Hanademi

Where training software wins the cheese floor

14 slides · $7.38 · 30 min · 2026-07-06 language
ENES
theme
LightDark
view
DeckTableTalk
brand
HanademiPlatzi
Where training software winsthe cheese floorMade for Freddy Vega, by Hanademi
Dónde el software decapacitación gana el pisoqueseroMade for Freddy Vega, by Hanademi
Food plants lose workers faster than anyother factory floorAnnual worker turnover by manufacturing sub-industry, upper end of reported ranges, 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: The Resource Company. (2025). Average turnover rate manufacturing industry: 2025 research.Unit% turnover36%Food & beverage34%Textiles32%Plastics & rubber30%Wood & paper28%Metal fab26%Automotive parts24%Electronics22%Chemicals
Start where the pain is. Of every manufacturing sub-industry, food and beverage loses the most people, roughly 36% a year, ahead of textiles, plastics and metals. This is not a nuisance; it is the single most expensive, least-solved problem on the floor. Everything else in this deck follows from that leak.
Las plantas de alimentos pierden trabajadores másrápido que cualquier otra fábricaRotación anual de trabajadores por subsector manufacturero, extremo superior de los rangos reportados,2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: The Resource Company. (2025). Average turnover rate manufacturing industry: 2025 research.Unidad% de rotación36 %Alimentos y bebidas34 %Textiles32 %Plásticos y caucho30 %Madera y papel28 %Metalmecánica26 %Autopartes24 %Electrónica22 %Químicos
Empecemos por el dolor. De todos los subsectores manufactureros, alimentos y bebidas pierde más gente, cerca del 36% al año, por delante de textiles, plásticos y metales. No es una molestia: es el problema más caro y menos resuelto del piso. Todo lo demás en esta presentación parte de esa fuga.
Food processing turnover runs near 32%,about 2.5 times the manufacturing average.This 32%-vs-13% comparison is contested across sources; treat it as a directionalbenchmark, not a precise figure.Sources: ZipDo. (2026). HR in the food processing industry statistics.
Put a multiple on it. Food processing turnover sits around 32% against a manufacturing norm near 13%, so plants replace workers roughly two and a half times as often as the average factory. That gap is the whole business case for anyone selling retention.
La rotación en procesamiento de alimentosronda el 32%, cerca de 2,5 veces elpromedio manufacturero.Esta comparación de 32% frente a 13% está en disputa entre fuentes; tómese comoreferencia direccional, no como cifra precisa.Fuentes: ZipDo. (2026). HR in the food processing industry statistics.
Pongámosle un múltiplo. La rotación en procesamiento de alimentos ronda el 32% frente a una norma manufacturera cercana al 13%, así que las plantas reemplazan personal unas dos veces y media más seguido que la fábrica promedio. Esa brecha es el caso de negocio de quien venda retención.
A third of new hires quit in the first 30 daysShare of new-hire departures that occur within the first 30 days, food processing.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: FirstHR. (2026). Manufacturing turnover rate: 2026 benchmarks.Unit% of departures33%Leave within 30 days
The leak has a location. A third of everyone who quits is gone inside the first month, before they are even productive. That means onboarding is not a formality, it is the retention decision. Whoever owns the first 30 days of training owns the churn number.
Un tercio de los nuevos empleados renunciaen los primeros 30 díasProporción de salidas de nuevos empleados que ocurren dentro de los primeros 30 días, procesamiento dealimentos.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: FirstHR. (2026). Manufacturing turnover rate: 2026 benchmarks.Unidad% de salidas33 %Se van en 30 días
La fuga tiene un lugar. Un tercio de quienes renuncian se va en el primer mes, antes de ser productivos. Eso significa que la incorporación no es un trámite: es la decisión de retención. Quien controle los primeros 30 días de capacitación controla la rotación.
