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20 Jul 2026 | Actualizado 09:19

Revista del Sector Hortofrutรญcola

La IA refuerza los controles de calidad en fruta de hueso

El lanzamiento de nuevos entornos de clasificaciรณn mรกs visuales, intuitivos y apoyados en IA refleja el cambio de prioridades en los almacenes de poscosecha: mรกs precisiรณn, menos complejidad operativa y mayor autonomรญa en campaรฑa.

Fruta de hueso MAF Roda

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En fruta de hueso, la campaรฑa se juega cada vez mรกs en la capacidad del almacรฉn para sostener criterios de calidad homogรฉneos a gran velocidad. La presiรณn comercial sobre color, presentaciรณn, uniformidad y condiciรณn final del fruto ha elevado el listรณn del control de calidad, hasta el punto de convertir los sistemas de calidad poscosecha en uno de los grandes factores diferenciales de competitividad.

En ese contexto se sitรบa StoneFruitsQS, la nueva propuesta de software del Grupo MAF RODA para fruta de hueso, desarrollada para trabajar con GLOBALSCAN 7. El sistema se apoya en imรกgenes de alta resoluciรณn obtenidas mediante cรกmaras multiespectrales con visiรณn de 360ยบ, una combinaciรณn que permite ganar precisiรณn en la lectura del fruto y, al mismo tiempo, simplificar la interacciรณn del usuario con el equipo. El movimiento resulta significativo porque apunta a una tendencia cada vez mรกs visible en el sector: soluciones de calidad mรกs potentes, pero tambiรฉn mรกs fรกciles de gobernar en el dรญa a dรญa.

Una de las claves de esta nueva generaciรณn de software estรก en la usabilidad. La interfaz, mรกs visual e intuitiva, concentra en un mismo entorno el acceso a funciones crรญticas, la lectura de defectos y la configuraciรณn de parรกmetros. Para los almacenes, esto se traduce en una ventaja concreta: menos dependencia de perfiles muy especializados para determinados ajustes y una respuesta mรกs รกgil en plena campaรฑa, cuando los volรบmenes aumentan y el margen para el error se estrecha.

Otro aspecto relevante es la capacidad de personalizar el anรกlisis con mayor claridad. La representaciรณn grรกfica de defectos, junto con la posibilidad de activar o desactivar criterios, ajustar lรญmites de calidad o modificar factores de correcciรณn, permite intervenir con mรกs precisiรณn sobre el sistema. A ello se suma la opciรณn de previsualizar el impacto productivo de determinados cambios antes de aplicarlos, una funciรณn especialmente รบtil para tomar decisiones con mรกs criterio y menos ensayo-error.

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La incorporaciรณn de niveles de acceso por usuario, historiales de cambios y funciones que agilizan el ajuste fino del sistema responde tambiรฉn a una demanda creciente en centrales hortofrutรญcolas: disponer de herramientas mรกs seguras, trazables y operativamente รกgiles. No se trata solo de automatizar mรกs, sino de hacerlo con una lรณgica de uso comprensible para el personal de planta y con capacidad para adaptar el control de calidad sin comprometer la estabilidad del proceso.

Todo apunta a que la prรณxima evoluciรณn del control de calidad en fruta de hueso pasarรก menos por aรฑadir complejidad y mรกs por combinar precisiรณn tecnolรณgica, lectura inteligente de datos y facilidad de uso. En esa direcciรณn se enmarcan desarrollos como StoneFruitsQS, que reflejan cรณmo la IA empieza a consolidarse no solo como un recurso de automatizaciรณn, sino como una herramienta prรกctica para simplificar decisiones y ganar consistencia en poscosecha.

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