En 2014, un incendio arrasó la planta cárnica de Campofrío en el polígono de Villafría (Burgos). El incidente se saldó sin víctimas mortales ni heridos, pero las instalaciones quedaron inservibles. A continuación, la compañía aprovechó la oportunidad para evaluar y mejorar todos sus procesos industriales. Como resultado, en 2016 inauguró una nueva planta de 100.000 metros cuadrados en la que robótica y tecnología avanzada jugaban un papel esencial a la hora de optimizar sus recursos y prevenir futuros incidentes. Las instalaciones se han convertido desde entonces en un referente para el sector de la fabricación alimentaria.
Así lo ha explicado Jesús Sanz, director de planta de Campofrío, en el F4F - Expo Foodtech de Bilbao, que se celebra hasta el 18 de mayo en la capital vizcaína y reúne a más de 7.000 profesionales.
“Nuestro foco era crear una fábrica sin papeles, tener automatizada toda la información y dejar de utilizar hojas de cálculo. Queríamos estándares robustos, con una robotización y una automatización alta”, ha comentado.
Por otro lado, un sistema de microchips les permite supervisar en tiempo real todo el flujo de producción, lo que se ha traducido en un uso más óptimo de los insumos y, por tanto, en menor desperdicio.
“Tenemos una trazabilidad del producto completa desde que entra la materia prima hasta que sale, gracias a un sistema de microchips. Todo el proceso de fabricación está robotizado y finalizado con robots de paletización y encajado de las piezas. Nuestro almacén cubre el 50% de la producción diaria y el resto de la producción es mandada a otro almacén”, ha detallado.
La IA, un aliado para mejorar la eficiencia de procesos
Uno de los beneficios clave de la aplicación de la IA para el sector alimentario será la mejora en la agilidad y de la eficiencia en los procesos. Alfredo Nasello, consultor de Innovación en Ibermática, ha destacado que la IA, adaptable a cada organización, permitirá “dar respuesta inmediata al mercado, ajustar los tiempos de aprovisionamiento y adaptarse, como por ejemplo produciendo lotes más pequeños adaptados a la demanda”. De la mano del Big Data, la IA contempla grandes beneficios para la industria. Entre otros, Nasello afirma que permite reducir el tiempo de planificación del 50% al 70%; consigue aumentar la productividad del 1% al 10%; reduce los penalties-urgent shipments del 25% al 100% y logra un aumento del nivel de servicio de más del 50%.
Margen de mejora en la cadena de suministro
La cadena de suministro también se verá beneficiada por la Inteligencia Artificial. Elisa Caballero, directora Global de Estrategia y Operaciones en Ingeniería en Glovo, ha resaltado que, durante la producción de alimentos, “nos ayuda a identificar el momento óptimo de recolección, consiguiendo productos de mayor calidad y reduciendo el desperdicio alimentario”. Además, considera que tendrá un rol significativo en los controles de calidad y en el Smart delivery, “ayudando en la planificación de rutas óptimas, prediciendo aspectos como el tráfico, o agrupando pedidos con orígenes y destinos similares geográficamente”.
En Bimbo también han advertido grandes avances con esta tecnología, en especial a la hora de trabajar con ingredientes vivos, donde entran en juego factores difíciles de controlar. Javier Cabeza, VP Supply Chain de la compañía, ha resaltado los beneficios que supone su uso en materia de sostenibilidad, tanto en la optimización de rutas como en conseguir el objetivo corporativo de net zero para 2030. Cabeza ha detallado, además, el sistema de propuesta de pedidos diario de Bimbo con herramientas de Inteligencia Artificial para todos los puntos de venta. “Gracias a esta optimización de cantidades servidas se ha reducido en un 40% el desperdicio alimentario y los retornos de producto no vendido”, ha indicado. Por último, Cabeza ha querido hacer hicapié en los factores clave para el éxito de la implantación de la IA, entre los que se encuentran la colaboración humana para conectar procesos. Todos han coincidido en que a largo plazo esta tecnología creará nuevos puestos de trabajo.
Robotización y automatización para la sostenibilidad
La robotización y automatización están siendo igualmente cruciales para aumentar la productividad de las fábricas y aumentar la calidad final del producto y su estandarización. Así lo ha considerado Aitor Duarte, director industrial Spain and Portugal en Lerøy Processing, que ha apostado por la integración de esta tecnología con la IA como “una oportunidad para el sector agroalimentario para conseguir unos procesos más fiables y eficientes”. El especialista ha desgranado los beneficios que reportan estas herramientas a la industria, entre los que se encuentran una planificación online basada en OEEs variables, mejores cálculos de los stocks y trabajo en el mantenimiento preventivo de forma más eficiente, entre otras actuaciones.
También ha participado en esta sesión Francisco Requena, director de I+D+IT e Informática en Faccsa – Prolongo, que ha abordado las oportunidades que supone esta tecnología para el mercado porcino, que tiene a España como principal productor. Requena ha anunciado la participación de FACCSA-Prolongo en el proyecto europeo Horizon 2020 “RoBUTCHER” que pretende desarrollar una Meat Factory Cell (MFC) cognitiva con propiedades de gran autonomía utilizando tecnologías basadas en la IA y la cognición. “El proyecto proporcionará a los procesadores cárnicos de pequeña y mediana escala las herramientas necesarias para superar los obstáculos técnicos que impiden la adopción de sistemas de automatización robotizados”, ha señalado.
Por último, Jon Martínez, director de Inteligencia de mercado y Nuevos Productos en Inser Robótica, ha presentado las claves de la compañía en robotización, que ha definido como “la ingeniería de robotización de final de línea”. Referentes en automatización, la empresa con más de 35 años de experiencia trabaja con las principales marcas de robots antropomórficos industriales del mercado, y también están integrando vehículos autónomos. “En el mundo de la alimentación, la materia prima es variable y necesitamos implementar algoritmos, no de machine learning o de visión convencional, sino algoritmos de inteligencia artificial capaces de aprender y adaptarse al producto variable, y que cumplan además unos sólidos criterios de sostenibilidad”, ha indicado.
