SmartPack Station

Inspiración

GateGroup es líder mundial en catering aéreo, atendiendo miles de vuelos cada día.
Durante el hackathon identificamos dos desafíos operativos recurrentes:

Errores de empaque (Challenge 2) que se detectan demasiado tarde, cuando el vuelo ya ha despegado.
Falta de métricas objetivas (Challenge 3) para medir la eficiencia y desempeño de los operadores.

Nos inspiró la idea de automatizar y medir lo que ya se hace, sin reemplazar el sistema existente.
Nuestra visión fue hacer el proceso más inteligente, rápido y libre de errores, mediante una integración directa con las herramientas actuales de GateGroup.

Qué hace

El proyecto implementa una capa automatizada integrada al sistema actual de GateGroup que:

Detecta desviaciones de peso en tiempo real mientras se cargan las bandejas.
Emite alertas inmediatas si hay productos faltantes o en exceso (por ejemplo: “Faltan 3 snacks en la bandeja 2”).
Registra métricas de eficiencia por operador: tiempo de preparación, precisión y porcentaje de desviación.
Permite a los supervisores visualizar reportes de desempeño, optimizando turnos y capacitación.

Esta mejora ayuda a GateGroup a reducir errores de empaque y mejorar la eficiencia operativa, sin cambiar su flujo de trabajo actual.

Cómo lo construimos

Desarrollamos un prototipo modular que se integra con los sistemas y datasets existentes proporcionados por GateGroup.

Backend: Java Spring Boot para la lógica del negocio y MySQL como base de datos principal.
Frontend: HTML, CSS (Bootstrap) y JavaScript para una interfaz amigable para el operador.
Diseño de base de datos:
- products_reference: información del producto, densidad y peso unitario esperado.
- expected_load: define qué productos y cantidades debe llevar cada carrito y bandeja.
- sensor_readings: almacena los pesos detectados (reales o simulados).
- employee_metrics: registra el desempeño del operador y su precisión.
Vistas y cálculos: validación automática por bandeja y Trolley, tolerancia de desviación (±2%) y comparación del peso total esperado vs detectado.

Retos que enfrentamos

Estandarización de datos: limpiar y adaptar los datasets reales de GateGroup con unidades en ml/g y nombres inconsistentes.
Limitación de tiempo: construir una solución funcional, realista y escalable en menos de 36 horas.
Precisión de la lógica: definir márgenes de tolerancia adecuados para distintos tipos de productos y pesos.

Logros de los que estamos orgullosos

Diseñamos un modelo de datos funcional que simula con precisión el proceso de empaque de GateGroup.
Creamos un backend modular que podría ser capaz de integrarse con los sistemas de producción de la empresa.
Implementamos validación en tiempo real que detecta errores antes de que ocurran.
Logramos unir en una sola solución los dos desafíos principales: detección de errores y medición de eficiencia.

Lo que aprendimos

Aprendimos que innovar no siempre significa crear algo nuevo, sino hacer más inteligente lo que ya existe.
Durante este proyecto adquirimos experiencia práctica en:

Modelado de datos SQL aplicado a procesos industriales.
Integración frontend–backend con validación en tiempo real.
Diseño de interfaces para personal operativo no técnico.
Cómo las métricas pueden potenciar al operador, no reemplazarlo.
Colaboración y gestión de tareas bajo presión, con un enfoque claro y realista.

Qué sigue para SmartPack Station

Aunque este proyecto fue desarrollado durante el hackathon, su arquitectura está lista para aplicarse en un entorno real.
Los siguientes pasos incluyen:

Conectar sensores de peso reales para obtener datos en tiempo real.
Ampliar el dashboard de métricas para supervisores y análisis predictivo.
Optimizar la interfaz para tabletas, asegurando una experiencia fluida para los operadores.
Realizar una prueba piloto en una estación de GateGroup para validar los resultados y beneficios.