Hispatec presenta innovaciones en IA para la optimización de almacenes citrícolas

La gestión diaria de una planta de envasado hortofrutícola está sujeta a imprevistos constantes que distorsionan cualquier planificación teórica. Durante la jornada PostharvestTalks organizada por DECCO y celebrada en Murcia, Alejandro Pernuzzi, Product Manager en el área de Post-Harvest-Manufacturing & Warehouse de Hispatec, analizó esta problemática real.

Los cambios repentinos en los pedidos comerciales, las variaciones inesperadas de calibres o calidades de la fruta en el volcado, las averías mecánicas, las roturas de stock de envases y el absentismo laboral someten a los jefes de planta a una presión constante.

Pernuzzi incidió en que la complejidad del almacén no es el problema en sí mismo, sino la falta de control sobre esa variabilidad cuando la información se encuentra dispersa en papeles o archivos Excel desconectados. En este contexto, la digitalización centralizada permite predecir y anticiparse a las incidencias en lugar de limitarse a reaccionar tarde ante ellas.

Sincronización de factores mediante Margaret Planner

Para dar respuesta a este escenario de alta presión, la compañía ha desarrollado Margaret Planner, un planificador inteligente integrado en su plataforma analítica transversal (Margaret). El software utiliza algoritmos predictivos y de regresión lineal desarrollados en colaboración con la cátedra de Inteligencia Artificial de la Universidad de Córdoba, combinados con modelos matemáticos tradicionales de programación lineal y entera.

El sistema procesa simultáneamente múltiples variables críticas parametrizadas por la empresa para generar propuestas automáticas de trabajo:

• Priorización de la demanda: Ordenación de los pedidos según los requerimientos del cliente, el destino y la urgencia de carga (como el transporte refrigerado).
• Control de insumos e inventario: Verificación del stock real de fruta en cámaras y disponibilidad de materiales (cajas, cantoneras, flejes), emitiendo alertas (warnings) antes de iniciar las líneas.
• Secuenciación eficiente de formatos: Organización de las órdenes de envasado según el tipo de envase (por ejemplo, planificar cajas tipo GIFCO a primera hora para optimizar los tiempos de montaje).
• Paradas técnicas y mantenimiento: Integración de los tiempos requeridos para reparaciones preventivas en el calendario de producción.

Predicción de rendimientos y control del absentismo laboral

La mano de obra constituye uno de los costes operativos más elevados en el procesado de cítricos. Margaret Planner aborda esta variable procesando el histórico de datos de producción (reporting data). El algoritmo analiza cuántas cajas o kilos es capaz de confeccionar el personal por minuto en función del tipo de envase, línea y cliente. Con este cálculo, el software estima con precisión el tiempo que tomará completar cada pedido y determina la cantidad óptima de operarios que se deben convocar para cada turno.

Además, el sistema se complementa con un módulo de gestión de turnos en paralelo, diseñado para cruzar las bajas, vacaciones y tasas de absentismo histórico, ajustando las necesidades de personal de manera predictiva ante las jornadas de alta actividad o inclemencias climáticas.

Operabilidad interactiva y aprendizaje del sistema

La ventaja diferencial de la herramienta radica en su flexibilidad mediante una pantalla única e interactiva. El responsable del almacén puede arrastrar, soltar, confirmar o restablecer los pedidos en un calendario visual. Si la propuesta inicial de la IA no se ajusta a una necesidad puntual, el usuario puede modificar los criterios de peso y recalcular una ordenación alternativa en pocos minutos.

Cada modificación manual queda registrada en el sistema. Esta retroalimentación constante permite al modelo de IA aprender directamente de los criterios y de la filosofía de trabajo de los operarios de la planta, refinando de forma continua los coeficientes de cálculo para que las futuras propuestas automáticas sean cada vez más precisas y adaptadas a la realidad logística de la central.