La cereza, con su campaña corta y ritmos de trabajo intensos, se ha convertido en uno de los mejores termómetros para medir el grado de innovación en los almacenes. La necesidad de clasificar con precisión quirúrgica —diferencias mínimas de color, firmeza o microdaños— obliga a contar con sistemas capaces de sostener altos volúmenes sin perder finura en la selección. En este contexto, Maf Roda ha dado un paso más en su estrategia tecnológica: extender la Inteligencia Artificial a toda su gama de soluciones de calidad para frutas y hortalizas, incluida la cereza.
La compañía, con presencia internacional y experiencia en múltiples categorías, ha diseñado una hoja de ruta clara: incorporar modelos de IA entrenados en condiciones reales de almacén para mejorar la consistencia de la clasificación y reducir la variabilidad operativa. El objetivo es que el sistema sea capaz de interpretar patrones complejos, incluso cuando los defectos son sutiles o aparecen combinados, y que lo haga con un manejo sencillo para el operario.
Este avance se apoya en dos pilares: IA y robótica. La primera aporta criterio y capacidad de decisión; la segunda, repetibilidad y continuidad. La combinación permite mantener velocidades industriales sin renunciar a la precisión, un aspecto especialmente crítico en cereza, donde cada desviación puede condicionar el destino comercial del lote.
Maf Roda lleva años entrenando modelos de Machine Learning en sus equipos de inspección, pero la incorporación reciente de arquitecturas de Deep Learning ha supuesto un salto cualitativo. Estos modelos permiten analizar la fruta con mayor robustez, adaptarse mejor a la variabilidad natural y elevar la precisión en la detección de defectos, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento competitivo.
Pensando en la cereza
En cereza, esta evolución se materializa en soluciones como Cherryscan G7, acompañada del software CherryQS, que introduce mejoras notables en usabilidad. La interfaz se ha simplificado para que el ajuste de parámetros se realice desde una única pantalla, reduciendo la curva de aprendizaje y aumentando la autonomía del operario durante la campaña.
La automatización también gana peso como respuesta a la escasez de mano de obra y a la necesidad de asegurar una confección estable durante toda la jornada. En este ámbito destaca el calibrador Cherryway IV, diseñado para un manejo delicado del fruto y para maximizar la visibilidad durante la inspección. Su sistema de rotación en cuatro movimientos coloca la cereza en posición transversal, minimizando la interferencia del pedúnculo y permitiendo observar la superficie completa, incluida la zona apical, clave en la detección de defectos.
La propuesta se completa con una llenadora multiformato orientada a envases pequeños —cestas, clamshells o tarrinas de plástico o cartón— que mantiene una precisión de llenado de ±1 fruto, un aspecto especialmente valorado en mercados donde la presentación es determinante.
Con la IA como hilo conductor, Maf Roda consolida una gama de soluciones donde la calidad se mide mejor, la operación se simplifica y la automatización aporta continuidad. Un conjunto de factores que, en una categoría tan exigente como la cereza, se traducen en un producto más homogéneo y alineado con los estándares que hoy demanda el mercado.
