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Registrieren1. Januar 2024
Cargill
Santarém
Der führende Rohstoffhandels- und Produktionskonzern, der auf Ölsaaten spezialisiert ist, sah sich in der Nachernte- und Lagerphase von Sojabohnen mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert. Zu diesen Herausforderungen gehörten die Aufrechterhaltung der Qualität der Sojabohnen und die Vermeidung kostspieliger Verderbnisvorfälle während der Lagerung und des Transports. Neben anderen Qualitätsproblemen stieß das Unternehmen auch auf Probleme mit dem Verderb von Sojabohnen in flachen Lagerhäusern sowie in Lastkähnen und Panamax-Schiffen, was zur Bildung von verklumpten, steinigen Massen führte, die teure Reinigungsverfahren erforderten. Außerdem erbrachten hitzeschädigte Sojabohnen bei der Verarbeitung zu Sojaöl eine geringere Ausbeute.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wandte sich Cargill an Centaur und seine fortschrittlichen IoT- und prädiktiven Datentechnologien. Centaur bot Lösungen an, die sich auf die frühzeitige Erkennung, Überwachung und Vorhersage konzentrierten, um Qualitätsprobleme zu mindern und die damit verbundenen Kosten, Kosten durch Verderb und Ineffizienzen durch verpasste Lieferungen zu minimieren.
Centaur entwickelt eine software- und sensorbasierte Plattform, um die heutige Lieferkette für Getreide und Schüttgut in eine vertrauenswürdige, durchgängige Qualitätskette nach der Ernte zu verwandeln. Mit seiner Überwachungslösung bietet Centaur Transparenz, Qualitätskontrolle, Rückverfolgbarkeit und Nachhaltigkeit entlang aller Stufen der Lieferkette. Dies wird erreicht, indem automatisch eine digitale Simulation (ein "digitaler Zwilling") der Bedingungen innerhalb und außerhalb des Getreidelagers erstellt wird. Um dies zu erreichen, zieht die Internet-of-Crops-Plattform alle verfügbaren digitalen Informationen wie Wetter- und Klimadaten zu den äußeren Bedingungen sowie die von Sensoren ermittelten inneren Bedingungen (z. B. Gasprofile, Temperatur, Feuchtigkeitsgehalt) heran und gibt all diese Daten in ein hochmodernes digitales Modell ein, das zeigt, wie sich Getreide unter all diesen Bedingungen verhält. Das Ergebnis ist ein hochmodernes Vorhersageinstrument für wahrscheinliche Probleme, das Abhilfemaßnahmen im Voraus ermöglicht.
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