Mafrica nace hace más de 50 años en Sant Joan de Vilatorrada, Barcelona para ofrecer una gran variedad de productos cárnicos, desde el sacrificio hasta el envasado, listos para colocar en el lineal del supermercado.
Cuenta con 3 marcas diferentes entre embutidos y carnes de cerdo, cordero y ternera:
En la actualidad, la segunda generación de las familias fundadoras, continúan gestionando la empresa con el compromiso de unir tradición e innovación, investigación y respeto al medioambiente, colaborando estrechamente con centros de investigación tecnológica y destacadas ingenierías del sector.
Cuentan con varias salas: sacrificio, despiece, fileteado, elaborados y disponen de maquinaria para envasar al vacío, en segunda piel, o para preparar productos envasados, además de contar con una fábrica de embutidos y varias cámaras frigoríficas.
Desde su nacimiento MAFRICA ha apostado por hacer de sus instalaciones un modelo de higiene y seguridad alimentaria, adaptándose a las rigurosas normativas europeas, incorporando constantemente a su actividad las tecnologías del sector más novedosas, para de este modo conseguir que los procesos de producción cumplan todos los requisitos de bienestar animal, de trazabilidad del producto y de eficiencia.
Su compromiso con la actualidad tecnológica y la mejora de la productividad y eficiencia le ha llevado a instalar, recientemente, sistemas de visión artificial para la clasificación de bandejas antes del termosellado. Concretamente, en la sala de corte y envasado.
Inicialmente las piezas de carne completas pasan por un proceso de congelación superficial que ayuda a que, en la estación de corte, puedan realizarse cortes limpios y precisos. Una vez fileteada se colocan, manualmente, en 3 formatos diferentes de bandeja, grande, media y pequeña, dependiendo del tipo y cantidad de producto.
Una vez llenas y justo antes del cierre de la bandeja por termosellado, la solución de visión Check Sorter de Nevitec Visión Technologies, del Grupo Bcnvision, se encarga de realizar el análisis por imágenes de todas las bandejas.
Actualmente hay 3 estaciones de visión artificial basadas en Deep Learning y gracias a la inteligencia artificial el sistema es capaz de:
- Clasificar la bandeja por tamaño (grande, mediana y pequeña).
- Ver el ángulo con el que llegan las bandejas por la cinta, que definirá la posibilidad o no de entrar de forma correcta a la estación de termosellado.
- Ver el % de llenado de cada una de las bandejas, es posible que algunas no lleguen al nivel aceptable para la venta.
Gracias a esta clasificación, las bandejas se distribuyen correctamente por tamaños en las estaciones de termosellado y si alguna no cumple los estándares establecidos como aceptables en cuanto a % de llenado o ángulo de entrada, se expulsan a una zona de recolocación, completándose así con el llenado y/o reorientándose con el ángulo adecuado para entrar correctamente en la estación de cierre y etiquetado, antes de su salida hacia el lineal del supermercado.
Para Nevitec Vision Technologies es todo un placer colaborar con proyectos exitosos como éste. Gracias por confiar en Nevitec. La solución CheckSorter, como el resto de las soluciones de Nevitec, funciona a través de la Inteligencia Artificial aplicada a la visión. Dicho sistema se configura a partir del Deep Learning, o aprendizaje profundo, que simula el funcionamiento propio del cerebro humano. De ese modo, la cámara es capaz de identificar las características de los productos y clasificarlos, además de tolerar algunas variaciones que pueden influir en la clasificación. En definitiva, se trata de la combinación de dos características esenciales: la fiabilidad de la visión artificial, y la flexibilidad y tolerancia de la visión humana.
Este sistema de visión artificial se puede combinar con otros módulos adicionales que añaden funcionalidades a Check Sorter. Con lo que sería posible integrar en esta solución sistemas como la identificación de cuerpos extraños, lectura OCR de las referencias de la etiqueta, control de visión con rayos X, detección de metales y control de peso, entre otras.
“Este proyecto nos ha permitido ver la capacidad real de la visión artificial basada en Deep Learning, y ahora sobre la mesa tenemos otros proyectos que queremos estudiar para evaluar su implantación en planta.” “Este tipo de proyectos difícilmente se podrían llevar a cabo sin un tipo de tecnología como la que tenemos hoy disponible con el Deep Learning. Con los sistemas de visión tradicional serían mucho más costosos y algunos inviables, y por supuesto, con procesos de implantación y puesta en marcha mucho más lentos.” “La respuesta que hemos tenido de NEVITEC ha sido excelente, tanto a nivel de resultado como de implicación de su equipo. Han comprendido el proyecto desde el principio y se han adaptado a nuestras necesidades, tanto en las fases iniciales para hacer pruebas como en la puesta en marcha. Sin duda no será la última vez que colaboramos con ellos.”
Jordi Martí, Gerente de MAFRICA
