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Cargill adopta la tecnología IoT de Centaur en Santarém (Brasil) para una cadena de suministro de soja sostenible

Implementation Date

1 de enero de 2024

By

Cargill

City

Santarém

story image

Descripción

El principal grupo de comercio y fabricación de materias primas especializado en semillas oleaginosas se enfrentaba a importantes retos en las fases posteriores a la cosecha y de almacenamiento de la soja. Estos retos incluían el mantenimiento de la calidad de la soja y la prevención de costosos incidentes de deterioro durante el almacenamiento y el transporte. Además de otros problemas de calidad, la empresa también se encontró con problemas de deterioro de la soja en almacenes planos, así como en barcazas y buques Panamax, lo que provocaba la formación de masas rocosas aglomeradas que requerían costosos procedimientos de limpieza. Además, la soja dañada por el calor producía rendimientos inferiores cuando se transformaba en aceite de soja.

Impact & Result

Para hacer frente a estos retos, Cargill recurrió a Centaur y a sus tecnologías avanzadas de IoT y datos predictivos. Centaur ofreció soluciones centradas en la detección temprana, la supervisión y la predicción para mitigar los problemas de calidad y minimizar los costes asociados, los costes derivados del deterioro y las ineficiencias derivadas de los envíos perdidos.

Solution Spotlight

Centaur crea una plataforma basada en software y sensores para transformar la actual cadena de suministro de granos y cereales a granel en una cadena de calidad poscosecha de confianza, de principio a fin. Con su solución de supervisión, Centaur ofrece visibilidad, control de calidad, trazabilidad y sostenibilidad a lo largo de todas las etapas de la cadena de suministro. Esto se consigue creando automáticamente una simulación digital (un "gemelo digital") de las condiciones dentro y fuera del almacén de grano. Para ello, la plataforma del Internet de los Cultivos recoge toda la información digital disponible, como los datos meteorológicos y climáticos sobre las condiciones exteriores, además de las condiciones internas identificadas por los sensores (por ejemplo, perfiles de gas, temperatura, niveles de humedad), e introduce todo ello en un modelo digital de última generación sobre el comportamiento del grano cuando está sometido a todas y cada una de estas condiciones. El resultado es una herramienta de predicción de última generación de los posibles problemas, que permite tomar medidas correctivas con antelación.

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