Fortalezca la seguridad y la calidad de los alimentos con la IA

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Desde empanadas de pollo empanadas hasta galletas con chispas de chocolate, las tecnologías de producción y las velocidades de producción de las instalaciones de procesamiento de alimentos actuales han cambiado drásticamente en los últimos años. Esta transición hacia una mayor automatización y una menor intervención manual es evidente desde el momento en que las materias primas entran en las instalaciones hasta que se envasa el producto final.

A pesar de estos métodos de producción emergentes, muchos procesadores de alimentos siguen dependiendo en gran medida de los inspectores manuales de productos como última línea de defensa para validar la calidad del producto final y detectar materiales extraños dañinos que pueden provocar costosas retiradas de productos. Las tecnologías habituales de seguridad alimentaria, como las radiografías y los detectores de metales, que son eficaces para detectar metales o huesos, luchan contra materiales extraños de baja densidad o no metálicos, como plástico, caucho, madera y objetos de color similar al del producto alimenticio.

Para abordar estas limitaciones, la industria de procesamiento de alimentos recurre cada vez más a los sistemas de inspección por visión basados en inteligencia artificial (IA). Estos sistemas ofrecen capacidades de detección mejoradas y eficiencias operativas que hacen frente a los desafíos de los entornos de producción modernos.

Una nueva era en la inspección de productos alimenticios

Las tecnologías de inspección por visión en línea no son nuevas en la industria alimentaria. Algunos sistemas de inspección por visión basados en reglas se han utilizado con éxito en las líneas de producción durante décadas. Estos sistemas combinan cámaras 2D y 3D de alta resolución para analizar todas las caras de un producto en busca de características visuales preprogramadas, incluida la parte inferior de los productos. Desde el tamaño general, la forma, el color y el veteado de un filete cortado hasta la distribución de las semillas en un bollo de hamburguesa con semillas de sésamo, los sistemas de visión basados en reglas detectan eficazmente detalles finitos del producto, lo que resulta casi imposible cuando funcionan a toda velocidad.

Los sistemas de visión en línea también se pueden integrar con mecanismos de rechazo para eliminar automáticamente los productos que no cumplen con las especificaciones del flujo del proceso o alertar al operador para que actúe.

A medida que aumenta la demanda de estos sistemas, los sistemas de visión basados en reglas se están extendiendo hasta sus límites tecnológicos. Los productores solían conformarse con inspeccionar un puñado de aspectos de los productos; ahora, están interesados en mucho más. Por ejemplo, volviendo al ejemplo del bollo de hamburguesa, muchas cadenas de restaurantes de servicio rápido (QSR) ahora prefieren un bollo con una superficie de producto uniformemente brillante. Sin embargo, este brillo afecta a la medición del color del sistema de visión. Las empresas pueden captar esta característica de los productos, que tradicionalmente era difícil de medir, con el esquema de iluminación, el software y la configuración de la cámara correctos.

Estas crecientes demandas han llevado a los proveedores de tecnología a explorar la IA para agilizar la creación de modelos de medición para los sistemas de inspección de productos. El aprendizaje automático automatizado de las especificaciones y características de los productos reduce drásticamente la complejidad del sistema y agiliza la configuración de los productos, lo que ayuda a las empresas a alcanzar mayores niveles de control de calidad y seguridad alimentaria.

La inspección por IA va más allá de los colorímetros, los rayos X y los sistemas de detección de metales al aplicar un análisis más profundo de la superficie del producto. La IA está entrenada para detectar lo que un humano puede ver y más allá.

La IA permite capacidades de medición complejas

Como ejemplo, usemos a un fabricante de pizzas congeladas que se enfrenta al desafío de producir un producto consistente. La mayoría de las pizzerías tienen varias etapas en las que los ingredientes se aplican automáticamente al producto a medida que pasa por una cinta transportadora. Este proceso rápido y, a veces, caótico, suele ser difícil de controlar con precisión para un operador humano.

Cada pizza tiene varios ingredientes, texturas y colores. Con una visión basada en reglas, el operador tendría que programar medidas individuales para cada ingrediente de una pizza y agruparlas en la medición general del producto. Según el tipo de pizza, estas mediciones pueden requerir una enorme capacidad de cálculo y una gran capacidad de medición.

Ahora, con la inspección por IA, el operador de pizza puede entrenar al software para que inspeccione inmediatamente toda la pizza y todas sus complejidades con una precisión de élite.

