IFFA mostrará cómo aumentar el valor añadido de la carne y productos cárnicos mediante la digitalización y la IA
Los datos se recopilan en prácticamente todas las etapas de la cadena de producción. En el sacrificio y el despiece, sensores y sistemas de cámaras de alta resolución monitorizan el proceso analizando el peso, la calidad de la carne y los parámetros de higiene. En el procesamiento y el envasado, los instrumentos de medición registran parámetros como la temperatura y la humedad para garantizar la calidad del producto y detectar irregularidades en una etapa temprana. En almacenamiento y logística, se utilizan sensores de temperatura y humedad para garantizar condiciones óptimas de almacenamiento y evitar el deterioro de los productos perecederos. En ventas, algoritmos inteligentes analizan los datos de ventas para obtener información sobre la demanda futura y las preferencias de los clientes, así como para gestionar las rutas de reposición y las cadenas de suministro en consecuencia.
Klaus Schröter, presidente de la División de Tecnología de Procesamiento de Carne y Proteínas de la VDMA, cree que el uso de datos añade valor de muchas maneras: “Al recopilar datos en tiempo real, se pueden optimizar los procesos de compra, producción y ventas. Las soluciones sensoriales ayudan a que los procesos de producción y limpieza sean menos exigentes y más eficientes. Además, se pueden utilizar indicadores clave de disponibilidad de la planta, por ejemplo, para evitar y predecir tiempos de inactividad imprevistos. Los datos también se pueden utilizar para simular secuencias de procesos». Por lo tanto, también son una herramienta importante para la preparación y la realización de inversiones, garantizando así un cierto grado de seguridad”.
Varios fabricantes ofrecen unidades de control para optimizar todo el proceso de producción interconectando las líneas de porcionado y envasado además de analizar los datos de producción, almacenamiento y ventas. Todo ello queda registrado de forma centralizada mediante conexiones Ethernet estandarizadas. Se puede acceder a las cifras clave de producción actuales en tiempo real, lo que proporciona una visión general rápida del valor añadido de cada línea.
Además de las soluciones completas, los módulos de control de máquinas se utilizan en cada etapa de la producción. Por ejemplo, el rendimiento de las herramientas de alta precisión se puede mejorar mediante la recopilación de datos, como datos de la máquina y de producción sobre el afilado y el desgaste de las cuchillas de las rebanadoras. Estos datos también permiten determinar si un tipo de cuchilla en particular es adecuado para el producto. Otro ejemplo son las cortadoras de porciones inteligentes, que utilizan modernos sistemas de procesamiento de imágenes para garantizar un corte preciso y un porcionado uniforme en cuanto a forma, tamaño y peso.
Los datos se utilizan no solo en la producción industrial, sino también en pequeñas empresas artesanales para automatizar procesos y, como consecuencia, aliviar la escasez de personal. Por ejemplo, los carniceros pueden incluso mezclar automáticamente complejas recetas de varias etapas en la cortadora. Cada lote se prepara a partir de los datos de recetas almacenados y se procesa según parámetros predefinidos. El seguimiento del consumo de ingredientes facilita el aprovisionamiento de materiales a largo plazo. Todos los datos recopilados y la información sobre las distintas funciones se transfieren automáticamente a los sistemas de gestión de mercancías y contabilidad posteriores. Este proceso estandarizado no solo garantiza una calidad constante del producto, sino que también simplifica los procedimientos administrativos y de documentación.
Al igual que en muchos sectores industriales, la inteligencia artificial (IA) también está cobrando importancia en el sector cárnico. Solo la IA puede aprovechar al máximo el potencial de los datos identificando patrones de acción y relaciones causales al analizarlos. También puede entrenarse para aplicaciones específicas, como el corte de piezas de cerdo para optimizar el proceso.
“El uso de la IA es una tendencia importante en nuestro sector”, afirma Klaus Schröter. La IA también se prevé que se generalice en el sector, aunque aún existen obstáculos que superar, como reconoce Herbert Dohrmann, presidente de la Asociación Alemana de Carniceros: “la integración de la IA en las empresas artesanales sigue siendo un reto actualmente, ya que nueve de cada diez tienen estructuras y modelos de negocio diferentes”.
En lo que respecta al control de calidad, especialmente en el sector del envasado, se utilizan sistemas de procesamiento de imágenes asistidos por IA para detectar irregularidades, como desviaciones de color, objetos extraños o envases defectuosos. Los sistemas de inspección en línea con cámaras de autoaprendizaje rechazan automáticamente los envases defectuosos. Estos sistemas también pueden visualizar causas más complejas de defectos. Por ejemplo, pueden detectar grasa de jamón fundida con un color similar al de la bandeja de envasado.
El mantenimiento predictivo es otro campo en el que se utiliza la IA. Los sistemas asistidos por IA monitorizan el estado de las máquinas y predicen los tiempos de inactividad. Cualquier trabajo de mantenimiento necesario se realiza durante el proceso en curso, lo que evita tiempos de inactividad y averías. Por último, pero no menos importante, los sistemas asistidos por IA son prácticamente indispensables para prevenir y detectar ciberataques en fábricas inteligentes modernas y totalmente interconectadas. Analizan el tráfico de la red en tiempo real e identifican actividades sospechosas que podrían indicar un ataque.
En el sector del envasado, los datos de materiales y procesos se utilizan para desarrollar materiales de envasado alternativos, especialmente mediante la combinación de biopolímeros, materiales a base de fibra o monomateriales con barreras adecuadas. Por ejemplo, científicos del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Envasado (IVV) utilizan datos como la concentración de dióxido de carbono en el envase para simular la vida útil de los alimentos. Mediante simulaciones de vida útil, los científicos pueden predecir las propiedades técnicas que debe tener un envase para que un producto conserve su sabor. El envase, con los materiales correspondientes, se produce en el propio centro técnico del IVV. Se utilizan polímeros reciclables para crear láminas multicapa que ofrecen la misma protección contra la penetración de oxígeno que los materiales convencionales. La IA también se utiliza para sugerir los mejores diseños de envases posibles para un producto en particular, minimizando la cantidad de material necesario, teniendo en cuenta factores como la vida útil, el equilibrio ecológico del envase, el uso de materiales reciclados y la aceptación del consumidor.
