01
Pedido asignado
El picker recibe la orden. Fresh Check identifica automáticamente qué ítems son frescos y requieren validación visual.
[ TECNOLOGÍA ]
Una IA construida para las condiciones reales del picking
No es un modelo genérico de visión computacional. Es una solución entrenada específicamente para el entorno del supermercado: iluminación variable, decisiones en segundos y catálogos locales de frescos.
[ CÓMO FUNCIONA ]
Del pedido al despacho. Con cero errores.
El picker sigue su flujo normal. Fresh Check trabaja en paralelo, invisible hasta que importa.
02
Picker escanea
El picker apunta la cámara al producto. Sin tocarlo. Sin manipularlo.
< 3 seg03
IA analiza
El modelo evalúa color, textura y forma. Cruza con preferencias del usuario final. Respuesta inmediata.
< 2 seg04a
ÓPTIMO
El producto pasa. El picker continúa. 100% trazable.
Producto aprobado04b
RECHAZADO
Producto rechazado. Picker recibe instrucción clara. Supermercado notificado automáticamente.
Alerta generada05
Registro completo
Cada decisión queda registrada: producto, picker, timestamp, imagen. Trazabilidad total.
[ VER EN ACCIÓN ]
Fresh Check funcionando en tiempo real
El flujo completo de validación: desde el pedido hasta el despacho.
Prototipo funcional · Fresh Check MVP · Desarrollado con metodología SCRUM AGILE · Mayo 2026
[ ARQUITECTURA ]
Tres sistemas. Un producto.
Fresh Check está compuesto por tres capas independientes que trabajan como una sola solución.
MODELO DE IA
Motor de Clasificación
El núcleo de Fresh Check
- +50.000 imágenes reales de rechazo para entrenamiento
- Clasifica: ÓPTIMO o RECHAZADO
- Evalúa color, textura y forma visible
- Adaptado a iluminación variable de góndola
- MLOps continuo: mejora con cada rechazo
- Recall BUENO objetivo: 98%
- AWS Rekognition + modelo propio
- Model Registry para versionado
PICKER APP
Aplicación del Recolector
La interfaz del picking
- Validación de calidad en tiempo real
- Flujo de captura integrado al picking
- Privacy Blur automático
- Flujo guiado paso a paso
- Manejo de errores y flujos alternativos
- Integración via API a sistemas existentes
- Fricción adicional: < 5 seg por producto
- Android e iOS
BACKOFFICE WEB
Dashboard de Operaciones
Visibilidad total de calidad
- Métricas en tiempo real por picker y tienda
- Trazabilidad completa de cada decisión
- Almacenamiento de eventos y consultas
- Reportes semanales por proveedor
- Alertas automáticas de rechazo
- Registro de productos con queja de cliente
- Pruebas UAT integradas al proceso
[ CÓMO LO CONSTRUIMOS ]
Cuatro sprints. Un producto listo.
Metodología SCRUM AGILE con entregas incrementales y validación continua.
01
Sprint 01 — Fundamentos del modelo
- Recolección y etiquetado de imágenes MVP
- Entrenamiento del modelo base
- Despliegue del endpoint / API inicial
- Versionado y registro de modelos
- Filtro de privacidad (Privacy Blur)
02
Sprint 02 — Escala e integración
- Recolección masiva de imágenes
- Modelo multi-producto definitivo
- Integración con IA (predicción)
- Flujo de error genérico
03
Sprint 03 — Producto completo
- Data Ingestion Pipeline
- Almacenamiento de eventos con queja
- Flujo de validación del picker
- Flujos alternativos completos
04
Sprint 04 — Calidad y lanzamiento
- Dashboard de monitoreo de calidad
- Pruebas UAT
- Optimización de performance
- Preparación para producción
Visión Computacional|MLOps Continuo|API-First|AWS Rekognition|SCRUM AGILE
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