Ag Tech Talk Podcast: Uma ferramenta tecnológica para gerenciar operações de pomares
16 de junho de 2023 
O premiado Spectre da Hectre combina software e hardware para ajudar a dimensionar corretamente as frutas antes de elas irem para a embalagem.
Transcrição do podcast:
Agronegócio Global: Olá e bem-vindos à última edição do Ag Tech Talk, o podcast que fala sobre a tecnologia e os serviços que estão transformando o setor hoje e no futuro.
Hoje estamos conversando com Kylie Hall, contadora de histórias líder, também conhecida como gerente de marketing, com Hectre, os criadores de Espectro (uma tecnologia de dimensionamento de frutas). Falaremos sobre isso em apenas um minuto. Percebi que a Hectre é duas vezes (dois anos consecutivos) vencedora de um prêmio de tecnologia agrícola — 2021 e 22, eu acredito? O que você pode me dizer um pouco sobre o que é isso?
Kylie Salão: Sim. Então, antes de tudo, Dan está realmente animado para participar. Espero que o sotaque Kiwi não seja muito difícil de entender. Sim. Então, a Hectre recebeu o prêmio Global Agtech Breakthrough Award por dois anos consecutivos, o que é simplesmente fantástico, algo que nos sentimos muito honrados em receber. E então, o Global Agtech Breakthrough Awards está olhando para aquelas empresas que estão fazendo tecnologia transformadora dentro do espaço agrícola. E isso é algo como mais de 1.500 inscrições recebidas nesses prêmios. Então, a Hectre teve muita sorte de ser premiada em 2021 e 2022. É uma coisa ótima de se ter, e isso apenas permite que a indústria veja o calibre da empresa que somos.
ABG: Ótimo. Parabéns por isso. Então, vamos falar sobre a tecnologia em si. Qual problema sua tecnologia está tentando resolver?
KH: Sim. Então, a Hectre como empresa – temos dois espaços principais em que trabalhamos. Trabalhamos com produtores para ajudá-los a digitalizar os pomares. Então, esse é o aplicativo de gerenciamento de pomares que fornecemos, e também temos o Spectre, que é nossa tecnologia de dimensionamento de frutas, e é nisso que vamos nos aprofundar um pouco hoje. Essa é a parte emocionante. Eu acho. Então, o Spectre, esse tipo de tecnologia é o que chamamos de tecnologia de IA de visão computacional. Então, praticamente ensinamos um computador a identificar, detectar e dimensionar frutas, mesmo quando elas estão apenas em uma caixa em um estágio muito, muito inicial – assim que são colhidas da árvore usando uma tecnologia muito simples, como um iPad. Então, o problema que estamos tentando resolver é duplo. Ajudamos a resolver problemas para produtores que desejam saber o mais cedo possível, ao retirar o primeiro recipiente de frutas das árvores, se estão colhendo no tamanho certo ou se precisam deixar a fruta por mais um pouco e realocar suas equipes para uma parte diferente do pomar.
Então, estamos ajudando nessa frente. Também ajudamos os produtores a realmente serem donos de suas próprias informações, porque, como produtor, muitas vezes você está vendo seus produtos chegarem a uma casa de embalagem, e pode não ser por alguns meses depois, até que você realmente saiba qual o tamanho dos produtos que enviou e quanto você receberá por eles. O tamanho é um fator determinante tão importante desse preço.
Então, com nossa tecnologia, os produtores podem realmente assumir o controle disso, e eles podem realmente ter dados de tamanho em suas extremidades e saber o que estão produzindo em vez de ter que esperar pela casa de embalagem. E a outra parte do problema que resolvemos é na verdade para a casa de embalagem. Então, as casas de embalagem têm caminhões de frutas chegando a elas todos os dias, e elas precisam auxiliar coisas como tamanho para serem capazes de tomar todas as decisões importantes de acompanhamento, como: Por quanto tempo devo armazenar essa fruta. Em quais mercados posso vender essa fruta. Que tipo de embalagem vou precisar para essa fruta. Quando vou precisar embalá-la. Como preciso programar minha equipe e minha linha de embalagem, como preciso configurar minha linha de embalagem.
