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Cómo la IA puede cambiar el sector de la alimentación

La industria alimentaria es una de las más importantes en el mundo. Las razones son obvias: las personas necesitan comer, por lo que este sector necesita existir. Sin embargo, la competencia, la variedad de opciones y la fabricación (en la que intervienen significativamente las personas) son hándicaps que el sector suele afrontar.  La mano de obra humana juega un papel esencial en la buena ejecución de la producción y envasado de productos alimenticios. Debido a la participación de los seres humanos, las industrias alimentarias encuentran límites a la hora de abastecer la demanda de sus productos, así como se ven ralentizadas a la hora de asegurar una buena calidad alimentaria. Ante ello, la automatización industrial es la mejor solución posible. Gran parte de esa automatización se basa en algoritmos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) o aprendizaje profundo (DL). Al utilizar el sistema basado en IA, los procesos de producción, entrega y análisis de calidad de alimentos se pueden manejar de manera eficiente, mejorando así la competencia del sector.

En este momento, todas las industrias se están reinventando y adaptando a la nueva realidad tecnológica. La alimentación no se queda atrás; ya son muchas las empresas que han decidido innovar e invertir en desarrollo. Veamos algunos ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial en la industria alimentaria que pueden cambiar las reglas del juego para siempre.

Diferentes aplicaciones de la IA en el sector alimentario

1. Mejorar la agricultura desde el inicio

La Inteligencia Artificial puede mejorar la optimización del proceso productivo en la agricultura a través del monitoreo del suelo, el cultivo robótico y el análisis predictivo.

Por un lado, gracias a la IA y al ML, se pueden identificar suelos defectuosos y crear un plan de acción para mejorar el cultivo utilizando el análisis predictivo. Por otro, no es novedad que se cultiven los campos con robots; el primer dron basado en IA se utilizó en Japón en el año 1990 para fumigar cultivos. Hoy en día, la mayoría de las empresas aprovechan la IA agrícola y la tecnología aérea para vigilar los huertos.

Gracias a todas estas técnicas se puede mejorar la agricultura desde el inicio de una manera en la que cada esfuerzo tenga su recompensa.

R-MAX el dron de fumigación desarrollado por Yamaha, operativo desde 1990. Desde entonces, ha ido incorporando importantes mejoras.

2. Observar fallos a través de una máquina de rayos X y un sistema de IA que los reconoce

Puede que hayas oído hablar del uso de rayos X para escanear defectos físicos, de hecho el Grupo Bimbo hace tiempo que desarrolló un sistema que inspecciona residuos en el pan, de manera que han ahorrado mucho tiempo a la hora de detectar fallos en sus productos. Los sistemas de inspección por rayos X están diseñados para detectar contaminantes en los productos alimentarios, independientemente de su forma o ubicación. Aplicando esta tecnología al principio de la fabricación, se puede asegurar la eliminación de los contaminantes en una fase inicial, antes de que aumente el valor del producto, lo que reduce el desperdicio de alimentos y permite ahorrar costes. La IA puede ayudar en este sentido con la creación de algoritmos que reconozcan los residuos o cuerpos físicos presentes en el alimento y decida por sí misma si han deteriorado el producto y este debe ser eliminado.

Y no solo eso: ¿has oído hablar del uso de la inteligencia artificial para detectar defectos únicamente perceptibles a través del gusto y el olfato? Sí, esto es posible: los sistemas de IA se han integrado en máquinas que pueden detectar olores y sabores de forma intuitiva para el control de la seguridad y calidad de los alimentos.

Los sensores se utilizan para extraer los componentes del marcador y los algoritmos inteligentes traducen las señales provocadas para obtener la información necesaria.

Esta innovación elimina la necesidad de que los manipuladores de alimentos realicen el análisis sensorial ellos mismos. Además, el uso de la IA en la selección y el análisis de los componentes y características de los alimentos, así como en la detección de defectos, garantiza un enfoque más uniforme y reduce la posibilidad de errores.

En este campo, otro de los retos que debe afrontarse es que el escaneo y la lectura de la IA se adapte a la velocidad de producción que suelen darse en estos entornos, de manera que el proceso se vuelva rápido, seguro y no dé lugar a error.

Kanan Smart Solutions

Sistema de inspección por rayos X de Mekitec que cuenta con un sistema de inteligencia artificial desarrollado por Kanan Smart Solutions.

3. Clasificación, embalaje, reabastecimiento y análisis predictivo

Durante la fabricación de los alimentos, ordenar y empaquetar correctamente los productos es una de las tareas más tediosas y que más tiempo lleva. Sin embargo, la clasificación y el embalaje pueden ser gestionados por sistemas basados ​​​​en IA para minimizar la posibilidad de error y aumentar rápidamente la tasa de producción.

