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La revolución IA en la producción de alimentos

Más allá de la cosecha: transformación digital en el procesamiento y packaging de alimentos

Anteriormente, exploramos la revolución digital en agricultura y el impacto transformador de la inteligencia artificial (IA), que ha dado origen a la agricultura 4.0. Se destacó cómo sensores y análisis de datos están mejorando las prácticas de cultivo, aumentando la eficiencia y promoviendo la sostenibilidad. Sin embargo, la transformación digital en el sector agroalimentario trasciende el ámbito agrícola, impactando significativamente las operaciones en procesamiento y packaging de alimentos.

El procesamiento alimentario transforma insumos agrícolas en productos consumibles, mediante métodos que mejoran la palatabilidad y vida útil, como refrigeración y enlatado. El packaging, por su parte, protege y preserva estos productos, facilitando su distribución. Materiales y tecnologías avanzadas, como atmósferas modificadas y smart packaging, juegan roles clave en extender la vida útil y en la sostenibilidad de los productos. Estas etapas son vitales para mantener la calidad y seguridad alimentaria, reduciendo desperdicios [1].  

La transformación digital de estas fases implica integrar tecnologías como automatización, IoT y análisis de big data, revolucionando la eficiencia, productividad y abordando temas como seguridad alimentaria y sostenibilidad ambiental. La digitalización ofrece trazabilidad completa, mayor precisión en control de calidad y una cadena de suministro optimizada, alineada con demandas del mercado y expectativas del consumidor. La Industria 4.0 facilita una gestión más eficiente de procesos, disminuyendo errores y costos, y mejorando la eficiencia energética [2].

Aplicaciones de IA en el procesamiento de alimentos

La IA es esencial para optimizar el procesamiento de alimentos, desde el control de calidad hasta la formulación de productos:

  • Control de calidad.  

Herramientas de IA como Sistemas Expertos (SE), Redes Neuronales Artificiales (ANN) y Machine Learning (ML) son cruciales para evaluar la calidad de alimentos. Los SE han sido utilizados para clasificar la calidad de productos como granos de cebada y café, con altos porcentajes de precisión.  Las ANN, por su parte, han sido efectivas en la predicción de parámetros claves de calidad como la humedad en hongos y el peso en mangos. Los algoritmos de ML han demostrado una gran versatilidad al analizar exitosamente la calidad de diversos tipos de productos, como cervezas y galletas [3]. Estas tecnologías, integradas con sistemas de visión por computadora y espectroscopía NIR, permiten una detección de calidad en tiempo real, incrementando la eficiencia y precisión. Empresas líderes como PepsiCo han adoptado sistemas de control de calidad basados en IA en sus líneas de producción, mejorando notablemente la identificación de defectos en productos como papas fritas, lo que incrementa la calidad final y la satisfacción del consumidor [4].

  • Seguridad alimentaria

De manera similar a lo anterior, los modelos de AI acoplados a sistemas de visión artificial y sensores, se utilizan para controlar los parámetros de seguridad alimentaria durante todo el proceso de producción. Esto incluye la detección de contaminantes, patógenos y objetos extraños para garantizar el cumplimiento de la normativa de seguridad alimentaria. Existen aplicaciones para detectar plagas y enfermedades en maíz, determinar el grado de seguridad Halal de aditivos alimentarios y crear un sistema para reducir la contaminación por BaP (benzo(a)pireno) en salchichas ahumadas [3]. 

  • Mantenimiento predictivo. 

La IA es utilizada para anticipar fallas en equipos y optimizar los programas de mantenimiento, reduciendo los tiempos de inactividad y asegurando una operación continua. Los algoritmos de IA examinan datos de los equipos para prever posibles fallas y permitir un mantenimiento proactivo, mejorando la eficiencia y extendiendo la vida útil de la maquinaria. Un caso de estudio interesante aborda el mantenimiento predictivo de máquinas de producción en la industria del trigo, mediante imágenes de termografía infrarroja y procesamiento de señales de acelerómetros [5]. Empresas como Nestlé han implementado exitosamente algoritmos de mantenimiento predictivo, evidenciando reducciones en tiempo de inactividad y mejoras en la eficiencia operativa [6]. 

  • Desarrollo y formulación de alimentos. 

