précision à 97 % + Réduction des coûts de 80 % ! Le tri intelligent résout les problèmes de classement dans l'agroalimentaire

Pénurie de main-d'œuvre pendant les périodes de pointe, normes de tri manuel incohérentes, pertes importantes dues à des défauts cachés non identifiables et coûts de traitement en forte hausse qui réduisent les bénéfices... Ces difficultés liées au tri freinent le développement à grande échelle des entreprises de transformation de produits agricoles (fruits, noix, légumes) et alimentaires. Alors que la demande du marché en matière de standardisation de la qualité des produits évolue, les modèles traditionnels de classement ne sont plus adaptés. Une solution de tri automatique efficace, précise et intelligente est devenue essentielle pour permettre aux entreprises de surmonter leurs obstacles de développement.

4 points douloureux clés des modèles de tri traditionnels — Les vivez-vous également ?

La plupart des entreprises de transformation s'appuient sur la main-d'œuvre ou sur des équipements traditionnels simples pour le tri, avec des points faibles majeurs marqués :

• Faible efficacité et coûts élevés : « Difficile de recruter des travailleurs » pendant les saisons de pointe pour le tri manuel, avec une capacité de traitement journalière par habitant de seulement 0,5 à 1 tonne ; les équipements traditionnels effectuent un classement unidimensionnel (par exemple, taille uniquement), avec une capacité de traitement inférieure à 3 tonnes par heure. Les coûts de main-d'œuvre, d'exploitation et de maintenance représentent plus de 60 % des coûts totaux de traitement.
• Mauvaise précision du tri et qualité instable : Des écarts subjectifs existent dans le jugement visuel manuel ; des indicateurs cachés tels que la teneur en sucre et les lésions internes ne peuvent pas être identifiés, avec un taux de précision de seulement 60 % à 70 %. Les équipements traditionnels ne disposent pas de modules de détection intelligents, ce qui entraîne fréquemment des erreurs de tri ou des oublis, nuisant ainsi à la réputation de la marque.
• Pertes élevées et érosion des bénéfices : Des produits défectueux non identifiables arrivent sur le marché, entraînant un taux de retour de 15 % à 20 % ; ces produits défectueux peuvent également contaminer des lots entiers de marchandises. Pour le seul secteur de la transformation des fruits, le taux de perte annuel lié au tri dépasse 10 %.
• Absence de traçabilité et risques de conformité élevés : Les modèles traditionnels ne disposent pas d'enregistrement de données, ce qui rend difficile la traçabilité complète de la qualité et ne permet pas de répondre aux exigences strictes de surveillance de la qualité alimentaire.

Breakthrough principal : le système intelligent de tri automatique repense la valeur des étapes de classification

Par rapport aux modèles traditionnels, notre système de tri automatique s'appuie sur des technologies clés telles que la reconnaissance visuelle par IA et la détection optique, réalisant un saut décisif passant d'un « jugement basé sur l'expérience » à une « prise de décision pilotée par les données ». Il offre des avantages essentiels selon quatre dimensions : efficacité, précision, coût et conformité :

1. Multiplication de l'efficacité : 1 heure équivaut au travail d'une journée pour 7 ouvriers — fini l'anxiété en période de pointe

• Progrès significatif de l'efficacité de traitement : Une seule ligne peut traiter de 6 à 15 tonnes par heure (12 à 15 tonnes pour des fruits de taille moyenne comme les agrumes et les pommes), ce qui équivaut au travail journalier de 7 ouvriers ; avec deux canaux, la capacité peut atteindre jusqu'à 20 tonnes par heure, s'adaptant ainsi à la demande en période de pointe.
• Automatisation complète du processus : Du nourrissage, en passant par les tests, le tri jusqu'à l'emballage, l'ensemble du processus est automatisé, permettant un fonctionnement continu 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, résolvant ainsi complètement les pénuries de main-d'œuvre pendant les périodes de pointe.

2. Tri Précis : Précision à 97 % + Inspection Complète Multidimensionnelle — Élimination des Défauts Cachés

• Inspection Complète Multidimensionnelle : Identifie précisément des indicateurs visibles tels que les défauts d'apparence (taches, œil de ver, etc.), la taille et le poids ; identifie simultanément des indicateurs cachés tels que la teneur en sucre et les lésions internes grâce à des tests non destructifs, assurant un criblage complet.
• taux de précision de 97 % : Algorithmes d'IA entraînés sur des millions d'échantillons, avec un taux d'erreur < 3 %, bien supérieur aux 70 % de précision du travail manuel ; prend en charge une modélisation personnalisée pour plus de 20 catégories.

3. Réduction des Coûts et Amélioration de l'Efficacité : Économies de 80 % sur les coûts + Réduction des Pertes de 10 % — Croissance Directe des Profits

• Réduction Coût Importante : Remplace le travail manuel pour réduire les coûts de main-d'œuvre de plus de 40 % ; les coûts globaux de traitement passent de 600-800 yuans/tonne à moins de 100 yuans/tonne, réalisant des économies supérieures à 80 %.
• Réduction importante des pertes : Le taux de pertes diminue de plus de 10 % à moins de 3 %, et le taux de retours chute en dessous de 5 %, augmentant directement les marges bénéficiaires.

4. Conformité et traçabilité : Enregistrement complet des données — S'adapte aux exigences de surveillance qualité

• Traçabilité complète du processus : Enregistre automatiquement l'heure de classement, le niveau, les indicateurs de test et autres données, formant des fichiers consultables, s'adaptant aux exigences de surveillance et réduisant les risques de non-conformité.
• Prise de décision basée sur les données : L'analyse des données en arrière-plan fournit une base pour l'optimisation des capacités et l'amélioration de la qualité, facilitant une exploitation fine.

Agissez maintenant : Découvrez une nouvelle solution pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité dans le classement

Les modèles traditionnels de classement sont devenus un frein au développement. Choisir le bon système intelligent de classement automatique est la clé pour que les entreprises de transformation renforcent leur compétitivité.

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