Industria agroalimentaria e inteligencia artificial: guía para la optimización de sistemas de producción

El uso de soluciones de inteligencia artificial en industrias agroalimentarias supone una mejora en la calidad del producto, evita la aparición de defectos, optimiza el mantenimiento de los equipos y da lugar a una gestión efectiva de los recursos disponibles. ¿Cómo lo consigue? Te lo contamos, incluyendo algunos casos reales de uso.

Los avances tecnológicos han mejorado notablemente las cifras de negocio, así como aspectos relacionados con las condiciones de trabajo. Esta mayor competitividad también se ha visto reflejada en el ofrecimiento de productos en condiciones óptimas y que, además, se ajustan a las preferencias de unos clientes cada vez más exigentes con su alimentación.

Por tanto, es vital para las empresas de este sector no dejar pasar el tren de la conocida Cuarta Revolución Industrial. Un momento clave, cuyo no aprovechamiento podría hacer que se quedasen atrás respecto a sus competidores, con consecuencias que podrían suponer la continuidad del funcionamiento de la empresa.

¿Cómo afrontar la transformación digital en una industrias agroalimentaria? ¿Qué tecnologías necesito? ¿Está mi empresa preparada para la digitalización? Si te has hecho estas preguntas, u otras relacionadas, ¡estás en el lugar perfecto para ponerte en marcha! Porque la única manera de cambiar, es empezar a actuar.

¿Por qué necesita la industria agroalimentaria digitalizarse?

Sólo si no estás convencido del todo de que la digitalización sea aplicable a cualquier empresa, aquí dejamos algunos motivos por los que la industria agroalimentaria debe marcarse como objetivo llegar a ser Industria 4.0:

• Toma de decisiones de gestión más acertadas y seguras, al estar basadas en datos.
• El retorno de inversión o ROI crecerá notablemente, pudiendo hacerlo entre un 10% y un 20% en los años siguientes.
• La aplicación de tecnologías como Internet de las Cosas y la robótica puede hacer que la productividad sea entre un 45% y un 55% mayor.
• Mejoras en el mantenimiento de los equipos, de forma que estos estarán operativos durante mayor tiempo (10%-20% más) y evitando pérdidas por inactividad, gasto inútil de electricidad o aparición de defectos de fabricación. Los costes de mantenimiento caerán entre un 5% y un 10%.
• Mayor trazabilidad, sobre todo en entornos rurales tradicionales, de manera que se encuentren interconectados todos los agentes de la cadena de valor, desde el campo hasta la mesa.
• Optimizar el cumplimiento de las leyes y normativas relacionadas.
• Reducción de la carga administrativa.
• Mayor transparencia y trazabilidad en todos los procesos de fabricación.
• Mayor sostenibilidad.

¿Cuál es la situación de la industria agroalimentaria 4.0?

Con todas estas ventajas, es natural que las empresas agroalimentarias se decanten por esta transformación digital. Una afirmación que se sustenta sobre sólidas cifras.

Podemos comenzar con las publicadas por el Osservatorio Smart Agrifood del Politecnico di Milano y el Laboratorio Rise de la Universidad de Brescia, que analizaron a 110 empresas y más de 300 soluciones tecnológicas del mundo Smart Agrifood:

• La tecnología digital en agricultura ha alcanzado una facturación de entre 370 y 430 millones de euros (un crecimiento del 270% en comparación con 2017).
• En 2018 la facturación alcanzó unos 7.000 millones de dólares (duplicando así las cifras de 2017), alcanzando el 18% del mercado europeo y 5% del mercado global.

Por otra parte, también merece la pena identificar los principales obstáculos que sufre la digitalización agroalimentaria. Según un trabajo sobre el impacto de la transformación digital en agricultura, estos son:

• Una inadecuada percepción de la necesidad de innovación.
• Falta de figuras calificadas con las habilidades necesarias para impulsar una transformación digital.
• Incapacidad de evaluar de manera efectiva el impacto de las inversiones.
• Frenos que se acentúan aún más en negocios tradicionales de corte no industrial.

¿Y en España?

En el caso de España, debemos destacar la presencia de iniciativas gubernamentales, como la Estrategia de Digitalización del Sector Agroalimentario y Forestal y del Medio Rural, que pretende:

• Impulsar la conectividad en el medio rural, reduciendo de esta forma la brecha digital existente.
• Impulsar la creación de negocios y la evolución empresarial tomando como referencia la tecnología.
• Darle a los datos el protagonismo que merecen a la hora de digitalizar el sector agroalimentario.