Del mismo modo, el sistema de inspección impulsado por IA también sabe cuándo los productos no cumplen con las especificaciones ideales. Por ejemplo, algunos fabricantes de platos congelados utilizan sistemas de inteligencia artificial para garantizar que los ingredientes alimentarios se introduzcan directamente en los componentes correctos del envase, determinar si falta algún producto (por ejemplo, albóndigas en una comida congelada de albóndigas suecas) o validar el embalaje del producto.

Un argumento en favor de la IA en la seguridad alimentaria

Las empresas de procesamiento de alimentos se han enfrentado durante mucho tiempo a la hora de retener y capacitar a los inspectores de productos in situ, a pesar de que estas funciones son fundamentales para garantizar la calidad y la seguridad alimentaria. Sin embargo, hay mucho en juego: la retirada de un solo producto debido a la presencia de materiales extraños dañinos no detectados puede ocasionar graves pérdidas financieras y empañar la reputación de una marca en el mercado.

El impacto financiero de la retirada de un producto en la industria alimentaria puede ser asombroso. Según un estudio realizado por el Food Marketing Institute y la Consumer Brands Association, el coste medio de la retirada oscila entre 10 y 30 millones de dólares. Estos costos incluyen la notificación a los consumidores y minoristas, la retirada de los productos de las estanterías, la eliminación de los artículos contaminados y la gestión de los consiguientes problemas de relaciones públicas.

Las empresas de procesamiento de alimentos recurren cada vez más a los sistemas de inspección impulsados por la inteligencia artificial para mitigar estos riesgos. Al invertir en sistemas avanzados para detectar posibles peligros, las empresas pueden proteger sus operaciones, proteger a sus clientes y reducir la probabilidad de que se produzcan costosas retiradas del mercado.

Además, para las plantas de procesamiento de carne, aves y mariscos que tienen entornos sanitarios estrictos, existen sistemas de inspección por IA para cumplir con los requisitos de lavado (IP69K, NEMA-4X, etc.). Por ejemplo, las empresas que procesan carne de vacuno utilizan estos sistemas de inspección sanitaria para identificar materiales extraños indetectables mediante detectores de rayos X y metales. Debido a que las molduras de vacuno rara vez son uniformes o consistentes, los sistemas de visión basados en reglas tienen dificultades para distinguir los productos buenos de los materiales dañinos. Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial puede compartimentar instantáneamente todo lo que analiza en una línea de procesamiento e identificar al instante los materiales que considera que no cumplen los criterios de aceptación.

La detección de materiales extraños antes de que lleguen a las etapas de procesamiento posteriores puede ahorrar a las empresas muchos millones de dólares a lo largo de la vida útil del sistema. Esto no solo ofrece un rápido retorno de la inversión, sino que también ayuda a salvaguardar la confianza del consumidor en una marca.

La IA brinda apoyo cuando las plantas suelen tener dificultades

La IA seguirá siendo un tema muy debatido en todo el mundo, especialmente en lo que respecta a sus impactos en la sustitución del trabajo humano en diversas industrias y responsabilidades. Sin embargo, la retención de mano de obra en funciones cruciales de garantía de calidad siempre ha sido difícil en la industria alimentaria.

Las tecnologías de inspección de IA abordan de manera efectiva estas necesidades al aplicar un 100% de objetividad a su proceso de inspección, algo que no se puede lograr con un operador humano. En lugar de tener que dedicar mucho tiempo, dinero y esfuerzo a capacitar a los empleados en estas tareas importantes pero mundanas y repetitivas, la empresa puede asignar a esas personas responsabilidades más significativas en otras partes de la planta.

Además, un principio fundamental en la implementación de los sistemas de inspección por visión con IA es la necesidad de la participación humana en la formación y el mantenimiento de estos sistemas. Las aplicaciones de inteligencia artificial logran un éxito óptimo cuando se guían por la experiencia humana, principalmente a través de metodologías de aprendizaje supervisado. Por lo tanto, la IA nunca reemplazará por completo el factor humano en la producción de alimentos; en cambio, equipará a las plantas para satisfacer eficazmente la creciente demanda sin sacrificar la calidad o los esfuerzos de seguridad alimentaria. A medida que las tecnologías de inteligencia artificial evolucionen con rapidez cada día, se utilizarán cada vez más en la industria de procesamiento de alimentos para garantizar que los alimentos sean más seguros y de mejor calidad con un mayor rendimiento y un menor coste.