Como pode a IA otimizar o rendimento na produção alimentar

A otimização do rendimento é a ferramenta mais poderosa de que os fabricantes dispõem para melhorar a rentabilidade e reduzir as perdas e o desperdício alimentar em simultâneo. Mesmo pequenos aumentos percentuais na capacidade de transformar matérias-primas em produtos comercializáveis acumulam-se rapidamente, uma vez que as matérias-primas representam normalmente o custo mais elevado na produção.

O que torna este desafio particularmente complexo é o facto de a produção alimentar partir de produtos naturais. As matérias-primas variam em termos de qualidade, classificação e potência, de colheita para colheita e de animal para animal. Quando se perde rendimento, não é apenas a margem que desaparece, mas também alimentos que nunca chegam à mesa.

É aqui que a inteligência artificial (IA), o agente empresarial e a Infor estão a fazer a diferença. Estas tecnologias proporcionam aos fabricantes a capacidade de detetar a variabilidade, aprender com cada lote e agir com base em recomendações que reduzem continuamente a diferença entre o rendimento real e o rendimento ideal.

Balanço de massa e valorização financeira

O rendimento é frequentemente descrito como um simples balanço de massa, ou seja, a quantidade de produto acabado obtida a partir da quantidade de matérias-primas consumidas, como culturas, leite e gado. No entanto, no que se refere à produção de alimentos e bebidas, o rendimento é muito mais do que isso. Trata-se também do valor do que entra em comparação com o valor do que sai. Culturas de qualidade inferior, adquiridas a um preço mais baixo, podem proporcionar um rendimento menor em termos de peso, mas podem, ainda assim, fazer sentido do ponto de vista económico, se se tiver em conta o valor dos produtos acabados.

Rendimento de processamento versus rendimento de ponta a ponta, na perspetiva do fabricante

É igualmente útil distinguir entre rendimento de processamento e rendimento de ponta a ponta. O rendimento de processamento analisa o rendimento dos processos de produção, como a extração, a cozedura ou o corte. O rendimento de ponta a ponta adota uma perspetiva mais ampla, acompanhando as matérias-primas desde a receção até ao retalho e aos serviços de restauração, passando pelo processamento e embalagem, e pelo prazo de validade. Esta perspetiva mais abrangente permite identificar formas de desperdício alimentar, como produtos que expiram devido a desequilíbrios entre a procura e o stock. O ponto da cadeia de abastecimento onde ocorre a maior parte do desperdício e das perdas alimentares varia consoante o tipo de produto. As frutas frescas sofrem frequentemente maiores perdas a montante, ao passo que os produtos de padaria frescos geram mais desperdício a jusante, na rede de distribuição. Noutros casos, o maior potencial de redução do desperdício reside no aumento da eficiência de produção.

A nível mundial, 13,2% dos alimentos são perdidos na cadeia de abastecimento, desde a colheita nas explorações agrícolas até às fases de retalho, segundo estatísticas do Programa das Nações Unidas para o Ambiente de 2024. Embora nem tudo esteja sob o controlo do fabricante, o potencial para melhorar o rendimento continua a ser muito grande. Para tornar isso exequível, vamos analisar mais detalhadamente como o rendimento do processamento pode ser otimizado.

Como é que a IA ajuda a otimizar o rendimento

As perdas de rendimento raramente têm uma causa única. Resultam da interação entre a qualidade dos materiais, as configurações do processo, o comportamento do equipamento e as condições ambientais. Muitas vezes, estas variam de lote para lote, o que significa que os colaboradores humanos raramente têm capacidade para acompanhar, quanto mais agir com base nas informações geradas por essas interações. Sem dados integrados e contextualizados, esses fatores permanecem ocultos e a melhoria do rendimento torna-se uma questão de adivinhação. No entanto, com o Machine Learning, os fabricantes podem transformar grandes volumes de dados em informações úteis e fornecer aos agentes de IA a base necessária para apresentarem recomendações que acrescentem valor aos operadores do processo.

Ao reunir dados do ERP, dos sistemas de execução da produção (MES), do laboratório, das balanças e dos sensores IoT, os fabricantes obtêm uma visão global sobre os fatores que influenciam o rendimento. O ERP fornece informações sobre o abastecimento de matérias-primas, lotes e custos. Os sistemas de controlo de qualidade acrescentam informações sobre a composição e os atributos de qualidade, como a gordura, a proteína, a humidade ou a classificação. O MES regista como cada lote é processado em termos de temperaturas, tempos, pontos de regulação e estados do equipamento. Por sua vez, a IoT e os sensores ambientais enriquecem esta visão com dados em tempo real sobre condições como a humidade, a estabilidade energética ou a variação do rendimento.

