{"id":59656,"date":"2020-02-06T12:55:50","date_gmt":"2020-02-06T12:55:50","guid":{"rendered":"https:\/\/ainia.endesarrollo.pro\/ainia-vicky-foods-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2020-02-06T12:55:50","modified_gmt":"2020-02-06T12:55:50","slug":"ainia-vicky-foods-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ainia.endesarrollo.pro\/en\/notas-de-prensa\/ainia-vicky-foods-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"AINIA y Vicky Foods aplican la inteligencia artificial para mejorar la calidad del pan"},"content":{"rendered":"\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: justify;\">La inteligencia artificial permite conocer aspectos como: cu\u00e1les son los factores que m\u00e1s influyen en los procesos de elaboraci\u00f3n del pan o c\u00f3mo se comportar\u00e1n las l\u00edneas de producci\u00f3n si se variaran determinados par\u00e1metros de proceso.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">AINIA ha aportado sus conocimientos tanto en el proceso productivo de alimentos, como en t\u00e9cnicas de tratamiento de informaci\u00f3n, data science, machine learning e inteligencia artificial aplicada a product quality prediction (PQP)<\/p>\n<\/blockquote>\n<p style=\"text-align: justify;\">AINIA ha colaborado con la empresa Vicky Foods en la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial al proceso de elaboraci\u00f3n de diferentes variedades de pan. El objetivo: lograr mayor calidad en dichos productos de manera continuada en el tiempo, as\u00ed como mejorar la competitividad de la empresa, a trav\u00e9s de an\u00e1lisis temporales de la producci\u00f3n.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para ello, AINIA ha aplicado tecnolog\u00edas 4.0 como la <strong>inteligencia artificial y machine learning<\/strong>, que permiten desarrollar <strong>sistemas predictivos<\/strong> para una mejor supervisi\u00f3n y control de los recursos y procesos de producci\u00f3n de panader\u00eda y boller\u00eda, como puede ser un mejor uso de materias primas o la reducci\u00f3n de las p\u00e9rdidas de producto.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Seg\u00fan ha explicado el responsable de tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n de AINIA, <strong>David Mart\u00ednez-Simarro<\/strong>:<em> \u0093Vicky Foods y AINIA han hecho posible el avance hacia una tecnolog\u00eda con capacidad predictiva que ayude a los operarios y t\u00e9cnicos de calidad a tener producciones m\u00e1s homog\u00e9neas, a minimizar el coste asociado a rechazos de calidad o a entender los efectos de las acciones sobre la l\u00ednea productiva en el propio producto; todo ello contribuyendo a la mejora de la competitividad de la compa\u00f1\u00eda\u0094.<\/em><\/p>\n\n<h2 style=\"text-align: justify;\">SMARTBAKE: Conocer con antelaci\u00f3n c\u00f3mo se desarrollar\u00e1 el proceso de cocci\u00f3n del pan o qu\u00e9 volumen alcanzar\u00e1 durante la fermentaci\u00f3n<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">Entre los principales problemas a los que se enfrenta la industria alimentaria est\u00e1 conseguir mantener una calidad de producto homog\u00e9nea y de acuerdo con las exigencias y requisitos de calidad del cliente. Es un reto importante, puesto que se trata de procesos complejos con gran cantidad de variables cuyas interacciones no son siempre sencillas de predecir ya que se trata de un proceso vivo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el proyecto SMARTBAKE, respaldado por el CDTI, las <strong>t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/strong>, aplicadas a los modelos predictivos en l\u00edneas de producci\u00f3n de pan han sido <strong>incorporadas a una aplicaci\u00f3n inform\u00e1tica de control <\/strong>que est\u00e1<strong> conectada<\/strong>, en tiempo real, <strong>al proceso productivo<\/strong>. De este modo, los profesionales pueden realizar simulaciones para conocer c\u00f3mo se comportar\u00edan la calidad del producto, si se variaran determinados par\u00e1metros de la l\u00ednea de producci\u00f3n. Tambi\u00e9n pueden conocer los factores que m\u00e1s influyen en los procesos productivos y cu\u00e1les son los l\u00edmites seguros de operaci\u00f3n para fabricar un producto de la manera m\u00e1s homog\u00e9nea posible.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Seg\u00fan ha explicado <strong>Juan Pablo L\u00e1zaro<\/strong>, del departamento de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y comunicaciones de AINIA: <em>\u0093En todas las fases del proceso de fabricaci\u00f3n (obrador, fermentaci\u00f3n, horneado\u0085) es posible recoger par\u00e1metros de proceso como temperaturas, nivel de humedad, tiempos de estancia del producto en cada fase, entre otros. Pero para poder trabajar con estos datos, necesitamos conocer su impacto. Por ello, medimos tambi\u00e9n variables de calidad de los productos alimentarios. Par\u00e1metros como el volumen del producto ganado durante la fermentaci\u00f3n, el nivel de cocci\u00f3n o la existencia de descartes al final de l\u00ednea, se utilizan como un reflejo de lo que verdaderamente ha ocurrido al producto\u0094.<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Adem\u00e1s, esta aplicaci\u00f3n permite realizar an\u00e1lisis acerca del comportamiento de la propia l\u00ednea en t\u00e9rminos de eficiencia, por ejemplo, posibles cortes y microcortes en las l\u00edneas de producci\u00f3n. As\u00ed, los responsables de cada l\u00ednea pueden visualizar esta informaci\u00f3n a trav\u00e9s de informes estad\u00edsticos de hist\u00f3ricos que les permitan mejorar de manera continua, la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n y maximizar la capacidad productiva y, por tanto, la competitividad de la empresa.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Durante dos a\u00f1os, en el marco del proyecto SMARTBAKE, se han recogido cientos de miles de muestras de producto de hasta 15 par\u00e1metros diferentes. Con toda esta informaci\u00f3n ha sido posible generar una serie de modelos predictivos, capaces de relacionar la influencia de las variables de proceso en los par\u00e1metros de calidad del producto. Adem\u00e1s, se han tenido en cuenta otros datos clave como son la receta, el proveedor de la harina y la levadura, o incluso la \u00e9poca del a\u00f1o en la que se estaba fabricando. Este conjunto de modelos se ha ido refinando hasta lograr un nivel de precisi\u00f3n sobre cu\u00e1l ser\u00e1 el comportamiento del producto durante su elaboraci\u00f3n, superior al 90%, lo que resulta una mejora sustancial en comparaci\u00f3n con la capacidad predictiva de los m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial permite conocer aspectos como: cu\u00e1les son los factores que m\u00e1s influyen en los procesos de elaboraci\u00f3n del pan o c\u00f3mo se comportar\u00e1n las l\u00edneas de producci\u00f3n si se variaran determinados par\u00e1metros de proceso. 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