Replacing a single production workercosts $20,000 to $40,000 in hiring,onboarding and lost output.The $20K-$40K estimate bundles hiring, onboarding and lost output for a singleproduction worker.Sources: FirstHR. (2026). Manufacturing turnover rate: 2026 benchmarks.
Now price the leak. Each departure runs $20,000 to $40,000 once you count recruiting, onboarding and the output nobody made while the line was short. Multiply that by a 36% churn rate across thousands of workers and the number that keeps a plant manager up at night is enormous.
Reemplazar a un solo operario deproducción cuesta 20.000 a 40.000dólares en contratación, incorporación yproducción perdida.La estimación de 20.000 a 40.000 dólares agrupa contratación, incorporación yproducción perdida por un solo operario.Fuentes: FirstHR. (2026). Manufacturing turnover rate: 2026 benchmarks.
Ahora pongámosle precio a la fuga. Cada salida cuesta entre 20.000 y 40.000 dólares sumando reclutamiento, incorporación y la producción que nadie hizo con la línea corta. Multiplíquelo por un 36% de rotación en miles de trabajadores y el número que desvela al gerente de planta es enorme.
Meat and food processing runs nearlydouble the injury rateRecordable injuries per 100 workers, meat processing versus all manufacturing and private industry,2024.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Meat Institute. (2024). Meat and poultry industry continues to improve safety of workforce.; Smith, S. M.(2017). How safe are the workers who process our food? U.S. Bureau of Labor Statistics.Unitinjuries per 100 workersMeat processing5.4Manufacturing3.8Private industry3
Turnover is not the only human cost. Food and meat processing floors are genuinely hazardous: 5.4 recordable injuries per 100 workers, against 3.0 for private industry overall. Safety and training are the same conversation here, and that link is exactly what a training vendor can sell.
El procesamiento de carne y alimentos casiduplica la tasa de lesionesLesiones registrables por cada 100 trabajadores, procesamiento de carne frente a toda la manufactura y laindustria privada, 2024.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Meat Institute. (2024). Meat and poultry industry continues to improve safety of workforce.; Smith, S. M.(2017). How safe are the workers who process our food? U.S. Bureau of Labor Statistics.Unidadlesiones por 100 trabajadoresProcesamiento de carne5,4Manufactura3,8Industria privada3
La rotación no es el único costo humano. Los pisos de procesamiento de carne y alimentos son realmente peligrosos: 5,4 lesiones por cada 100 trabajadores, frente a 3,0 en la industria privada. Seguridad y capacitación son aquí la misma conversación, y ese vínculo es justo lo que un proveedor de capacitación puede vender.
The raw material keeps growing, and sodoes the cheeseUS raw cattle milk production (tonnes) beside US cheese output (million metric tons), FAOSTAT and USDA.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Food and Agriculture Organization of the United Nations. (n.d.). Raw milk of cattle - Production (t)[FAOSTAT 882:5510]. FAOSTAT.; Statista. (2025). Volume of cheese produced in the U.S. 2013-2025.Unitmilk (tonnes) and cheese (million metric tons)US milk production (tonnes)67M102.5M19902024US cheese output (million metric tons)5.06.620132025
The volume is real and it only goes up. American milk output has climbed past 102 million tonnes, and cheese production has risen every single year to 6.6 million metric tons in 2025. That is the raw material every converter buys, and a growing pie is a friendlier place to sell tools.
La materia prima sigue creciendo, y elqueso tambiénProducción de leche cruda de vaca en EE. UU. (toneladas) junto a producción de queso (millones detoneladas), FAOSTAT y USDA.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Food and Agriculture Organization of the United Nations. (n.d.). Raw milk of cattle - Production (t)[FAOSTAT 882:5510]. FAOSTAT.; Statista. (2025). Volume of cheese produced in the U.S. 2013-2025.Unidadleche (toneladas) y queso (millones de toneladas)Producción de leche en EE. UU. (toneladas)67 M102,5 M19902024Producción de queso en EE. UU. (millones de toneladas)5,06,620132025
El volumen es real y solo sube. La producción de leche estadounidense superó los 102 millones de toneladas, y la de queso creció cada año hasta 6,6 millones de toneladas en 2025. Esa es la materia prima que compra cada convertidor, y un pastel que crece es un mejor lugar para vender herramientas.
