Cómo la IA puede optimizar el rendimiento en la fabricación de alimentos y bebidas
La optimización del rendimiento es la herramienta más eficaz de que disponen los fabricantes de alimentos y bebidas para mejorar la rentabilidad y reducir las pérdidas y el desperdicio de alimentos al mismo tiempo. Incluso pequeñas mejoras porcentuales, que permiten convertir más materia prima en producto vendible, se acumulan rápidamente, ya que la materia prima suele ser el mayor coste de la producción.
Lo que hace que este reto sea especialmente complejo es que la fabricación de alimentos parte de productos de la naturaleza. La calidad, el grado y la potencia de la materia prima varían con cada cosecha y cada animal. Cuando se pierde rendimiento, no es solo el margen lo que desaparece, sino que son alimentos que nunca llegan a la mesa.
Aquí es donde la inteligencia artificial (IA), la empresa agente e Infor™ están cambiando las reglas del juego. Ofrecen a los fabricantes la capacidad de detectar la variabilidad, aprender de cada lote y actuar siguiendo recomendaciones que reducen continuamente la brecha entre el rendimiento real y el óptimo. Sigue leyendo para descubrir cómo estamos poniendo en práctica estas capacidades.
Balance de masa y valorización financiera
El rendimiento se suele describir como un simple balance de masa: cuánto peso o volumen de producto acabado se obtiene a partir del peso o volumen de la materia prima consumida, como los cultivos, la leche y el ganado. Pero el rendimiento es mucho más que eso cuando se trata de la producción de alimentos y bebidas. También tiene que ver con el valor de lo que entra frente al valor de lo que sale. Los cultivos de menor calidad adquiridos a un precio más bajo pueden ofrecer un menor rendimiento en peso, pero pueden seguir siendo rentables si se tiene en cuenta el valor de los productos acabados.
Rendimiento de procesamiento frente a rendimiento de principio a fin desde la perspectiva del fabricante
También resulta útil distinguir entre el rendimiento de procesamiento y el rendimiento de principio a fin. El rendimiento de procesamiento se centra en el rendimiento de los procesos de producción, como la extracción, la cocción o el recorte. El rendimiento de principio a fin adopta una visión más amplia, siguiendo el recorrido de las materias primas desde su recepción, pasando por el procesamiento, el envasado y la vida útil, hasta llegar, en última instancia, al comercio minorista y al sector de la restauración. Esta perspectiva más amplia revela formas de desperdicio alimentario, como los productos que caducan debido a desajustes entre la demanda y las existencias. El punto de la cadena de suministro en el que se producen la mayor parte de las pérdidas y el desperdicio alimentario varía según el tipo de producto. Las frutas frescas suelen sufrir mayores pérdidas en las primeras fases de la cadena, mientras que los productos de panadería frescos generan más desperdicio en las últimas fases de la red de distribución. En el caso de otros productos, el mayor potencial para reducir el desperdicio reside en aumentar el rendimiento de fabricación.
A nivel mundial, el 13,2 % de los alimentos se pierde en la cadena de suministro tras la cosecha en las explotaciones agrícolas y antes de llegar a las fases de venta al por menor, según las estadísticas del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente de 2024. No todo está bajo el control del fabricante, pero el potencial de mejora del rendimiento sigue siendo muy elevado. Para que esto sea viable, analicemos más a fondo cómo se puede optimizar el rendimiento del procesamiento.
Cómo ayuda la IA a optimizar el rendimiento
Las pérdidas de rendimiento rara vez tienen una única causa. Surgen de la interacción entre la calidad de los materiales, los parámetros del proceso, el comportamiento de los equipos y las condiciones ambientales. A menudo varían de un lote a otro, lo que significa que los empleados humanos rara vez tienen la capacidad de realizar un seguimiento, y mucho menos de actuar en función de la información generada a partir de estas interacciones. Sin datos integrados de alto contexto, estos factores siguen ocultos y la mejora del rendimiento se convierte en una cuestión de conjeturas. Sin embargo, gracias al aprendizaje automático, los fabricantes pueden convertir grandes volúmenes de datos en información útil y proporcionar a los agentes de IA la base necesaria para ofrecer recomendaciones que generen valor a los operadores de los procesos.
Al reunir datos procedentes de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), los sistemas de ejecución de la fabricación (MES), los laboratorios, las básculas y los sensores del Internet de las cosas (IoT), los fabricantes obtienen una visibilidad integral de los factores que realmente influyen en el rendimiento. El ERP proporciona contexto sobre el abastecimiento de materias primas, los lotes y los costes. Los sistemas de control de calidad aportan información sobre la composición y los atributos de calidad, como el contenido en grasa, proteínas, humedad o categoría. El MES registra cómo se procesa cada lote en función de las temperaturas, los tiempos, los puntos de consigna y el estado de los equipos. Por su parte, el IoT y los sensores ambientales enriquecen esta visión con condiciones en tiempo real como la humedad, la estabilidad energética o la variación del rendimiento.