Então, todas essas decisões têm um impacto enorme no custo ou nas receitas que eles podem ganhar. Então, estamos trazendo a eles os dados de tamanho antes do que talvez eles tenham saído para obtê-los, para que eles possam tomar decisões mais bem informadas em todas essas frentes.
ABG: Certo, você mencionou inteligência artificial. Como a tecnologia faz tudo isso? Obviamente, se está dimensionando, deve estar visualizando de alguma forma.
KH: Sim, boa, boa pergunta. Então, talvez um pouco de explicação sobre visão computacional, visão computacional de IA, inteligência artificial. Basicamente o que estamos fazendo aqui é que se você puder imaginar crianças nos primeiros anos de formação, seus olhos são como uma máquina de captura de dados. Elas estão tirando todas essas fotos com os olhos o tempo todo e construindo essas imagens em seus cérebros sobre o que veem. Então, elas podem aprender o que as coisas são e rotulá-las com palavras em suas mentes. Então, estamos fazendo algo muito semelhante quando falamos sobre visão computacional, inteligência artificial, e estamos realmente ensinando o computador a identificar uma fruta, como detectar onde ela está, como dimensioná-la e também, um pouco sobre como (determinar qual) cor ela é. Então, qual é a cor que ela parece nelas também. Então, é isso que estamos efetivamente fazendo. Então, criamos modelos que o computador aprende e fazemos muita coleta de dados. Estamos tirando milhares e milhares e milhares de fotos, e estamos alimentando o computador com elas. E estamos ensinando a ele o que essas fotos significam. Então, se você imaginar, temos pessoas circulando pedaços de fruta e uma lixeira, e mostrando ao computador que isso é uma maçã.
E quando você olha dessa forma, você não está realmente olhando da maneira correta para dimensioná-lo. Você precisa virá-lo em tamanho dessa forma. Então, estamos ensinando a ele todos os tipos de ginástica, se você preferir, sobre como ele pode, primeiro de tudo, detectar um pedaço de fruta, saber o que é esse pedaço de fruta e, então, realmente colocar medidas em torno desse pedaço de fruta e servi-lo como algo realmente simples de entender.
ABG: Certo. Então, temos uma câmera. Temos alguns, hardware e software. É uma combinação de coisas, certo?
KH: Correto, correto. Então, o aplicativo Spectre funciona em dois tipos diferentes de hardware. Nós o temos apenas em um iPad padrão, e nada sofisticado é necessário para o iPad. Apenas um iPad normal, e, de fato, alguns de nossos clientes compram iPads recondicionados, de segunda mão, para o que precisarem.
Eles podem estar em um pomar ou no galpão de embalagem. Basta levantar o iPad sobre o recipiente de frutas. Tire uma foto e, em segundos, nosso aplicativo Spectre está detectando as frutas naquele recipiente, medindo-as e dando a eles os resultados de tamanho em segundos.
ABG: Certo. Você falou sobre maçãs, e sabe o que eu não entro em detalhes aqui. Mas é? Cerejas são mencionadas em seus sites, e talvez um ou dois outros tipos de frutas. Isso se aplica a agora ou talvez no futuro com plantações em linha?
KH: É uma tecnologia que tem aplicações muito amplas. E esse é definitivamente o espaço em que as iniciamos, porque é onde muitos dos nossos clientes estavam, e é daí que os problemas surgiram – nossos clientes estavam nos alimentando e à indústria em geral, nos contando sobre os grandes problemas que eles tinham em torno da falta de dados iniciais sobre o tamanho. Então, maçãs é onde começamos. Então, a indústria cítrica veio até nós e pediu o mesmo tipo de tecnologia. Então, construímos modelos para laranjas, limões e tangerinas. Então, a indústria de cerejas veio até nós e disse, ei, se você acha que essas pessoas da maçã têm problemas, você deveria ver o tipo de problema com o qual temos que lidar, e é claro que eles têm esse cronograma louco e apertado entre colher, embalar e produzir na prateleira com o qual estão trabalhando. Então, obter dados de tamanho antecipadamente para eles se torna ainda mais crítico.
