"La próxima revolución en la clasificación de cebollas y patatas pasa por comprender el producto, no solo por rechazarlo"

"Durante años, el sector ha invertido millones en eliminar productos defectuosos. El próximo reto es comprender mejor los buenos", declara Rutger Keurhorst, director comercial de Eqraft, que desarrolla su opinión en este artículo:

En la última década, la industria de la cebolla y la patata ha dado grandes pasos en materia de automatización. Motivados por el aumento de los costes laborales, la escasez estructural de mano de obra y unas exigencias de calidad cada vez más estrictas, envasadores de todo el mundo han invertido en tecnología de clasificación óptica. La proliferación de sistemas de preclasificación relativamente sencillos de implementar ha permitido en muchas instalaciones reemplazar el control de calidad manual por cámaras y software. Para numerosas empresas, esto ha supuesto un avance significativo: mayor consistencia en la calidad del producto, reducción de costes laborales y aumento de la capacidad de procesamiento.

A medida que se asienta esta primera ola de automatización, va emergiendo una nueva tendencia en el sector. La cuestión ya no es tanto la capacidad de una máquina para rechazar productos, sino cuántos datos y, por tanto, cuánto conocimiento genera realmente una línea de clasificación. Porque aunque los sistemas modernos son cada vez más precisos a la hora de detectar anomalías, muchos procesadores acaban teniendo una visión muy limitada de la calidad de los millones de cebollas y patatas que pasan anualmente por sus instalaciones. Se sabe cuántos productos se rechazan, pero a menudo no exactamente por qué. Se conoce el resultado final, pero no siempre las causas que lo explican.

Esto resulta llamativo, porque cada cebolla o patata rechazada podría aportar una información valiosa. Detrás de cada anomalía se esconde información sobre las condiciones de cultivo, la calidad de conservación, la logística, el rendimiento de los proveedores o la influencia de factores estacionales. Cuando esa información no se registra, se pierde una parte importante del valor potencial de la automatización. La línea clasifica el producto, pero no acumula conocimiento. Y es precisamente ahí donde parece estar produciéndose un cambio relevante. Cada vez más empresas son conscientes de que el valor económico de una línea de clasificación no depende únicamente de la mano de obra que ahorra, sino también de cuánto conocimiento genera. En otras palabras, hasta ahora muchas empresas han subestimado el potencial que ofrece el uso inteligente de los datos de su proceso de clasificación.

Medir la evolución de la calidad, en lugar de basarse en suposiciones
Este proceso se está viendo impulsado por la aparición de tecnologías capaces de analizar cada producto de forma individual. Cuando cada cebolla o patata se evalúa por separado en cuanto a peso, tamaño, forma, calidad externa e incluso, cuando la tecnología lo permite, calidad interna, se obtiene una imagen fundamentalmente distinta del flujo de producto. La línea de clasificación deja de ser una máquina que separa productos y se convierte en un sistema que mide la calidad. Se trata, en definitiva, de un nuevo sistema de control de calidad que inspecciona el 100% de las cebollas y patatas de forma no destructiva y con un alto nivel de fiabilidad, en lugar de basarse en muestreos. Esto permite garantizar la calidad del conjunto de la cosecha y prevenir o minimizar las pérdidas. Además, genera oportunidades para identificar diferencias entre productores, campos, almacenes y mercados de destino, y permite medir la evolución de la calidad a lo largo de la temporada, y no basarse en suposiciones.

En lo que respecta a la medición de la calidad interna, muchos expertos anticipan avances importantes en los próximos años. Históricamente, la parte interna de una cebolla o una patata permanecía oculta hasta que el producto se abría o se consumía, por lo que los problemas de calidad solo se detectaban cuando el daño económico era ya inevitable. Las tecnologías capaces de identificar anomalías internas de forma anticipada permiten desplazar la gestión de la calidad de un enfoque reactivo a uno predictivo. Esto no solo aporta mayor control sobre la calidad del producto, sino también sobre la rentabilidad, la satisfacción del cliente y la gestión del riesgo.

Como consecuencia, está cambiando la naturaleza de las preguntas que se plantean en los consejos de dirección. Si antes la conveniencia de una inversión se evaluaba sobre todo en función del ahorro potencial de mano de obra, ahora la pregunta a la que interesa más responder es: ¿comprendemos mejor nuestro producto tras esta inversión? Puede parecer una diferencia sutil, pero sus implicaciones son profundas. El ahorro de mano de obra tiene, en última instancia, un límite natural. El conocimiento, no. Las empresas que comprenden mejor sus flujos de producto pueden tomar decisiones más acertadas en materia de calidad, conservación, logística, segmentación de mercados y rentabilidad.

Punto de inflexión
El sector agroalimentario se encuentra, por tanto, en un punto de inflexión. Los últimos años han estado marcados por la automatización. Los próximos parecen estar orientándose hacia el uso inteligente de los datos generados en el proceso de clasificación y, con ello, hacia la consolidación y estructuración del conocimiento. La clave no es clasificar más rápido, sino gestionar con mayor inteligencia. No rechazar más, sino comprender mejor.

Quizás la pregunta más importante de cara a los próximos años no sea cuántas toneladas puede procesar una línea de clasificación, sino cuántos datos recopila tras el proceso. Los ganadores del mañana no serán las organizaciones que más productos procesen, sino las empresas que más aprendan de cada producto que pasa por sus instalaciones.