Cuando los datos se conectan a nivel de lote y de partida, surgen patrones. El aprendizaje automático revela qué atributos de las materias primas, qué ajustes del proceso y qué condiciones ambientales influyen de forma constante en el aumento o la disminución del rendimiento.
Esto traslada el rendimiento del análisis a posteriori a la información predictiva y a la maximización prescriptiva. A modo de ejemplo, los equipos de operaciones pueden evaluar rápidamente el impacto negativo de una temperatura de proceso más baja en el rendimiento. Los agentes de IA pueden simular cambios en los parámetros de procesamiento, proyectar el impacto y ayudar a los operadores a realizar ajustes en la práctica para volver a encarrilar el proceso, de modo que los equipos puedan centrarse en las acciones que más importan. Y, con el tiempo, esto crea un ciclo de aprendizaje en el que cada lote mejora al siguiente, reduciendo el desperdicio y convirtiendo en alimentos una mayor parte de lo que la naturaleza nos proporciona.
Matices por sectores en la transformación de alimentos y bebidas
No todos los productos alimenticios son iguales, ni tampoco lo son los factores que influyen en el rendimiento. Aunque el modelo subyacente de aprendizaje automático pueda ser similar, lo que importa en la práctica varía según el producto. Un productor de zumos, por ejemplo, tiene en cuenta el grado Brix y optimiza las mezclas procedentes de múltiples depósitos y bidones, mientras que un fabricante de queso se centra en la grasa láctea y las proteínas y ajusta la temperatura y el tiempo de coagulación, entre muchos otros parámetros.
Por eso, una optimización eficaz del rendimiento mediante IA combina la experiencia en el sector con la ciencia de datos. Los tecnólogos de procesos aportan el conocimiento sobre cómo se comportan los productos, mientras que el aprendizaje automático se encarga de lo que los humanos no pueden hacer: analizar en tiempo real docenas de variables que interactúan entre sí. Mientras que antes los equipos revisaban a posteriori unos pocos parámetros en hojas de cálculo, ahora los modelos de aprendizaje automático pueden evaluar más de 60 factores por lote mientras se lleva a cabo la producción, lo que permite un ajuste continuo y una mejora sostenida del rendimiento.
Además, existe una gran diferencia entre el procesamiento de lotes —como la mezcla, la cocción y el horneado— y la optimización del rendimiento a partir de canales en la industria cárnica, ya que esta última requiere equipos inteligentes con imágenes en tiempo real e IA de borde para optimizar el corte y el troceado de cada pieza de carne concreta.
La pérdida de rendimiento se suele citar como la mayor fuente de fuga de valor para los fabricantes, pero no es así en todos los sectores. En la panadería, donde la frescura y la previsión son fundamentales, la optimización de los residuos es una preocupación mayor cuando el tiempo apremia. Una vez más, el modelo de aprendizaje automático será similar, pero los datos, los procesos y las palancas serán ligeramente diferentes.
Cómo cuantificar el impacto financiero de las mejoras en el rendimiento
Para traducir las mejoras en el rendimiento en valor empresarial, el modelo de cálculo más sencillo se basa en el ahorro de materia prima. Si se puede alcanzar el mismo volumen de producción con menos materia prima, el ahorro estimado se puede calcular de la siguiente manera:
Reducción del gasto en materia prima = gasto en materias primas críticas × porcentaje de reducción
Los casos prácticos demuestran la eficacia de este cálculo. Amalthea, una empresa holandesa dedicada a la elaboración de queso, informó de que un aumento del 1 % en el rendimiento lechero supone un ahorro anual de 500 000 €.
Conclusión
La optimización del rendimiento impulsada por la IA ayuda a convertir más materias primas en alimentos comercializables. Al combinar datos de ERP, MES, calidad e IoT, el aprendizaje automático revela los verdaderos factores que determinan el rendimiento a nivel de lote, mientras que los agentes de IA ayudan a los operadores de proceso a ajustar rápidamente los parámetros para maximizar el rendimiento de las costosas materias primas.
Y cuando los datos, los sistemas y la inteligencia de toda tu operación convergen en una única capa conectada, dejan de ser herramientas independientes y se convierten en algo mayor. Esto es la “empresa agentiva”. Es el lugar donde la información y la acción ya no están separadas por el tiempo, la capacidad o los recursos humanos.
Ahora es el momento de combinar la experiencia de sus técnicos de procesos y los datos con las soluciones de IA de Infor, diseñadas específicamente para el sector de la alimentación y las bebidas. Ahora es el momento de dar el paso hacia una mayor rentabilidad.
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