Personalización de producto y sistemas avanzados de producción, una realidad indisociable

Por Redacción AINIA 9 meses publicadoSin Comentarios
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Lineal de supermercado- g

Imagen de un lineal de supermercado

La personalización es hoy una realidad para muchas empresas del sector alimentario. Con ella, las marcas aportan un valor diferenciador a sus productos a la vez que  hacen más sólida la interacción entre el cliente y el fabricante.  Cuando el consumidor es el centro sobre el que giran los sistemas de producción, aumenta el grado de satisfacción, porque se le ofrece exactamente aquello que demanda.

A medida que avanza el interés de consumidor por la alimentación saludable, éste busca productos que se adapten mejor a sus propias y personales necesidades alimentarias.  Entre las tendencias a este respecto podemos señalar: 

Un mercado altamente segmentado en relación a la búsqueda de alimentos saludables adaptados a las diferentes franjas de edad (tercera edad, niños, millenials…) y grupos demográficos  y de interés, (deportistas, celíacos, personas con altos/bajos ingresos económicos…).

La aparición de un consumidor dispuesto a pagar más por los productos personalizados y más adaptados a sus necesidades.

Una distribución cada vez más exigente que demanda al fabricante una rotación frecuente de producto, con el fin de sorprender constantemente al consumidor con novedades en el lineal.

Todo ello exige del sector alimentario más innovación de producto, lo que implica redes de producción más complejas. Los productos personalizados llevan aparejado el “inconveniente” de tiradas menores, con la consiguiente necesidad de reconfigurar las líneas de producción con agilidad y mayor flexibilidad. ¿Cómo lograrlo?


Sistemas avanzados de producción y su aportación a la personalización

Las tecnologías digitales están ofreciendo un amplio abanico de herramientas que capacitan a las empresas a ofrecer soluciones en consecuencia, haciéndolas más competitivas y eficientes. De hecho, de acuerdo a la información compartida durante el Manufacturing Digitization workshop1, en la actualidad el 39% de la población mundial está conectada y compartiendo constantemente información. Por otro lado, el 80% de los procesos industriales implican  nuevas tecnologías que analizan y gestionan diariamente los datos. Estamos ante lo que se ha denominado “big data” y su doble clave:

El rápido y acertado manejo de la información y 

la transparencia de los datos que se comparten a lo largo de toda la cadena de valor a través de redes colaborativas.


Esto ayuda aumentar las sinergias entre los operadores que intervienen en todo el proceso de producción y distribución, agiliza la toma de decisiones tanto a nivel operativo como estratégico y reduce las ineficiencias, entre otras ventajas. En otras palabras, los sistemas avanzados de producción posibilitan una mayor adecuación de los productos alimenticios a las expectativas del consumidor y mejora las capacidades del sector para diseñar productos innovadores.

 

Implementación de sistemas avanzados de producción y productos personalizados; algunos ejemplos

Redes de producción más versátiles y flexibles el proyecto Flexinet.

El proyecto FlexiNet que se está llevando a cabo de manera conjunta por AINIA Centro Tecnológico y Custom Drink (Grupo Estrella Galicia) junto a otras organizaciones europeas  está consiguiendo una reconfiguración más dinámica y eficiente  de las redes locales de producción a través del desarrollo de aplicaciones que gestionen la información de una forma más inteligente

El espíritu que impulsa el desarrollo de este proyecto puede ser resumido en una frase: “Comenzar la mañana con una nueva idea de negocio y tener todos los datos relativos analizados y compartidos en red para empezar a producirla por la tarde”. La base tecnológica que está convirtiendo esta idea en una realidad está en los sistemas información en red. Sistemas que se apoyan en tecnologías de inteligencia artificial, en el análisis semántico de  datos y el diseño de procesos de producción y sistemas de interoperabilidad de información (modelado empresarial) en función de los objetivos.

En consecuencia, la cadena de valor anticipa una mejor tasa de respuesta a los requerimientos de los clientes, lo que permite una mayor personalización de producto en menor tiempo y con menores costes. También una mejora de la cadena de abastecimiento y un mejor control y optimización de los recursos energéticos, entre otros beneficios.

Tecnologías que mejoran la experiencia de compra de alimentos, el proyecto SmatexFood. 

Alimerka y AINIA junto al Instituto de Inteligencia Artificial (IIIA – CSIC) y dos empresas de software, han desarrollado el proyecto SmartexFood. Dicho proyecto tiene como objetivo mejorar la experiencia de compra de alimentos en supermercados y grandes superficies a través de la personalización de la información que se ofrece al consumidor en el punto de venta.

A través de un teléfono móvil, el consumidor podrá:

Acceder a información de producto relevante para él (basado en una base de datos semántica de producto alimenticio).

Consultar recomendaciones y asesoramiento personalizado, según sus necesidades y hábitos de consumo.

Conocer opiniones de otros consumidores sobre el producto que está comprando

La tecnología sobre la que se ha desarrollado el proyecto está basada en el análisis semántico y razonamiento automático de los datos procedentes del histórico de compra, el perfil personal de la unidad de consumo (persona individual o familia), necesidades alimentarias especiales  (diabético, celíaco, etc.), información de contexto (área geográfica, época del año, etc.) y el nivel de existencias de la tienda en la que se encuentre.

Parafraseando a Philip Kotler: “Ya no basta con satisfacer a los clientes, ahora hay que dejarlos encantados” y qué mejor manera de lograrlo que darles exactamente lo que quieren. Si usted está interesado en saber más acerca de la personalización de producto y los sistemas avanzados de producción, en AINIA estaremos encantados de ayudarle.

 

 

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  Tecnoalimentalia, Tendencias y consumidor
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