E então, é claro, tivemos muitas outras culturas de frutas com uma indústria nos abordando para modelos diferentes, que agora estamos olhando. Mas ao longo do caminho, também tivemos outras culturas, então, um modelo que já desenvolvemos é o modelo de cebola, que fizemos para um fantástico empacotador de cebola na Nova Zelândia que estava nos ajudando a testar algumas de nossas tecnologias. Então, sim, estávamos realmente interessados em colaborar com eles e colocar isso em funcionamento. Então, definitivamente, o futuro tem aplicações muito amplas e amplas para esse tipo de tecnologia.
ABG: Ok, aqui vai uma pergunta sobre a tecnologia. Os produtores em seus campos e todo membro da cadeia de suprimentos fica tipo, sabe. "Nossa, outra solução de software. Tenho software de contabilidade. Tenho problemas com drones." Todo mundo quer vender algo para eles. Como você convence alguém de que isso é algo que eles precisam integrar em outras soluções? É algo independente? Como isso funciona?
KH: Sim, essa é uma ótima pergunta, e acho que é uma responsabilidade que as empresas de tecnologia realmente precisam assumir, é que, da nossa perspectiva, muito do que fazemos é baseado em... simplicidade. Então, como podemos tornar as coisas mais simples e fáceis? E realmente incorporamos isso em nossas soluções de tecnologia. Então, tentamos tornar o mais fácil possível. Mas acho que trazer isso de mãos dadas é poder colaborar com outros provedores de tecnologia para criar integrações que permitam que produtores e embaladores consigam reunir todos os dados quando quiserem, dessa forma. Então, sim, isso é definitivamente algo em que estamos trabalhando muito neste ano nesse espaço. Já temos uma série de integrações em diferentes áreas da cadeia de suprimentos, seja integrações de integração para ajudar a tornar as coisas muito mais fáceis e simples para produtores que estão integrando novos funcionários o tempo todo. Então, estamos trabalhando com esse conjunto de integrações. Também trabalhamos com algumas casas de embalagem, diferentes partes de software também. Então, nós integramos nesse caminho para. E isso vai ser cada vez mais e mais disso, e é certamente algo que vemos como realmente importante, e é definitivamente parte de parte do nosso caminho até lá.
E então, como os persuadimos a comprar nossa tecnologia? Essa é uma pergunta muito justa. Teríamos que trazer essa tecnologia de uma forma que fosse simples de usar. E essa é uma tecnologia muito complexa. Há algo como 54 ferramentas e tecnologias por trás do Spectre. Então, estamos pegando toda essa tecnologia complexa e realmente a reduzindo a um balde de trabalho para torná-la simples. Pegar (algo) complexo e torná-lo simples é muito complicado, e requer muito investimento para fazer isso. Então, realmente temos um espaço no mercado. Nós nos tornamos conhecidos por essa simplicidade, o que é fantástico, então, isso nos ajuda.
Também estamos trazendo esse tipo de tecnologia para escala. Quando pensamos em nosso Spectre, pensamos naquela versão portátil, apenas tendo-o em um iPad e tirando uma foto. Trabalhamos com diferentes partes da indústria que tiveram requisitos ainda maiores, como as empresas de embalagem jurídica que têm 40 caminhões chegando todos os dias, e eles têm pelo menos 100.000 maçãs nesses caminhões que estão trazendo. Eles têm problemas em escala. Então, fomos muito rápidos em trabalhar com eles para encontrar soluções em escala.