America's cheese market heads toward$36.6 billion by 2031US cheese market value, USD billions, 2025 actual with 2026 and 2031 projected.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Mordor Intelligence. (2026). United States cheese market size and share analysis.; IMARC Group. (2026). Cheese manufacturing plantproject report.; BRCGS. Food safety global standard.UnitUSD$30B$35B202520262031$28.4B in 2025$36.6B projected by 2031
The prize is big and getting bigger, worth $28.4 billion today and forecast to hit $36.6 billion by 2031. But do not confuse size with easy money: net margins run only 12% to 18%, and to sell into it at all you must speak audit, the BRCGS standard alone covers over 22,000 sites in 130 countries. Volume is high, room for error is not.
El mercado de queso de EE. UU. va hacia36.600 millones para 2031Valor del mercado de queso de EE. UU., miles de millones USD, 2025 real con 2026 y 2031 proyectados.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Mordor Intelligence. (2026). United States cheese market size and share analysis.; IMARC Group. (2026). Cheese manufacturing plantproject report.; BRCGS. Food safety global standard.UnidadUSD$30 mil M$35 mil M20252026203128.400 M en 202536.600 M proyectados a 2031
El premio es grande y crece: vale 28.400 millones hoy y se proyecta en 36.600 millones para 2031. Pero tamaño no es dinero fácil: los márgenes netos van solo del 12% al 18%, y para venderle hay que hablar de auditorías, solo el estándar BRCGS cubre más de 22.000 sitios en 130 países. El volumen es alto; el margen de error no.
Raw milk is 70 –80% of cheeseplant operating expenses,dominating all other costs.Because raw milk is a pass-through commodity cost, labor becomes the largest lever aplant can actually manage.Sources: IMARC Group. (2026). Cheese manufacturing plant project report.
Here is why margins stay thin. Milk swamps the cost sheet, 70% to 80% of everything a plant spends, and a converter cannot negotiate the price of milk. So the only real lever left is the cost you control on the floor, and that is people. Remember this number when we get to the pitch.
La leche cruda es 70 –80% degastos operativos, dominandotodos los demás costos.Como la leche cruda es un costo de materia prima que se traslada, la mano de obra pasaa ser la mayor palanca que una planta puede gestionar.Fuentes: IMARC Group. (2026). Cheese manufacturing plant project report.
Por esto los márgenes son finos. La leche domina la hoja de costos, del 70% al 80% de todo lo que gasta una planta, y un convertidor no puede negociar el precio de la leche. Así que la única palanca real es el costo que se controla en el piso: la gente. Recuerde este número cuando lleguemos a la propuesta.
Labor is 57% of the cost a plant actuallycontrolsLabor as a share of in-plant cheese manufacturing cost, cooperative-plant cost study.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Dairy product manufacturing costs at cooperative plants. AgEcon Search.Unit% of in-plant cost57.4%Labor share
Once milk is off the table, labor is the mountain. Inside the costs a plant controls, people are 57%, more than everything else combined. That is why a tool that keeps workers longer and gets them productive faster is not a nice-to-have, it hits the largest controllable line on the P&L.
La mano de obra es el 57% del costo que unaplanta realmente controlaMano de obra como proporción del costo de fabricación de queso dentro de la planta, estudio de costos decooperativas.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Dairy product manufacturing costs at cooperative plants. AgEcon Search.Unidad% del costo en planta57,4 %Participación de mano de obra
Quitada la leche, la mano de obra es la montaña. Dentro de los costos que la planta controla, la gente es el 57%, más que todo lo demás junto. Por eso una herramienta que retiene trabajadores y los hace productivos antes no es un lujo: golpea la mayor línea controlable del estado de resultados.
