La visión artificial representa uno de los recursos fundamentales para la industria 4.0. Mantener e incrementar la competitividad pasa necesariamente por incorporar esta tecnología ya no solo en los procesos de calidad de la producción sino en toda la estrategia M2M (Machine2Machine).
IIoT (Industrial Internet of the Things)
¿Por qué hacer referencia a IIoT en este artículo? Para entender el potencial de la IIoT podemos tomar como referencia el informe de Accenture de 2015, Driving Unconventional Growth through the Industrial Internet of Things, y en el que se apunta a la eficiencia operacional como una de las claves más relevantes. Según este informe es posible mejorar la productividad en un 30% introduciendo automatización y técnicas de producción flexible.
En realidad, desde el momento en que dispusimos de tecnologías para la conectividad, los datos generados por las diferentes máquinas y dispositivos se fueron integrando en nuestros sistemas ERP y nutriendo los sistemas de Business Intelligence permitiendo un análisis muy preciso de la actividad del negocio.
Las nuevas tecnologías de visión avanzada, que hacen que ésta se integre en el entorno de fabricación y en concreto en el marco del IIoT, hace que actualmente sean uno de los recursos de mayor potencial innovador para la competitividad. De hecho, para poder explotar completamente los beneficios dela IIoT es necesario aprovechar tres capacidades tecnológicas: sensores, analítica industrial y aplicaciones inteligentes.
Imagen 1: Three Industrial Internet of Things capabilities to master. Fuente: Accenture.
Cómo aumentar la competitividad en el sector agroalimentario
Algunas aplicaciones de la visión artificial al sector agroalimentario se traducen en identificación de la composición (grasa, proteína, humedad, fibra), las propiedades internas (textura, oxidación, defectos, …) o la detección de contaminantes (aflatoxinas, acrilamida, materias extrañas).
Para ello, se desarrollan aplicaciones de la tecnología de visión artificial que proporcionan los siguientes beneficios:
- Espectroscopia NIR: Permite obtener información química de un punto de la muestra.
- Visión Artificial: Permite obtener información espacial de toda la muestra relacionada con propiedades físicas (forma, tamaño, color)
- Imagen química o visión hiperespectral: Permite obtener información química y física de cada punto de la muestra
Imagen 2: Espectroscopía de imagen: imagen química. Fuente: AINIA
En el siguiente video demostrativo podemos observar una aplicación para medir calidad en fruta mediante espectroscopía:
Y en este caso, también mediante espectroscopía vemos otro video de aplicación, a nivel industrial, para detectar defectos en almendra:
Así mismo, como mostramos en el artículo “Seguridad alimentaria: smartdevices para el consumidor” existen dispositivos orientados al consumidor, como por ejemplo Tellspec Food Sensor. Se trata de un espectrómetro que permite medir composiciones en alimentos. Este dispositivo “de bolsillo” escanea alimentos a nivel molecular. Es capaz de escanear alimentos, identificar calorías, macronutrientes, alérgenos y proporcionar información relevante, lo que aporta valor al consumidor en clave de fraude alimentario, adulteración y calidad alimentaria.
Ventaja competitiva, adoptar la visión artificial con una perspectiva holística
Por un lado, para mejorar el posicionamiento competitivo proponemos una reflexión concreta sobre el coste de oportunidad de la adopción de las siguientes tendencias:
- Optimización de procesos (reducción de costes).
- Smartsensors o sensores inteligentes.
- Sensores integrados (MEMS).
- Medida de parámetros de calidad químicos.
- Automatizar procesos de control e inspección complejos.
Por otro lado, como hemos indicado a lo largo del artículo, proponemos adoptar tecnologías de visión artificial, ya no solo en lo referente a la calidad y seguridad alimentaria donde para este sector va a ser un imprescindible en el marco de industria 4.0., sino en toda la holística del negocio, como son los procesos productivos, la trazabilidad, la producción, la logística, etc.
Datos como el de Accenture, 30% de mejora en la productividad son contundentes. En cualquier caso, el ROI en aspectos concretos de la producción como la automatización de procesos de control o de inspección complejos es obvio y además fácilmente medible, por lo que no es necesario tener fe ciega en estos beneficios, sino tomar conciencia de la tendencia en el entorno tecnológico y la potencial pérdida de competitividad analizando una propuesta de valor personalizada.
Imagen 3: Microcámara hiperespectral midiendo ingredientes alimentarios. Fuente: AINIA
En este sentido, en AINIA tenemos numerosas experiencias, como por ejemplo el Proyecto OPTI2, mediante el que se han desarrollado nuevos prototipos basados en sensores ópticos avanzados de bajo coste, que permiten obtener la huella espectral de los productos durante el proceso de fabricación y en tiempo real.
Aprovechamos la ocasión para invitarte a conocer más sobre la tecnología y sus aplicaciones y beneficios, a través de la Jornada de Innovación: Tecnologías de imagen avanzada en la fábrica del futuro, que se tendrá lugar el próximo jueves 9 de marzo en AINIA.
Si te ha interesado este artículo, te animo a que formes parte del club de los innovadores de AINIA, ya que el equipo de Inteligencia Competitiva de AINIA seguimos vigilando la legislación alimentaria, examinando tendencias de mercado, analizando preferencias de los consumidores, identificando innovaciones tecnológicas y monitorizando herramientas de apoyo a la I+D.
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