IA Aplicada al control de calidad de producto alimentario en fábrica

Simulación y predicción de parámetros descriptivos de la calidad de producto alimentario a la salida de la línea de producción mediante la aplicación de técnicas de machine learning.

Antecedentes

Poder identificar qué parámetros de los procesos unitarios productivos de la empresa influyen en mayor o menor medida en la calidad de un producto. Conseguir homogenizar la producción a través de la identificación de los factores de influencia que hacen que el producto siempre salga entre las especificaciones exigidas por la propia empresa y sus clientes. Se trata de un reto muy ambicioso que implica poder modelar el comportamiento de una línea entera y la influencia de pequeños eventos en el producto.

Resultados – Innovación

Se han desarrollado modelos computacionales basados en machine learning capaces de predecir valores de calidad de determinadas características del producto. El modelo computacional se embarcó en un software para que los usuarios puedan realizar simulaciones de diferentes situaciones productivas y testear el impacto sobre determinados parámetros de calidad.

El grado de innovación es medio, puesto que hay iniciativas similares, pero no en el subsector de aplicación de los frutos secos y snacks.

Entidades colaboradoras

Instituto Tecnológico de la Alimentación – AINIA https://www.ainia.es/

Empresa del sector de frutos secos y snacks.