Ornua grew turnover about 50% in fiveyearsOrnua group turnover, EUR billions, 2020 to 2025 full-year results.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Ornua. (2026). Ornua publishes full-year results for 2025.; Ornua. Annual reports archive.; RTE. (2026). Kerrygold-maker Ornuareports rise in turnover, profits.Hanademi analysis: Turnover rising from 2.3 billion to 3.45 billion euros is a gain of 1.15 billion, about 50 percent, achieved despite dairy prices fallingup to 40 percent late in 2025.UnitEUREUR0EUR1BEUR2BEUR3B2020202320242025EUR 2.3B in 2020EUR 3.45B in 2025
Meet buyer two. Ornua, the Kerrygold owner, is co-op owned, Dairygold alone holds about 20%, and it grew turnover roughly 50% to EUR 3.45 billion over five years. It is a very different animal from Great Lakes: a scaled exporter tied to Irish dairy farmers, and its posture right now is efficiency, not experiments.
Ornua aumentó su facturación cerca del 50%en cinco añosFacturación del grupo Ornua, miles de millones EUR, resultados anuales 2020 a 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Ornua. (2026). Ornua publishes full-year results for 2025.; Ornua. Annual reports archive.; RTE. (2026). Kerrygold-maker Ornuareports rise in turnover, profits.Análisis de Hanademi: La facturación que sube de 2.300 millones a 3.450 millones de euros es una ganancia de 1.150 millones, alrededor del 50 porciento, lograda pese a la caída de hasta el 40 por ciento en los precios lácteos a finales de 2025.UnidadEUREUR0EUR1 mil MEUR2 mil MEUR3 mil M20202023202420252.300 M EUR en 20203.450 M EUR en 2025
Este es el comprador dos. Ornua, dueña de Kerrygold, es de cooperativas, Dairygold sola posee cerca del 20%, y creció su facturación un 50% hasta 3.450 millones de euros en cinco años. Es un animal muy distinto a Great Lakes: un exportador escalado ligado a los lecheros irlandeses, y su postura ahora es eficiencia, no experimentos.
Alchemy customers cut injuries by up to80%Vendor-reported reductions in injuries or incidents at named clients after Alchemy training.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Intertek Alchemy. Case study: Tandem Foods (formerly TruFood).; Intertek Alchemy. Case study: Maple Leaf Foods.Vendor-reported outcomes across different metrics (injuries and incidents).Unit% reduction80%Tandem Foods60%Maple Leaf Foods30%Keurig Dr Pepper
And it works, or at least the vendor says it does, loudly. Tandem Foods reports 80% fewer injuries, Maple Leaf 60% fewer incidents, Keurig Dr Pepper 30% fewer. Take the numbers with the usual grain of salt for vendor case studies, but the direction is what sells: training that visibly moves the safety number.
Los clientes de Alchemy reducen lesioneshasta un 80%Reducciones de lesiones o incidentes reportadas por el proveedor en clientes nombrados tras lacapacitación de Alchemy.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Intertek Alchemy. Case study: Tandem Foods (formerly TruFood).; Intertek Alchemy. Case study: Maple Leaf Foods.Resultados reportados por el proveedor en distintas métricas (lesiones e incidentes).Unidad% de reducción80 %Tandem Foods60 %Maple Leaf Foods30 %Keurig Dr Pepper
Y funciona, o al menos el proveedor lo dice, fuerte. Tandem Foods reporta 80% menos lesiones, Maple Leaf 60% menos incidentes, Keurig Dr Pepper 30% menos. Tómese los números con la cautela habitual de los casos del proveedor, pero lo que vende es la dirección: capacitación que mueve visiblemente el número de seguridad.
