Encuentre las pérdidas.
Compare los volúmenes entre etapas e identifique diferencias para orientar ajustes en la línea.
Inteligencia para la industria avícola
Transformamos imágenes de la línea de faena en datos para mejorar la productividad, reducir pérdidas y gestionar la calidad.
Conozca la tecnología
Producción. Calidad. En tiempo real.
Siga explorandoDe la línea a la decisión
Vea el proceso con claridad. Comprenda dónde se producen las pérdidas, cómo evoluciona la producción y qué revela la calidad de cada carga.
Compare los volúmenes entre etapas e identifique diferencias para orientar ajustes en la línea.
Utilice el flujo de producción y la hora estimada de finalización de la faena para planificar el turno.
Compare cargas y productores integrados para priorizar mejoras en la calidad.
Visión artificial
C1 · Entrada de faena

El conteo en el sector de sangrado establece el volumen de referencia que ingresa al proceso.
C2 · Inspección de patas

Cuente las patas, identifique pérdidas por caídas de los ganchos y controle la calidad.
Criterios de clasificación adaptables a su operación.
C3 · Pechuga de las canales

Inspección durante la evisceración para detectar hematomas en pechuga, alas y muslos, además de fallas del proceso.
C4 · Dorso de las canales

La vista posterior complementa la inspección y permite observar otras condiciones de la canal.
La tecnología en movimiento
De la imagen a la información, directamente en el proceso de faena.
Conexión con su operación
Planes de faena integrados por API o planilla. Eventos de la línea que dan contexto a cada carga.
Relacione los volúmenes con el lote que pasó por la línea, en lugar de analizar solo el total del turno.
Compare la calidad entre orígenes e identifique dónde concentrar la investigación y las mejoras.
Compare los conteos de una misma carga a lo largo del proceso e identifique diferencias de volumen.

Control en la plataforma
En la IHM, el supervisor ordena y controla las cargas directamente en la plataforma. La información acompaña al proceso desde el inicio.

Identificación en la línea
Un marcador visual, como el mosquetón, indica el final de cada carga. La visión artificial reconoce este evento y vincula los datos al lote.

Señalización en el colgado
Como alternativa al marcador visual, el botón señala el final del colgado de una carga. Una forma directa de separar cargas en la operación.
Inteligencia de datos
De la planta a la oficina, una visión conectada de la producción y la calidad.
Siga el ritmo de faena, los videos de la línea y la hora estimada de finalización. Desde su computadora o celular.

Compare períodos, cargas y productores integrados. Comprenda las pérdidas y su impacto financiero, según los parámetros de su operación.

Siga la evolución de los indicadores e identifique cambios en la producción y la calidad.
Compare cargas y productores integrados para orientar la investigación de las diferencias de calidad.
Asigne valores financieros a pérdidas y oportunidades, según los parámetros de su operación.
Desarrollado con su equipo
Análisis del proceso y de las oportunidades de mejora.
Desarrollo y ajustes a las necesidades de la planta.
Instalación y pruebas antes de la puesta en producción.
Capacitación del equipo y soporte en el uso de la solución.
Sobre THEIA
Fundada en 2024, THEIA combina conocimiento de la industria frigorífica con investigación en electrónica e inteligencia artificial.

CEO
Más de 40 años en la industria frigorífica. Ingeniería de Alimentos y MBA en Gestión Empresarial.

CTO
Doctor por la UFRGS, especializado en electrónica e IA. Profesor en la Escuela Politécnica de la PUCRS.

Consultor académico
Doctor por la Universidad de Newcastle, Australia. Profesor de la UFRGS e investigador del CNPq.

São Sebastião do Caí, RS
Planta de Sete Lagoas, MG
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