Nulab, en colaboración con COVAP y Cárnicas KIKO, y con el apoyo de los clústeres NAGRIFOOD y SECPHO desarrolla una plataforma digital para el control y la seguridad alimentaria 4.0 que permita la conectividad de sensores, almacenamiento de datos y el desarrollo de modelos matemáticos, así como la gestión de usuarios.

En la actualidad, hay una tendencia de las empresas por apostar por la digitalización como medida para asegurar la trazabilidad y, por ende, el proyecto ha permitido el desarrollo de modelos basados en IA para asegurar el control de los productos.

La iniciativa ha recibido financiación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo y de la Unión Europea-Next Generation EU, dentro del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras por considerarse de novedad tecnológica a nivel nacional.

La implantación de tecnologías 4.0 en los procesos productivos del sector alimentario ha crecido ligeramente en los últimos años. El uso de estas tecnologías ofrece importantes beneficios al sector a nivel estratégico y operativo, a través de una toma de decisiones más ágil, una producción flexible y eficiente, una mejor adaptación al entorno y cadenas de valor más colaborativas. Aunque, cabe destacar que muy pocas empresas han apostado por estas tecnologías.

En el caso concreto de la industria agroalimentaria, a pesar del elevado nivel de tecnificación del sector, la implantación de determinadas tecnologías como la inteligencia artificial no está extendida. Esto se debe principalmente a la complejidad de los productos y procesos de fabricación, así como a la variedad y volumen de datos que se generan y el desconocimiento del uso de las mismas. Además, una característica muy especial del sector es que trabaja con materias primas “vivas” que sufren mucha variabilidad según momento de cosecha, condiciones climáticas, etc., lo que hace todavía más complejo el ajuste y optimización de los procesos.

A todo ello, se le suma el hecho de que la calidad y la seguridad de los productos son una prioridad en el sector agroalimentario, que está obligado a cumplir con una gran cantidad de requisitos tanto legales como comerciales. Sin embargo, en lo que se refiere al control de calidad y la seguridad alimentaria, aunque los controles que se realizan son estrictos, tienen importantes carencias: muchos análisis son manuales y, por tanto, subjetivos, son costosos en tiempo y dinero, la información no se recoge en tiempo real, etc.

Por otro lado, el otro problema que actualmente existe es que las empresas solo muestrean un parte muy baja de la producción, menos del 1%, por lo que parece evidente que falta reforzar el control y la seguridad en la industria agroalimentaria.

En este marco, se ha desarrollado el proyecto PLATFORFUTURE, con el objetivo de evaluar los riesgos en la industria alimentaria mediante la Inteligencia Artificial, a través del desarrollo de una plataforma digital que permita la conectividad de sensores, almacenamiento de datos y el desarrollo de modelos matemáticos.

Con ello se pretende abordar la aplicación concreta identificada en el sector agroalimentario: Desarrollo de Modelos predictivos relativos al control de seguridad alimentaria (eventos de Listeria monocitogenes) en el proceso productivo de los alimentos (maduración de embutidos curados), a partir de la captación y adquisición de datos a través de protocolos y/o sensores.

La plataforma ha sido desarrollada por NULAB, y ha contado con COVAP (Cooperativa Ganadera del Valle de los Pedroches) y con Cárnicas Kiko como usuarios finales y NAGRIFOOD en representación del sector cárnico. Secpho coordina esta iniciativa que ha contado con la financiación de la Unión Europea-Next Generation EU y del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo en su programa de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2021, cuyo objeto es digitalizar la industria.

 

Como principales resultados obtenidos en el proyecto:

  • Se ha desarrollado una APP móvil para la conectividad del dispositivo NIR portátil Nulab a la plataforma digital (Cloud) y planificación de análisis. Además de un desarrollo para la implantación de modelos matemáticos y entorno web para la gestión de usuarios.
  • Generación de modelos predictivos a partir de la herramienta digital desarrollada.
    1. Control de riesgo microbiológico del proceso de secado de productos curados a partir del control de actividad de agua en productos salami y salchichón cular. La novedad que introducen estos modelos es la medición directa sobre superficie del producto, manteniendo los niveles de precisión de modelos en producto cortado.
    2. Grasa y proteína para el control de materias primas cárnicas (masas).
  • Validación de la plataforma por las empresas cárnicas socias de los modelos desarrollados.