Ao interligar os dados ao nível do lote e do lote de produção, surgem padrões. A Machine Learning permite identificar os atributos das matérias-primas, as configurações do processo e as condições ambientais que, de forma consistente, aumentam ou diminuem o rendimento.

Deste modo, a gestão do rendimento passa de uma análise a posteriori para a obtenção de informações preditivas e para a maximização prescritiva. A título de exemplo, as equipas operacionais podem analisar rapidamente o impacto negativo de uma temperatura de processo mais baixa no rendimento. Os agentes de IA podem simular alterações nos parâmetros de processamento, projetar o respetivo impacto e ajudar os operadores a efetuar ajustes no mundo real, de modo a colocar o processo de volta no caminho certo e permitir que as equipas se concentrem nas ações mais importantes. Com o tempo, cria-se um ciclo de aprendizagem em que cada lote melhora o seguinte, reduzindo o desperdício e convertendo mais do que a natureza fornece em alimentos.

Há nuances por setor no processamento de alimentos e bebidas

Nem todos os produtos alimentares são iguais, tal como os fatores que influenciam o rendimento. Embora o modelo subjacente de aprendizagem automática possa ser semelhante, o que é importante na prática varia de acordo com o produto. Por exemplo, um produtor de sumos analisa o índice de Brix e otimiza as misturas provenientes de vários tanques e tambores, ao passo que um fabricante de queijo se concentra na gordura butírica e nas proteínas, ajustando a temperatura e o tempo de coagulação, entre muitos outros parâmetros.

Por conseguinte, a otimização eficaz do desempenho com IA combina conhecimentos especializados na área com a ciência de dados. Os tecnólogos de processos compreendem como os produtos se comportam, ao passo que a aprendizagem automática ocupa-se do que os humanos não conseguem: analisar dezenas de variáveis interligadas em tempo real. Anteriormente, as equipas analisavam apenas alguns parâmetros em folhas de cálculo após o facto, mas os modelos de aprendizagem automática podem agora avaliar mais de 60 fatores por lote à medida que a produção decorre, permitindo um ajuste contínuo e uma melhoria sustentada do rendimento.

Além disso, há uma grande diferença entre o processamento de lotes, como a mistura, a cozedura e a panificação, e a otimização do rendimento a partir de carcaças na indústria da carne, visto esta última requerer equipamento inteligente com imagem em tempo real e IA de ponta para otimizar o corte e a fatiagem de cada peça de carne.

A perda de rendimento é frequentemente citada como a principal causa de fuga de valor para os fabricantes, mas tal não se verifica em todos os setores. Na panificação, onde a frescura e a previsibilidade são fundamentais, a otimização do desperdício é uma maior preocupação quando o tempo é implacável. Mais uma vez, o modelo de aprendizagem automática será semelhante, mas os dados, os processos e os fatores de influência serão ligeiramente diferentes.

Como quantificar o impacto financeiro das melhorias de rendimento

Para traduzir as melhorias no rendimento em valor empresarial, o modelo de cálculo mais simples baseia-se na poupança de matérias-primas. Se for possível atingir o mesmo volume de produção com menos matérias-primas, a poupança estimada pode ser calculada da seguinte forma:

Redução da despesa com matérias-primas = despesa com matérias-primas essenciais × percentagem de redução.

Estudos de caso demonstram a eficácia deste cálculo. A Amalthea, uma empresa holandesa produtora de queijo, revelou que um aumento de 1% na produtividade do leite representa uma poupança anual de 500 mil euros.

Conclusão

A otimização do rendimento impulsionada pela IA permite converter mais matérias-primas em alimentos comercializáveis. Ao combinar dados de ERP, MES, qualidade e IoT, a aprendizagem automática revela os verdadeiros fatores determinantes do rendimento ao nível do lote, enquanto os agentes de IA auxiliam os operadores de processo a ajustar prontamente os parâmetros para maximizar o rendimento de matérias-primas dispendiosas.

Quando os dados, os sistemas e a inteligência de toda a operação convergem numa única camada interligada, deixam de ser ferramentas separadas e transformam-se em algo superior. Esta é a empresa inteligente. Aqui, a perceção e a ação já não estão separadas pelo tempo, pela capacidade ou pela disponibilidade humana.

Chegou o momento de combinar a experiência dos seus tecnólogos de processo com os dados e as soluções de IA da Infor, concebidas especificamente para o setor alimentar e de bebidas. Chegou o momento de dar um impulso à sua rentabilidade.

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