Então, se falarmos sobre nossa mais recente inovação, que é o Spectre Top Down, que está pegando aquela tecnologia realmente simples de dimensionamento de frutas que criamos e, em seguida, conectando-a à instalação de uma câmera especial, agora podemos realmente tirar fotos, capturar, dimensionar e detectar mais de 5.000 maçãs em um caminhão, antes mesmo de ele terminar de descarregar em um depósito.
Então, o fato é que respondemos às necessidades da indústria e que tudo o que estamos criando nasce das necessidades da indústria. Não é das nossas estrelas da tecnologia sentadas ali dizendo, "Oh, isso é muito legal. Acho que alguém iria querer isso." É realmente nascido da necessidade. Então, isso é super útil. E o fato de que temos permanecido persistentes. Quando a tecnologia ficou realmente difícil de lidar, nós permanecemos persistentes, e nós impulsionamos isso, e chegamos ao fim, e trouxemos a solução para o mercado. E então trabalhamos com a indústria para ajustá-la e garantir que seja comercialmente valiosa.
É tudo isso que realmente nos coloca em uma posição em que agora temos a liderança global nessa tecnologia de dimensionamento precoce de frutas.
ABG: Você mencionou trabalhar com a indústria. Tenho certeza de que você faz isso toda vez que cria uma solução e diz, ok, vamos aplicá-la. Então alguém aparece e diz, "oh, isso é ótimo. Você consegue fazer isso?" Olhando para o seu site, há um monte de coisas listadas. Muitos dos nossos leitores são fabricantes desses tipos de insumos agrícolas. Você pode falar um pouco sobre o que está acontecendo lá?
KH: Sim, claro. Então, estamos procurando fornecer uma solução tão abrangente quanto possível para essa cadeia de suprimentos, ao mesmo tempo em que garantimos que não fiquemos muito distraídos e muito dispersos, que não possamos fazer as coisas bem e não terminemos.
Esse é um problema muito grande na indústria de tecnologia. Há muitos projetos que começam e nunca terminam, porque a próxima coisa emocionante aparece. Então, é preciso muita disciplina para manter o controle desses roteiros para garantir que você termine as coisas. O spray se encaixa em nossa solução de gerenciamento de pomares. Então, é onde estamos trabalhando com os produtores, e atualmente fornecemos a eles nosso aplicativo que os ajuda a digitalizar todos os processos do pomar - então, todo o gerenciamento de mão de obra, gerenciamento de colheita, gerenciamento de qualidade, tudo isso que eles podem fazer por meio de nosso aplicativo de gerenciamento. O spray é outra área em que temos trabalhado. Então, isso é tudo sobre ajudar a tornar mais fácil para os produtores gerenciarem seus programas de pulverização, montar esses planos de pulverização, gerenciar os períodos de retenção - todos esses elementos realmente críticos que estão vinculados à pulverização.
É uma área que reconhecemos ser realmente importante para os produtores, e decisões muito críticas são tomadas a partir de informações sobre pulverização. Então, o desbaste é apenas uma delas. Decisões de desbaste podem ser tomadas, e qualquer que seja o caminho que essa decisão tome pode realmente afetar o quanto de um pacote um cultivo vai manter longe das árvores.
Então, estamos tomando nosso tempo nesse espaço porque sabemos que ele tem um impacto realmente crítico para os produtores, então, não é algo que nós. Não temos uma mentalidade de cowboy. Não precisamos ser os primeiros a comercializar. Podemos observar e ver alguns dos erros que estão sendo cometidos. Podemos aprender com eles e levá-los conosco.
E estamos trabalhando com produtores e indústria para ver se este é um espaço em que queremos nos aprofundar e desenvolver ainda mais. Ou talvez uma dessas áreas dentro da nossa oferta onde o que mencionamos antes é poder trabalhar com outras soluções, para poder trazê-las e integrá-las. Então, ou procuraremos fazer tudo nós mesmos, ou procuraremos uma integração que se encaixe nesse espaço e preencha isso para nós, e não temos nenhum problema com nenhuma das duas?