¿Pensabas que eso era todo? La IA también puede servir no solo para la clasificación y el embalaje, sino también para el reabastecimiento de productos. La marca de Ketchup Heinz ya lo ha probado y los resultados han sido bastante buenos. Según indicó al respecto Joe McNamara, director de TI global de Kraft Heinz, están utilizando IA para optimizar la reposición de su pasta de tomate en función de los puntajes de rendimiento de ciertos proveedores y los análisis predictivos sobre dónde se obtiene la mejor calidad de los productos, en qué época del año y en qué zonas.

La IA en la industria alimentaria también es capaz de crear pronósticos precisos para administrar el inventario y los precios. Este tipo de análisis predictivo puede ayudar a las industrias alimentarias a estar en la vanguardia, evitando desperdicios y costos innecesarios.

Proceso de fabricación y embalado de ketchup Heinz.

4. Hacer que la producción de alimentos sea más higiénica

Infringir la ley sanitaria puede salir muy caro para los fabricantes de alimentos. Tanto en términos de multas (en el peor de los casos, las sanciones pueden ser de millones de euros) como del daño a la reputación asociado con la mala salud y seguridad. La IA en la fabricación de alimentos está reduciendo el riesgo de tales infracciones de varias maneras.

Para empezar, una mayor automatización de las cadenas de producción las convierte en espacios más higiénicos, ya que las máquinas no transmiten ningún posible patógeno. Sin embargo, para tareas más complejas, se requiere inteligencia artificial para permitir que estos robots lleven a cabo funciones más complicadas que repetir una acción una y otra vez, de manera que puedan responder de forma similar a como lo haría una persona.

La IA también se puede utilizar para asegurarse que los protocolos de higiene se siguen a rajatabla. Esto se realiza a través de tecnologías de reconocimiento facial y de objetos que analizan si se están ejecutando bien las normas. Por ejemplo, en los casos en que se descuiden las prácticas de producción correctas, estos sistemas habilitados para IA los marcarán, lo que permitirá a las empresas mantener un control más estricto sobre la higiene en el lugar.

IRCTC, la compañía de ferrocarriles de India, ha implementado sistemas de inteligencia artificial para asegurar que la comida que se sirve a bordo de los trenes está en perfectas condiciones higiénicas.

5. Personalizar los productos para los clientes

La IA no solo está ayudando a las industrias alimentarias a desarrollar sus procesos con mayor rapidez, sino que también ayuda a los clientes a elegir productos más acordes a sus gustos. En 2018, Kellog lanzó la tienda Bear-Naked Granola, en la que un software de IA había podido crear diferentes recetas de muy buena calidad a través del análisis de datos. El cliente podía elegir la granola que más le gustaba y la tienda le sugería qué otro ingrediente podía ir con ella.

De esta manera se pueden mejorar los resultados a la hora de lanzar un nuevo producto, ya que la información recopilada de los clientes permite conocer mejor sus gustos. La información recopilada es procesada por el módulo basado en ML, que es capaz de responder a la pregunta «¿qué buscan exactamente los clientes?».

Naked Bear Granola artificial intelligence

Bear Naked Granola utiliza mchine learning para aprender de sus clientes, y diseñar recetas a su gusto.

6. Diseñar complementos nutricionales personalizados según las necesidades de la persona

Imagina un mundo en el que cada persona sea capaz de personalizar su menú para adaptarlo a lo que su cuerpo necesita. Esto ya es posible mediante el análisis de los detalles genéticos de los individuos que, tras ser procesados, sirven a la IA para hacer predicciones precisas y pautas dietéticas adecuadas a cada persona.

Ya hay varias empresas pioneras en este tipo de tecnología, por ejemplo, Heali, con sede en Los Ángeles, es una empresa de nuevas tecnologías que aprovecha la inteligencia artificial para desarrollar una dieta personalizada, no solo durante la compra en el supermercado, sino también cuando acudimos a un restaurante. Las elecciones de alimentos realizadas por Heali se basan en la comprensión de los ingredientes de un alimento con la ayuda del reconocimiento óptico de caracteres. La aplicación Heali también ayuda a los usuarios con afecciones médicas como el síndrome del intestino irritable (SII) o diabetes a evaluar el contenido de los alimentos mientras los compran.

Bear Naked Granola utiliza machine learning para aprender de sus clientes, y diseñar recetas a su gusto.

Conclusión

La alimentación es fundamental para el ser humano, por ello es de vital importancia disminuir el desperdicio de alimentos, optimizar la cadena de suministro y mejorar la logística, la entrega y la seguridad. Todo esto, por supuesto, reduciendo tiempo y costos. En gran medida, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudan a lograr estos objetivos. Por eso, las empresas deben aprovechar la oportunidad de innovación que se les presenta para, en un futuro, lograr ser tan competitivas como aquellas que ya están apostando por la IA.

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