PLATFORFUTURE
Plataforma digital para el control y la seguridad alimentaria 4.0
Nulab, en colaboración con COVAP (Cooperativa Ganadera del Valle de los Pedroches) y Cárnicas KIKO, desarrolla una plataforma digital que permite la conectividad de sensores, el almacenamiento de datos y el desarrollo de modelos matemáticos para evaluar los riesgos en la industria alimentaria mediante Inteligencia Artificial.
La plataforma, creada en el marco del proyecto PLATFORFUTURE, ha contado con coordinación de secpho, la colaboración de NAGRIFOOD en representación del sector cárnico y la financiación de la Unión Europea-Next Generation EU y del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo en su programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2021 por considerarse de novedad tecnológica a nivel nacional.
El uso de tecnologías 4.0 en procesos productivos del sector alimentario permite una producción flexible y eficiente, una mejor adaptación al entorno y cadenas de valor más colaborativas.
La implantación de tecnologías 4.0 en los procesos productivos del sector alimentario ha crecido ligeramente en los últimos años. El uso de estas tecnologías ofrece importantes beneficios al sector a nivel estratégico y operativo, a través de una toma de decisiones más ágil, una producción flexible y eficiente, una mejor adaptación al entorno y cadenas de valor más colaborativas. Aun así, muy pocas empresas han apostado por estas tecnologías.
En el caso concreto de la industria agroalimentaria, a pesar del elevado nivel de tecnificación del sector, la implantación de determinadas tecnologías como la inteligencia artificial no está extendida. Esto se debe principalmente a la complejidad de los productos y procesos de fabricación, así como a la variedad y volumen de datos que se generan y el desconocimiento del uso de las mismas. Además, una característica muy especial del sector es que trabaja con materias primas “vivas” que sufren mucha variabilidad según momento de cosecha, condiciones climáticas, etc., lo que hace todavía más complejo el ajuste y optimización de los procesos.
A todo ello, se le suma el hecho de que la calidad y la seguridad de los productos son una prioridad en el sector agroalimentario, que está obligado a cumplir con una gran cantidad de requisitos tanto legales como comerciales. Sin embargo, en lo que se refiere al control de calidad y la seguridad alimentaria, aunque los controles que se realizan son estrictos, tienen importantes carencias: muchos análisis son manuales y, por tanto, subjetivos, son costosos en tiempo y dinero, la información no se recoge en tiempo real, etc.
Por otro lado, actualmente las empresas solo muestrean un parte muy baja de la producción, menos del 1%, por lo que parece evidente que falta reforzar el control y la seguridad en la industria agroalimentaria.
PLATFORFUTURE propone una solución eficaz basada en Inteligencia Artificial para evaluar los riesgos en la industria alimentaria.
Toma de datos en COVAP del salchichón cular, a través del dispositivo móvil de Nulab.
En este contexto, PLATFORFUTURE se presenta como una solución innovadora para asegurar el control de los productos mediante el desarrollo de modelos predictivos basados en IA. En concreto, se pretende abordar la aplicación específica identificada en el sector agroalimentario de desarrollar modelos predictivos relativos al control de seguridad alimentaria (eventos de Listeria monocitogenes) en el proceso productivo de los alimentos (maduración de embutidos curados), a partir de la captación y adquisición de datos a través de protocolos y/o sensores.
Como principales resultados obtenidos en el proyecto; por una parte, se ha desarrollado una APP móvil para la conectividad del dispositivo NIR portátil Nulab a la plataforma digital (Cloud) y para la planificación de análisis. Además, también se ha incorporado un desarrollo para la implantación de modelos matemáticos y entorno web para la gestión de usuarios.
Por otra parte, se han generado modelos predictivos a partir de la herramienta digital desarrollada para dos aplicaciones diferentes. En primer lugar, los modelos se usan para controlar la actividad de agua en productos de salami y salchichón cular, y así examinar el riesgo microbiológico del proceso de secado de productos curados. La novedad que introducen estos modelos es que se logra medir directamente sobre superficie del producto, manteniendo los niveles de precisión de modelos en producto cortado.
En segundo lugar, los modelos permiten conocer la composición en cuanto a proteínas y grasas en materias primas cárnicas para inspeccionar su calidad.
Por último, se ha conseguido validar con éxito la plataforma por COVAP y Cárnicas KIKO, empresas cárnicas socias de los modelos desarrollados.