Não sentimos, de uma perspectiva de marca ou ego, que temos que fazer tudo. Essa não é a resposta que traz o melhor valor para produtores e embaladores. Então, qualquer que seja a maneira que sentimos que vai resolver isso, a melhor é a maneira que iremos seguir.
ABG: Existem outros recursos que podem ou, eu acho, podem não sair disso. Você sabe que está explorando agora?
KH: Sim. E, de fato, nós acabamos de lançar (recentemente) o que chamamos de Speak to Dashboard. Então, ele está pegando todos os dados que coletamos com o Spectre com aquele aplicativo de dimensionamento de frutas e está servindo em um formato realmente fácil em um laptop para que as pessoas possam brincar com esses dados. Eles podem agrupar coisas. Eles podem olhar para a fruta saindo de um bloco específico ou uma certa variedade de fruta, e eu posso ver qual é o tamanho da cor que está saindo de lá. Então, essa foi outra iteração. Temos essa ótima tecnologia. Como podemos fornecer ainda mais valor a partir dela? E estamos sempre descobrindo isso porque muitas vezes a indústria nos diz como eles estão usando nossa tecnologia, e nós gostamos, "muito diferente. Nós nem pensamos nisso. É uma ótima ideia. Nunca pensamos em usar dessa forma." Então, aprendemos, aprendemos muito com a indústria.
Também estamos analisando outros tipos de problemas de qualidade que as pessoas gostariam de saber o mais cedo possível, então, podem ser informações como defeitos em frutas. Então, esse é certamente um espaço que estamos analisando. Somos questionados o tempo todo. Se pudermos. Por favor, pegue nossa tecnologia e conecte-a a um veículo com tração nas quatro rodas ou a um cortador de grama no pomar e capture todos os dados enquanto ainda estão na árvore — observando-os antes da colheita, realmente dimensionando. Então, estamos sempre interessados nesse espaço também.
ABG: Então, em vez de apenas um trabalhador parado ali com um iPad. Talvez, na verdade, alguém pudesse dirigir até lá e obter fileiras e fileiras, em vez de apenas algumas árvores aqui e ali.
KH: Sim. Bem, com a nossa tecnologia, então, com o Spectre o que acontece no momento é que estamos fornecendo os dados de dimensionamento mais cedo possíveis para frutas colhidas. Então, assim que eles pegam o primeiro bin, podemos dar a eles os dados. Eles estão acertando naquele estágio inicial, inicial, e o que nossos clientes estão nos pedindo além disso é que eles adorariam chegar a um ponto em que pudessem usar nossa tecnologia para realmente conseguir dimensionar a fruta enquanto ela ainda está na árvore em diferentes estágios. Então, é um espaço em que temos interesse, e provavelmente não vai dizer muito mais do que isso no momento.
ABG: Certo, não quero criar problemas para ninguém aqui, prometendo algo que ainda não existe.
KH: Sabemos que há muitas pessoas interessadas no que estamos fazendo neste espaço. Então, até termos algo para trazer, se é isso que decidimos fazer. Não precisamos falar muito sobre isso.
ABG: Justo. O que mais precisamos saber?
KH: Ah, essa é uma boa pergunta, eu acho, pois a maioria dos seus ouvintes provavelmente tem uma compreensão sobre por que o tamanho é importante, mas alguns deles podem não ter. Então, eu acho que é provavelmente apenas algo para tocar, e talvez se eu pudesse apenas pintar um pouco de um quadro pode ser útil para isso. Então, se você imaginar uma embalagem de frutas que não tem nosso tipo de tecnologia. E digamos que eles são uma embalagem de maçãs. Eles têm grandes trilhos de topo aberto entrando nos locais de recebimento se eles embalam casas, e eles podem ter como 40 caminhões chegando por dia. Eles têm mais de 100.000 peças de fruta naquele caminhão, e antes de terem tecnologia como a nossa, eles teriam QC, equipe de controle de qualidade naquela embalagem.
