Elektronische Avocado enthüllt Bereiche mit potenziellem Schaden

Im Streben nach verbesserter Effizienz, weniger Abfall und höchster Qualität setzte der kolumbianische Avocado-Produzent Agrícola Ocoa einen fortschrittlichen elektronischen Datenlogger ein, um Schadensquellen innerhalb seiner Produktionskette aufzuspüren und erzielte eine signifikante Reduzierung der Verluste durch Beschädigungen und Quetschungen. 

Laut dem in den Niederlanden ansässigen Center for the Promotion of Imports stieg der Avocado-Verbrauch in Europa allein im Jahr 25 um 2018 % mit einem Importvolumen von über 600 Millionen Tonnen. Die wachsende Popularität von Avocados hat die gesamte Lieferkette unter Druck gesetzt und die Notwendigkeit besonderer Sorgfalt und Aufmerksamkeit bei Transport und Lagerung betont. Als ob dies nicht schon eine große Herausforderung wäre, sagte Matthew Woodcock, Direktor des Softwareentwicklungsunternehmens LLamasoft für Lieferketten, in einem von Food and Drink Technology veröffentlichten Artikel: zu hart oder zu weich sein, sie müssen genau richtig sein!“

Für den stellvertretenden Direktor von Agrícola Ocoa, David Restrepo, ist das Bestreben, den Nachernteprozess zu verbessern, ein wichtiger Faktor bei der Reaktion seines Unternehmens auf die Anforderungen der Branche. Sie möchten sicherstellen, dass ihre Avocados die Kunden im bestmöglichen Zustand erreichen, und mit minimalem Abfall. Avocados werden lokal in ihren großen Produktionsstätten Urrao und Valle del Cauca Farms produziert und weltweit exportiert.

„Wir wollten herausfinden, wo wir die Früchte belasten, damit wir unsere Logistikkette verbessern können“, erklärt David Restrepo. „Wir brauchten Daten, um potenzielle Schadensbereiche aufzuzeigen, und der ImpacTrack war die Lösung.“

ImpacTrack wird von Martin Lishman Ltd mit Sitz in Großbritannien hergestellt und ist ein preisgekrönter stoßempfindlicher Datenlogger, der in synthetischen Trägerschalen untergebracht ist, die die Formen und Dichten vieler echter Obst- und Gemüsesorten nachahmen. Schock- und Temperatursensoren im Inneren der „Elektronischen Avocado“ verfolgen die Bewegungen der Früchte durch die verschiedenen Produktionsstufen, heben Bereiche hervor, die durch starke Stöße oder plötzliche Temperaturänderungen potenzielle Schäden verursachen könnten, und veranlassen sofortige Abhilfemaßnahmen an Geräten oder Prozessen.

Agrícola Ocoa verwendete einen fortschrittlichen elektronischen Avocado-Datenlogger, um Schadensquellen zu finden
Mit nur 3 cm gewürfelt ist der ImpacTrack-Stoßsensor klein genug, um die meisten Früchte zu überwachen

„Durch die Nachahmung der Größe und Form der Frucht reagiert ImpacTrack auf die Handhabung von Maschinen genauso wie die reale Sache“, erklärt Dr. Gavin Lishman, Geschäftsführer von Martin Lishman Ltd. „Dieses wichtige Konstruktionsmerkmal ist entscheidend für die genaue Datenüberwachung von Maschinen."

Elektronische ImpacTrack-Avocados durchlaufen die Verarbeitungslinie
Der ImpacTrack fährt entlang der Verarbeitungslinien und sucht nach Bereichen mit potenziellen Schäden

„ImpacTrack hilft uns, die verschiedenen Verarbeitungsschritte für Avocados genau zu messen“, fügt Herr Restrepo hinzu. „Die Aufprallsensoren lassen uns genau sehen, wo die Belastungspunkte liegen. Die Temperaturwerte sind auch sehr nützlich, da die Avocados empfindlich auf Temperaturänderungen reagieren.“

Durch die Verbindung mit einem Smartphone oder Tablet über Bluetooth können Daten in Echtzeit eingesehen werden, um potenzielle Schadensquellen in Verarbeitungslinien sofort aufzuzeigen. Der eingebaute Speicher ermöglicht es dem Logger auch, sowohl Erschütterungen als auch Temperaturänderungen unabhängig aufzuzeichnen, perfekt für die diskrete Protokollierung von Transportsendungen. Wie die Grafik von Agrícola Ocoa zeigt, können Auswirkungen während des gesamten Produktionsprozesses erfasst werden. „Die Daten gaben uns die Möglichkeit, die Hot Spots in der Logistikkette zu erkennen. Beide Parameter, aufgebrachte g-Zahl und Temperatur, werden aufgezeichnet. Wir konnten den gesamten Prozess von der Ernte bis zur Verpackung dokumentieren.“

David Restrepo und sein Team haben drei verschiedene ImpacTrack Avocado-Trägerschalen erworben, um ihren Sorten gerecht zu werden. Die Ergebnisse ihrer Tests zeigten erhebliche Auswirkungen, die mit Ereignissen entlang der Verarbeitungskette wie Ernten, Be- und Entladen zusammenfielen. Gavin Lishman fügt hinzu: „Wir haben sehr ähnliche Ergebnisse von anderen Firmen hier in Großbritannien gesehen, die Produktionsbereiche aufdecken, die nicht sichtbar schädlich aussehen, bis sie mit ImpacTrack getestet wurden.“

Ergebnisse der elektronischen ImpacTrack-Avocado können zur Analyse exportiert werden
Aus ImpacTrack exportierte Daten helfen bei der Identifizierung von Hotspots in der Logistikkette

„Die Verwendung des ImpacTrack hat dazu beigetragen, die Qualität unserer Avocados zu verbessern. Wir konnten die Produktionsbereiche, die Aufmerksamkeit erforderten, klar erkennen und haben Anpassungen vorgenommen, um die Auswirkungen zu reduzieren. Dies hat uns geholfen, Abfall zu reduzieren, und im Wissen um den sorgfältigen Umgang mit den Früchten haben wir die Gewissheit, dass die Avocados von bester Qualität sind“, schloss Herr Restrepo.

Martin Lishman Ltd hat eng mit Züchtern und Produzenten weltweit zusammengearbeitet, um ihre Forschung und Praxistests zu nutzen, um das Design und das Sortiment von mehr als 25 ImpacTrack-Formen zu verfeinern, die jetzt neben einer Reihe von Clementine, Birne, Kiwi und Knoblauch auch Clementine, Birne, Kiwi und Knoblauch umfassen Apfelformen und -größen. Gavin Lishman fügte hinzu: „Es wurde klar, dass wir dem Kunden ein Produkt wie ImpacTrack nicht anbieten können, ohne seine Anforderungen vorher zu verstehen. Züchter und Verarbeiter müssen Spezifikationen erfüllen, und deshalb kann unser brillantes internes Designteam fast jede Form mit dem richtigen Gewicht und der richtigen Dichte reproduzieren, um sicherzustellen, dass sie der Realität so nahe wie möglich kommt.“

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Verkaufsanfragen können direkt gestellt werden an sales@martinlishman.com 

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