¿Qué tecnologías son las más implicadas?

Continuando con el estudio del Osservatori Smart Agrifood, éste identifica los tipos de tecnologías más utilizados por el sector agroalimentario, que son:

• Internet de las cosas (IoT), robótica y drones (49%).
• Relacionadas con el análisis de datos, como Inteligencia Artificial y la visión por computador (22%).
• Maquinaria y equipos (16%).
• Componentes tecnológicos (7%).

Cómo empezar con la digitalización de la industria agroalimentaria

Para aplicar las tecnologías propias de la Industria 4.0 a una industria agroalimentaria, lo primero que debemos hacer es conocer al detalle todo lo que ocurre en la misma. Este análisis en profundidad de la realidad del entorno, de sus procesos y sus actores, nos hará determinar con certeza sus necesidades y, por tanto, qué soluciones aplicar para su optimización.

De esta manera, invertiremos de una forma inteligente, no derrochando en tecnologías que no aporten nada a nuestra fábrica. Además, sabremos en qué aspectos concretos deberemos intervenir, puesto que es posible que no todas las líneas, secciones o procesos exijan el uso de estas soluciones digitales.

También merece la pena destacar que es posible el aprovechamiento de infraestructuras y tecnologías que ya tengamos previamente operativas en la planta, incluso aquellas que tienen varios años de antigüedad. Con esto podemos reducir notablemente la inversión destinada a la digitalización.

Por último, no debemos olvidar que la transformación digital es un cambio en el que las personas deben permanecer en su centro. Por ello debemos trabajar intensamente para que los equipos humanos sean plenamente conscientes de las ventajas que trae consigo, tanto para la empresa, como para ellos. Además, puede que sea necesario establecer planes de formación para que se adapten al uso de las nuevas herramientas.

Implementando la inteligencia artificial en la industria agroalimentaria

Ya hemos hablado de cómo, gracias a la inteligencia artificial, las empresas agroalimentarias ven mejoradas sus capacidades. Es momento de entrar con algo más de profundidad en cómo lo consiguen.

Gracias al uso de sensores y dispositivos como los propios de IoT, se recogen en tiempo real ingentes cantidades de información que son de alto valor para los gestores empresariales.

El estudio de las relaciones entre estas variables da lugar al modelo de funcionamiento. Gracias a él se establecen las relaciones causa-efecto propias del proceso que estamos estudiando, incluso las aparentemente menos evidentes.

Una vez que disponemos de nuestro modelo de funcionamiento, éste será la base del funcionamiento de otras prestaciones clave. Una de ellas es la capacidad de predecir resultados a partir del incesante flujo de datos existente.

Por otra parte, los algoritmos propios del sistema de inteligencia artificial también son capaces de tomar decisiones prescriptivas de gestión que, según su criterio y en base al contexto, serán las más acertadas. 

Inteligencia artificial, prevención de defectos y mantenimiento de los equipos

La identificación precoz de defectología en una fábrica está muy relacionada con el mantenimiento adecuado de la maquinaria implicada y con los parámetros productivos. Aquí la inteligencia artificial tiene mucho que aportar, dando forma a algunos de los métodos de mantenimiento más eficientes y fiables.

Los 4 tipos de mantenimiento existentes son los siguientes:

• Mantenimiento correctivo: se actúa una vez que la máquina está fallando o que el defecto que origina se ha hecho evidente.
• Mantenimiento preventivo: se interviene periódicamente según una planificación preestablecida, sin considerar la situación real de los equipos.
• Mantenimiento predictivo: usa métodos de análisis avanzado de datos e inteligencia artificial para detectar futuros fallos.
• Mantenimiento prescriptivo: es el resultado de la evolución del mantenimiento predictivo, nos aconseja cuándo actuar en función de los datos obtenidos y procesados.

De estos 4 métodos, son 2 (mantenimiento predictivo y prescriptivo) los que hacen uso de la inteligencia artificial, demostrando ser los que ofrecen mejores resultados.

Casos de la aplicación de la inteligencia artificial en la industria agroalimentaria

Acabamos de ver cómo la inteligencia artificial se aplica para mantener adecuadamente la maquinaria y los dispositivos productivos, así como también es capaz de predecir resultados y de proporcionarnos las decisiones de gestión más adecuadas.