Se tivessem tempo, eles iriam, talvez pegariam cerca de 50 frutas daquele caminhão inteiro de frutas que estava chegando e então pegariam um paquímetro e mediriam cada uma dessas frutas, registrariam essas informações e tentariam colocar essas informações em algo significativo.
Então, se você pensar sobre isso, é como um tamanho de amostra de 0,5% que eles estão obtendo. E então eles estão tomando todas essas decisões críticas em torno de, "para quem posso vender essa fruta, qual mercado quer esse tamanho, quando posso comprometer esse pedido e dizer, 'sim, eu tenho isso?' Por quanto tempo preciso armazenar essa fruta? Como preciso configurar minha linha de embalagem e a embalagem e tudo o mais que vem com isso."
Esse é um tamanho de amostra tão pequeno para tomar esse tipo de decisão. E o que aconteceria é que, por ser tão pequeno e levar tanto tempo para coletar esses dados, por ser tão pequeno, é bem sem sentido. E, na verdade, pode ser que a imprecisão dele, por ser tão pequeno, possa levar a decisões realmente ruins.
E essas decisões podem significar que você vai e armazena aquela fruta e pensa que em alguns meses terá o tamanho certo de fruta para embalar para um determinado varejista. Então, você traz aquela fruta. Você começa a passá-la por uma máquina classificadora comercial enorme, multimilionária e realmente cara, e essa máquina classificadora para e diz: "Espere um minuto. Você não tem o tamanho para aqui. Esta não é a fruta do tamanho que você pensou que era." Então, para uma casa de embalagem, é seu pior pesadelo, porque eles estão todos preocupados com eficiência e em fazer com que a linha de embalagem funcione sem problemas. Então, eles têm que parar tudo o que estão fazendo. Eles podem ter 100 funcionários espalhados pelo depósito prontos para fazer a verificação e a embalagem, e todos esses trabalhos diferentes que estão fazendo. Todo mundo para. Tudo para. O custo não para.
Então, você está pagando pessoas para ficarem ali. Elas não podem estar fazendo seus trabalhos, porque essa fruta é do tamanho errado. Então, você tem que tomar decisões sobre: O que você vai fazer com isso? E onde você vai conseguir as outras frutas que você pensou que tinha para realmente preencher esse pedido que você prometeu que poderia entregar.
Então, esse era o cenário que estava acontecendo. E com essa tecnologia, agora, quando você tem o mesmo caminhão passando, e você está dimensionando cerca de 5.000 maçãs de uma vez, antes mesmo que o pedaço esteja pronto.
Agora você tem um tamanho de amostra muito maior, o que é extremamente significativo. É quase 10.000% a mais do que o tamanho de amostra inicial que você está obtendo. Então, é simplesmente enorme. Agora você pode tomar algumas boas decisões.
ABG: Isso faz sentido. Eu queria perguntar isso a você. Eu deveria ter perguntado antes. Isso meio que se encaixa em uma parte diferente da nossa conversa. Estávamos falando sobre problemas de pulverização, e eu sei que isso ainda é algo que está sendo analisado. Em termos de integração, seja a solução com outros tipos de software, ou contabilidade, ou o que quer que seja, as questões regulatórias estão mudando o tempo todo. Há algum elemento que faz parte disso que lida com esse lado da equação?
KH: Esse é um ponto muito bom. É um dos maiores e mais onerosos fardos que essa indústria em particular, a indústria de produtos agrícolas, realmente enfrenta. E é contínuo. Assim que uma regulamentação entra, e você está lidando com ela, então outra coisa (surge). Então, é realmente difícil para todas as partes da cadeia de suprimentos. As áreas em que ajudamos ao longo do caminho. Temos trazido muitas melhorias diferentes para o nosso trabalho com coisas como mudanças e taxas de salário mínimo - a introdução de taxas de salário mínimo em diferentes estados ao longo do tempo. tempo dobrado, todos esses diferentes tipos de problemas trabalhistas que estão surgindo. Agora, em nosso aplicativo de gerenciamento de pomares, por exemplo, capturamos todos os dados de tempo em que os trabalhadores estão trabalhando e também capturamos uma taxa por peça.