Las empresas alimentarias están adoptando la IA para innovar en el desarrollo y formulación de productos, adaptándose a las preferencias del consumidor y las tendencias de mercado. Gastrograph AI demostró esta tendencia al predecir la popularidad en China de snacks estadounidenses como los Cheetos Puffs, utilizando análisis de IA para entender las preferencias globales de sabor [7].  Paralelamente, The Not Company está revolucionando la industria con Giuseppe, su plataforma de IA, que crea alternativas vegetales a productos animales, basándose en un profundo análisis molecular para imitar sabor, textura y nutrición [8]. Estos avances subrayan cómo la IA está transformando la forma en que se desarrollan y formulan los alimentos, alineándolos con demandas de sostenibilidad y salud global.

Aplicaciones de IA en el packaging de alimentos

En el packaging de alimentos, se emplean soluciones impulsadas por IA para garantizar la frescura, seguridad e integridad del producto en toda la cadena de suministro. Entre estas soluciones destacan : 

  • Packaging inteligente. 

La integración de IA con sensores avanzados y etiquetas NFC en los envases permite el monitoreo en tiempo real de condiciones críticas como temperatura y humedad, mejorando así la calidad y seguridad alimentaria. Las etiquetas NFC facilitan el seguimiento y acceso a información detallada del producto, potenciando la trazabilidad y confianza del consumidor. Empresas como Tetra Pak están avanzando hacia un packaging inteligente que no solo asegura la calidad del producto, sino que también favorece la sostenibilidad y la eficiencia de la cadena de suministro mediante la adopción de un enfoque de economía circular [10]. 

  • Optimización del diseño y materialidad

La IA se emplea para desarrollar diseños de packaging que no solo protegen mejor el producto y son más cómodos para el consumidor, sino que también son más sostenibles. Analizando factores como la fragilidad del producto y las necesidades logísticas, la IA permite la creación de envases que minimizan el uso de recursos y reducen el impacto ambiental [11]. Empresas como Berry Global [12] y Stora Enso [13] están liderando el camino hacia la fabricación de envases sostenibles con la ayuda de la IA, cumpliendo con regulaciones ambientales y reduciendo la huella de carbono.

¿Por qué implementar IA en el procesamiento y packaging de alimentos?

Existen una serie de beneficios asociados a la implementación y uso de la IA. Entre estos destacan [3, 9, 14, 15]: 

  • Mejora de la calidad del producto. Las soluciones impulsadas por IA garantizan consistencia y confiabilidad en la producción y el packaging de alimentos, lo que se traduce en productos de mayor calidad para los consumidores.
  • Eficiencia mejorada. Las tecnologías de mantenimiento predictivo y packaging inteligente optimizan los procesos, reducen el tiempo de inactividad y agilizan las operaciones de la cadena de suministro, mejorando la eficiencia y la productividad general.
  • Ahorro de costos. Al minimizar el desperdicio y optimizar la utilización de recursos, las aplicaciones de IA generan importantes ahorros económicos para los fabricantes.
  • Mejora de la seguridad alimentaria. Las soluciones impulsadas por IA mejoran la seguridad alimentaria al detectar contaminantes, monitorear la frescura del producto y garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios.

¿Cuáles son los desafíos que se presentan?

Al aplicar IA en el procesamiento y packaging de alimentos, se enfrentan varios desafíos que deben ser abordados para garantizar el éxito y la efectividad de estas aplicaciones. Algunos de los desafíos más significativos incluyen [3,  14, 16, 17]: 

  • Calidad y fiabilidad de los datos. Es esencial asegurar la precisión y representatividad de los datos para el correcto funcionamiento de los sistemas de IA. Esto es crucial tanto en el procesamiento como en el packaging, donde los datos incorrectos pueden llevar a decisiones erróneas, afectando la calidad y seguridad del producto.
  • Interpretación de datos y modelamiento. Desarrollar modelos de IA que manejen la complejidad de los datos alimentarios es fundamental. Estos modelos deben ser adaptables a variaciones en la producción y packaging para mantener su efectividad.
  • Seguridad alimentaria y cumplimiento normativo. Los sistemas de IA deben cumplir con las regulaciones de seguridad alimentaria para evitar riesgos para la salud del consumidor. Asegurar la detección precisa de contaminantes y la adherencia a las normativas es crucial.
  • Integración de tecnologías. La compatibilidad entre la IA y los sistemas existentes es esencial para una implementación exitosa. La capacitación adecuada del personal es igualmente importante para manejar y mantener nuevas tecnologías.
  • Costos y rentabilidad. La inversión en tecnología de IA puede conllevar costos significativos. Es vital realizar una evaluación detallada de los beneficios frente a los costos para garantizar la viabilidad financiera y la rentabilidad a largo plazo.