Para ser aún más conscientes de todo lo que puede hacer por el sector agroalimentario, vamos a estudiar algunos casos concretos de aplicación de la misma en los que hemos participado activamente.

Predicción del riesgo de rotura en pasta seca (macarrones, fideos, etc.)

Con el uso conjunto de inteligencia artificial y de visión por computador, pudimos conocer el grado de fragilidad de estas pastas, de manera que los responsables de fabricación pudiesen variar parámetros en las líneas de producción o intervenir en la maquinaria, evitando roturas en el producto durante su manipulación y transporte y, por tanto, malas experiencias para los usuarios finales.

Gestión de la recogida de productos frescos

Para los responsables de explotaciones agrícolas, saber cuál es el momento exacto idóneo para la recolecta de frutos y productos vegetales es una decisión clave para el éxito de su negocio.

Una de las acciones que pueden marcar la diferencia es conocer lo más precisamente posible el punto de maduración del producto. El uso de cámaras RGB, térmicas, ultrasonidos, etc. acopladas a un sistema de inteligencia artificial es de gran ayuda en este sentido.

Esto bien puede realizarse en el propio cultivo, o ya en el almacén. En el primer caso, servirá para saber en qué momento se puede recolectar; en el segundo, para decidir cuál será su destino.

Estos sistemas no solamente pueden contemplar el grado de maduración de una fruta o una verdura, sino que también se pueden estudiar variables relacionadas con su precio, el coste de la mano de obra o aspectos meteorológicos.

Control de calidad y clasificación de productos

Con estas tecnologías, conseguimos una eficaz automatización de procesos como la evaluación y clasificación de un producto o de las materias primas, en función de ciertos criterios de calidad.

Mediante cámaras especializadas se pueden analizar sus defectos estéticos o su cantidad de agua, facilitando su clasificación. En el sentido más puramente estético, la inteligencia artificial permite una estandarización del proceso, alejándolo de los subjetivos criterios de las personas que se encargan manualmente de éste.

Reconocimiento de fallos en el termosellado de envases

Con la ayuda de cámaras térmicas es más sencillo evitar la rotura de un envase termosellado, detectando los posibles puntos en los que esta tiene más probabilidades de ocurrir.

Se trata de un incidente que comprometería la integridad del producto y, por tanto, sus propiedades organolépticas, así como su salubridad, pudiendo suponer un riesgo para la salud de los consumidores.

Optimización del consumo energético en equipos de climatización

En las plantas industriales agroalimentarias es común el uso de tratamientos térmicos o de refrigeración para la preparación o conservación del producto. Esto supone un gasto energético considerable, por lo que debemos gestionarlo de la manera más eficiente posible.

Aplicar un sistema de inteligencia artificial permite un ahorro en este sentido gracias a la predicción del gasto de energía y del tiempo necesario para alcanzar cierta temperatura deseada.

Soluciones para la industria agroalimentaria 4.0

Para impulsar a las empresas del sector agroalimentario en su digitalización hacia la fábrica inteligente, desde Datision llevamos años trabajando en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial que les permiten disfrutar de todos los beneficios que esta conlleva.

Las herramientas a usar y su alcance, están claros. Pero, sabemos que cada empresa es diferente y tiene unas necesidades distintas. Por eso, nuestras soluciones están diseñadas para adaptarse a la perfección a las necesidades de cada entorno productivo, tras un estudio en profundidad del mismo. Entre nuestras soluciones, te interesará conocer:

• Datision Modeller: encargado de crear el modelo de funcionamiento.
• Datision Predictor: realizará previsiones acertadas de los resultados de producción.
• Datision Decision Maker: sistema prescriptivo de inteligencia artificial capaz de tomar las mejores decisiones de gestión.

Además, desarrollamos sistemas de mantenimiento predictivo para sectores estrechamente relacionados con la industria agroalimentaria, como es el caso de las máquinas de vending o street machines, que se encargan de su distribución en diferentes entornos.

Como hemos podido comprobar a lo largo de esta lectura, la inteligencia artificial tiene mucho que aportar en esta nueva fase digital para las empresas del ámbito agroalimentario, las cuales deben considerar el aprovechamiento de todas las alternativas que ofrece. Desde Datision nos ofrecemos a escucharte para saber cómo poder ayudar a tu empresa en su evolución tecnológica. ¿Hablamos?