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S'inscrire1 janvier 2024
Cargill
Santarém
Le principal groupe de négoce et de fabrication de matières premières, spécialisé dans les oléagineux, a été confronté à d'importants défis lors des phases de post-récolte et de stockage du soja. Il s'agissait notamment de maintenir la qualité des graines de soja et de prévenir les incidents coûteux liés à la détérioration pendant le stockage et le transport. Outre d'autres problèmes de qualité, la société a également rencontré des problèmes de détérioration du soja dans les entrepôts plats ainsi que dans les barges et les navires Panamax, ce qui a entraîné la formation de masses rocheuses agglomérées qui ont nécessité des procédures de nettoyage coûteuses. En outre, les graines de soja endommagées par la chaleur produisaient des rendements inférieurs lorsqu'elles étaient transformées en huile de soja.
Pour relever ces défis, Cargill s'est tourné vers Centaur et ses technologies avancées d'IoT et de données prédictives. Centaur a proposé des solutions axées sur la détection précoce, la surveillance et la prédiction afin d'atténuer les problèmes de qualité et de minimiser les coûts associés, les coûts liés à la détérioration et les inefficacités liées aux expéditions manquées.
Centaur construit une plateforme logicielle et de capteurs pour transformer la chaîne d'approvisionnement actuelle en grains et céréales en vrac en une chaîne de qualité post-récolte fiable et de bout en bout. Grâce à sa solution de surveillance, Centaur offre visibilité, contrôle de la qualité, traçabilité et durabilité à toutes les étapes de la chaîne d'approvisionnement. Pour ce faire, elle crée automatiquement une simulation numérique (un "jumeau numérique") des conditions à l'intérieur et à l'extérieur du stockage des céréales. Pour ce faire, la plateforme de l'Internet des cultures récupère toutes les informations numériques disponibles, telles que les données météorologiques et climatiques sur les conditions extérieures, ainsi que les conditions internes identifiées par des capteurs (par exemple, les profils de gaz, la température, les niveaux d'humidité) et les intègre dans un modèle numérique de pointe sur la façon dont les céréales se comportent lorsqu'elles sont soumises à l'une ou l'autre de ces conditions. Le résultat est un outil de prédiction de pointe des problèmes probables, permettant de prendre des mesures correctives à l'avance.
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