En resumen, la adopción de la IA en el procesamiento y packaging de alimentos presenta beneficios significativos para la industria agroalimentaria, ofreciendo mejoras sustanciales en la calidad del producto, un incremento en la eficiencia operativa y la garantía de la seguridad alimentaria. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones imperceptibles para los sistemas convencionales es invaluable, permitiendo una toma de decisiones más precisa y rápida. Sin embargo, es imperativo tener en cuenta los desafíos que conlleva esta adopción, como la necesidad de datos de alta calidad y la interpretación adecuada de los resultados obtenidos. Asimismo, la seguridad alimentaria y el cumplimiento normativo son aspectos críticos que deben abordarse de manera rigurosa. Además, los costos asociados con la implementación y mantenimiento de sistemas de IA pueden representar una barrera para algunas empresas. Por lo tanto, abordar estos desafíos de manera proactiva y colaborativa entre diferentes actores de la industria es esencial para garantizar una implementación exitosa de la IA, asegurando así que podamos aprovechar al máximo sus beneficios mientras mitigamos los riesgos potenciales y mantenemos la calidad y seguridad de los alimentos para los consumidores.


En el próximo capítulo, abordaremos cómo la IA impacta en la logística, distribución y transporte de alimentos, hasta llegar a la fase crucial del consumo por parte del cliente final. Exploraremos de qué manera la IA continúa siendo un factor clave en la optimización de cada aspecto de esta cadena, desde la salida de los productos de las plantas de procesamiento y packaging, hasta su llegada a las manos de los consumidores. Este análisis adicional les brindará una comprensión más completa sobre cómo la IA está redefiniendo la experiencia alimentaria en su totalidad.

Autor: José Cuevas.

Referencias:

[1] Shankar, J. (2023). Disponible en: Introductory Chapter: Food Processing, Preservation, and Packaging – A Brief Overview | IntechOpen 

[2] Romanello, R. & Veglio, V.  (2022). Disponible en: British Food Journal | Emerald Insight 

[3] Rajesh-Mavani, N. et al. (2022).  Disponible en: Application of Artificial Intelligence in Food Industry—a Guideline | Food Engineering Reviews 

[4] Marr, B.  (2019). Disponible en: Forbes  

[5] Massaro, A. et al. (2020). Disponible en: Production Optimization Monitoring System Implementing Artificial Intelligence and Big Data | IEEE Conference Publication 

[6] Kitameraki (2023). Disponible en: AI and Technology in Food Manufacturing: How Nestle and Others Stay on Top 

[7]  Cohen, J. (2020). Disponible en: Which American snack would be most successful in a Chinese market? 

[8] NotCo (2024). Disponible en: Giuseppe Geek – NotCo 

[9] Hassoun, A. et al. (2023). Disponible en: Food Control – Food processing 4.0 

[10] Baker, B. (2019). Disponible en: The smart pack: Tetra Pak unveils its vision for connected packaging – 

[11] Gaurkhede, G. (2023). Disponible en: Artificial Intelligence in the Packaging Industry: A Revolution from 2023 to 2032 | by Gaurav Gaurkhede | Medium 

[12] Berry Global (2024). Disponible en: Plastic Packaging for Food | Berry Global

[13] Stora Enso (2024). Disponible en: Products | Stora Enso
[14] Garg, V. & Puri, N. (2022). Disponible en: Utilization of Artificial Intelligence in the Food Industry | SpringerLink 

[15] Ramirez-Asis, E. et al. (2022). Disponible en: Materialstoday: Proceedings  

[16] Jiménez-Carvelo, Ana. et al. (2022). Disponible en: Current Development in Biotech and Bioengineering 

[17] Laique – Foodinfotech (2023). Disponible en: Automation in Food Processing: Transforming the Future of Food Manufacturing 

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