Então, precisamos escolher a taxa por peça. E então você, é claro, tem que fazer alguma ginástica mais uma vez, ok, se alguém está escolhendo a taxa por peça, mas não escolheu o suficiente em um dia,
Tenho que pagar a eles o salário mínimo. Então, qual é a diferença aí? Quanto é o complemento que tenho que pagar a eles — todos esses tipos de complicações. Então, trouxemos ao mercado nos últimos dois anos uma tecnologia que ajuda a resolver isso. Estamos fazendo todo esse trabalho para eles, então, é tão simples quanto quando você está registrando um trabalhador em seu pomar, você está capturando os horários de início, você está capturando os horários de término. Estamos capturando por meio de nosso módulo de colheita todas as frutas que eles estão colhendo e marcando-as. Então, sabemos de quem vem, de onde veio, quais variedades, etc. são.
Muitos dados de rastreabilidade bons por meio disso também. E então também estamos, dentro do nosso aplicativo, fazendo todos os cálculos do salário mínimo no top up, então, quando se trata da pessoa da folha de pagamento, eles basicamente clicam em um botão e é isso que eles têm que fazer. Então, anteriormente esse tipo de requisito provavelmente teria conjuntos triplos de caligrafia ou entrada de dados em computadores, e então, tentar ajudar a tornar tudo isso mais fácil é realmente importante. Capturar informações como de onde vêm as frutas. Isso é realmente importante. Nós cuidamos muito disso por meio do nosso módulo de colheita.
ABG: Claro, eu sei que você tem operações, ou melhor, pessoas usando a solução. E aqui nos EUA – no estado de Washington, a grande área de cultivo de maçãs. Obviamente, na Nova Zelândia, onde você está localizado. Estou supondo que há alguns outros países em que você está.
KH: Sim. Como empresa, começamos em 2016, e a Nova Zelândia é nosso país de origem, onde começamos. Tivemos muita sorte de ter produtores incríveis para trabalhar aqui. E eu tenho um fato engraçado, então, que a Nova Zelândia é a líder mundial, para a maior produção de maçãs por hectare no planeta. Então, vá Nova Zelândia, um pequeno país no fim do mundo fazendo coisas ótimas. Então, com isso, com esse tipo de herança, tem sido um lugar fantástico para nós sermos originários de uma base. A Nova Zelândia foi nosso primeiro grande mercado. Então, tivemos muita sorte de ser apresentados a alguns produtores e embaladores fantásticos em Washington, e isso começou nossa incursão no mercado dos EUA. Temos muita sorte de poder chamar (vários produtores proeminentes) de nossos clientes. Nós nos sentimos muito, muito sortudos por isso, não apenas porque eles são clientes incríveis de se ter, mas são empresas tão focadas em qualidade e inovação para se trabalhar. Então, quando estamos tentando trazer grandes soluções para esses problemas, eles são pessoas incríveis para se trabalhar. Então, um grande grito para eles. Também estamos no México e no Chile. Também estamos na Austrália, e agora estamos na Itália também, e trabalhando com muitos outros produtores e embaladores em muitos outros países que querem pegar nossa tecnologia.
ABG: Certo? Bem, eu quero agradecer à contadora de histórias principal da Hectre, Kylie Hall. Obrigada por estar conosco. Alguém quer saber mais sobre a empresa ou as soluções que você oferece? Como eles devem fazer isso?
KH: Basta nos procurar online. Nosso site é www.hectre.com, ou sinta-se à vontade para entrar em contato comigo diretamente para [email protected].
ABG: Ótimo. Muito obrigado pelo seu tempo.
KH: Muito obrigado.
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