Interko treibt die Digitalisierung der Fruchtreifung voran
Das Unternehmen Interko, das weltweit führend in der Entwicklung, Herstellung und Installation modernster Reifekammern für Frischfrüchte ist, treibt den digitalen Wandel voran, indem es fortschrittliche Datenverarbeitung und in Kürze auch künstliche Intelligenz (KI) in seine Reifungslösungen der nächsten Generation integriert.
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„Dieser mutige Schritt verändert die globale Fruchtreifung grundlegend und ermöglicht den Betreibern mehr Kontrolle, bessere Entscheidungsfindung und systematische Leistungsverbesserungen, wenn sie sich für eine KI-gestützte Zukunft bereit machen.“
Interko betont, dass vor allem die Fähigkeit, den Reifungsprozess proaktiv zu steuern, zu mehr Präzision, Anpassungsfähigkeit und Kosteneffizienz führt.
Der digitale Wandel ist der jüngste innovative Schritt in der Entwicklung intelligenter Technologien des niederländischen Unternehmens und ermöglicht es Fruchtreifern, sich besser an den sich schnell verändernden Weltmarkt anzupassen.
Chris Maat, Geschäftsführer/Partner bei Interko, erklärt: „Die Reifung hat sich von einem traditionellen, erfahrungsbasierten Handwerk zu einem datengesteuerten, digital kontrollierten Prozess entwickelt.“
„Durch die Digitalisierung können unsere Kunden die Fruchtqualität optimieren, bestimmte Reifegrade erreichen, Energiekosten senken und die entscheidenden Erkenntnisse gewinnen, die für ein präziseres und proaktiveres Arbeiten erforderlich sind – und dabei werden Daten genutzt, um weit über die tägliche Raumverwaltung hinauszugehen“, so Chris Maat.
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„Schlauere Daten für klügere Reifung“
Dank eines neuen digitalen Datennetzwerks kann das Steuerungssystem RipePilot von Interko nun größere und komplexere Datensätze konsistent erfassen und verarbeiten.
Dadurch wird ein immer genaueres Bild des Reifungsprozesses gewonnen, wodurch das Verständnis und die Fähigkeiten der Bediener erweitert werden.
Durch die Auswertung von Informationen mehrerer Sensoren, die Temperatur, Kohlendioxid, Ethylen und Luftfeuchtigkeit messen, „bietet RipePilot den Reifungsbetrieben eine höhere Präzision, mehr Flexibilität und datengestützte Steuerung als je zuvor.“
Die fortschrittliche Datenverarbeitung treibt kontinuierliche Verbesserungen bei der Fruchtreifung voran und führt zu einer besseren Erfüllung der vielfältigen Kundenerwartungen.
Maat merkt an: „Käufer erwarten spezifische Reifeprofile für verschiedene Fruchtkategorien, je nachdem, ob die Früchte frisch, verarbeitet oder tiefgekühlt verkauft werden.“
„RipePilot ermöglicht es Anwendern, fruchtspezifische Programme für Bananen, Avocados und Mangos anzuwenden und der datengesteuerte Ansatz des Systems stellt sicher, dass jede Charge den gewünschten Reifegrad erreicht, selbst wenn die Ausgangsbedingungen der Früchte stark variieren.“
„RipePilot hat sich zu einer Plattform digitaler Intelligenz entwickelt, die Sensoren, Algorithmen und Leistungsdaten verbindet, um Reifungsprozesse weltweit zu transformieren.“
„Sie ermöglicht es Anwendern, die Qualitätsüberwachung zu automatisieren, die Leistung zu verfolgen und exportierbare Berichte für die Analyse zu erstellen. Dies wird zu einem zentralen Bestandteil moderner Reifungsprozesse.“
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Zunehmende Bedeutung von KI-Unterstützung
Vorausblickend erwartet Interko, dass KI eine immer zentralere Rolle bei der Unterstützung der globalen Fruchtreifungsindustrie spielt.
Durch die Analyse von Datensätzen aus einer großen Anzahl von Räumen werden intelligente Algorithmen zunehmend Entscheidungen wie den Zeitpunkt der Ethylenzuführung, die Vorhersage von Zustandsänderungen und die Optimierung von Reifezyklen in Echtzeit unterstützen.
Maat erklärt: „KI-gestützte Reifung kombiniert menschliches Fachwissen mit maschineller Präzision. Sie ist ein Zwischenschritt hin zur vollautomatisierten Reifung und unterstützt ein proaktiveres und besser planbares Management der Fruchtqualität.“
Um seine KI-gestützte Reifungsstrategie voranzutreiben, entwickelt Interko intelligente Algorithmen, die Betreibern weltweit helfen, von reaktiver Steuerung zu vorausschauender Echtzeit-Entscheidungsfindung und zunehmender Automatisierung überzugehen.
Veröffentlichungsdatum: 22.04.2026