener un impacto positivo en la industria del aceite de palma.
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Aquí hay cinco buenas razones por las que es hora de que la industria del aceite de palma de Indonesia se transforme digitalmente.
1. Los métodos manuales son menos precisos y menos peligrosos.
Las frutas demasiado maduras o aún verdes deteriorarán la calidad del aceite de palma crudo (CPO) producido, reducirán los precios de venta y aumentarán los costos de mantenimiento de las máquinas. Por tanto, es necesario clasificarlos antes de venderlos.
El proceso de clasificación de RFF convencional se basa en la evaluación visual y la experiencia de los trabajadores en la zona de la rampa de carga. La precisión de este método es sólo del 75-82%, lo que significa que casi una de cada cinco partes puede tener un mal desempeño en la evaluación.
Además, la zona de la rampa de carga es una zona de alto riesgo de accidentes laborales. Poner a las personas al frente de la clasificación diaria es un riesgo que debería eliminarse gracias a la tecnología.
2. La IA y la visión por computadora ofrecen alta precisión
Un sistema de clasificación basado en visión por computadora e inteligencia artificial (IA) es capaz de leer gradaciones de color FFB en tiempo real con más del 95% de precisión. Esta cifra supera con creces las capacidades del ojo humano.
Esta tecnología utiliza una cámara de alta resolución con iluminación a una longitud de onda de 625 nm (espectro rojo). Esta cámara está especialmente diseñada para detectar la madurez de los frutos de la palma, incluso en condiciones de poca luz.
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Luego, los datos recopilados se analizan utilizando la tecnología NVIDIA Jetson Orin NX Edge Computing. Este proceso se puede realizar sin necesidad de conexión a Internet con una latencia inferior a 100 ms por cuadro. El resultado es una clasificación homogénea y rápida sin fatiga humana.