AI training and food automation are bothboomingAI-powered corporate training and food processing automation markets, USD billions, projected.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: Mordor Intelligence. (2026). AI-powered corporate training market.; Mordor Intelligence. (2026). Food processing automationmarket.UnitUSD billionsAI-powered corporate training$6.3B$18.2B20252031Food processing automation$27.9B$40.1B20252030
Now the tailwind. AI-powered corporate training is projected to more than double from $7.5 billion to $18.2 billion by 2031, and food processing automation climbs from $28 billion to $40 billion by 2030. A new entrant is not fighting the current, it is riding two of them at once.
La capacitación con IA y la automatizaciónalimentaria están en augeMercados de capacitación corporativa con IA y de automatización del procesamiento de alimentos, miles demillones USD, proyectados.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: Mordor Intelligence. (2026). AI-powered corporate training market.; Mordor Intelligence. (2026). Food processingautomation market.Unidadmiles de millones USDCapacitación corporativa con IA$6,3 mil M$18,2 mil M20252031Automatización del procesamiento de alimentos$27,9 mil M$40,1 mil M20252030
Ahora el viento a favor. La capacitación corporativa con IA se proyecta a más que duplicarse, de 7.500 a 18.200 millones para 2031, y la automatización del procesamiento de alimentos sube de 28.000 a 40.000 millones para 2030. Un nuevo entrante no pelea contra la corriente, monta dos a la vez.
MIT found 95% of enterprise AI pilotsdeliver no measurable profit whatsoever.MIT attributes the failures to integration and learning gaps, not to model capability.Sources: Food Industry Executive. (2026). Food manufacturers are adopting AI fast. Few have made it pay off at scale.
Here is the honest counterweight. MIT found that 95% of enterprise generative-AI pilots produce no measurable profit, and the blame is integration and learning gaps, not the model. That is not a reason to stay out, it is the reason the winner is whoever solves adoption on a real floor, not whoever ships the flashiest demo.
El MIT halló que 95% de pilotosempresariales de IA generativa no danganancia medible.El MIT atribuye los fracasos a los vacíos de integración y aprendizaje, no a la capacidaddel modelo.Fuentes: Food Industry Executive. (2026). Food manufacturers are adopting AI fast. Few have made it pay off at scale.
Este es el contrapeso honesto. El MIT halló que el 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no producen ganancia medible, y la culpa es de la integración y el aprendizaje, no del modelo. No es razón para quedarse afuera, es la razón por la que gana quien resuelve la adopción en un piso real, no quien lanza el demo más vistoso.
Only 6% of food brands are fully digitalShare of food and beverage brands running manual processes versus fully digital operations, 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiSources: TraceGains. (2025). Digital drag report.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unit% of brandsStill mostly manual69%Fully digital6%11.5x
End on the opening. Food and beverage is one of the least digitized industries on earth, 69% still mostly manual and only 6% fully digital. These buyers are also largely family-run, which research says makes them cautious and slow to adopt. That caution is the moat and the opportunity at once: barely anyone has landed yet, and whoever earns a conservative floor's trust gets a wide, sticky field to themselves.
Solo el 6% de las marcas de alimentos estátotalmente digitalizadoProporción de marcas de alimentos y bebidas con procesos manuales frente a operaciones totalmentedigitales, 2025.Made for Freddy Vega, by HanademiFuentes: TraceGains. (2025). Digital drag report.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidad% de marcasAún mayormente manual69 %Totalmente digital6 %11,5x
Cerremos con la apertura. Alimentos y bebidas es uno de los sectores menos digitalizados del mundo, 69% aún mayormente manual y solo 6% totalmente digital. Estos compradores además son en gran parte familiares, lo que según la investigación los hace cautos y lentos para adoptar. Esa cautela es a la vez la muralla y la oportunidad: casi nadie ha aterrizado, y quien gane la confianza de un piso conservador se queda un campo amplio y pegajoso para sí.

The research behind this deck

Cheese conversion is a $28 billion, thin-margin business bleeding workers faster than any factory floor. Great Lakes Cheese and Ornua are the buyers to know, and AI-powered training is the wedge, if a cautious, barely-digitized industry will actually adopt it.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español