El objetivo general del proyecto radica en el desarrollo y validación de un demostrador basado en la virtualización de una línea de procesado de conservas de pescado mediante la aplicación de nuevas tecnologías innovadoras con aplicación de realidad mixta apoyada con inteligencia artificial, donde, en función de la materia prima y las condiciones de proceso, el sistema predice respuestas o comportamientos de la materia prima y, al mismo tiempo, da información en tiempo real del estado de las diferentes operaciones del proceso. El modelo recoge una línea de producción de conservas donde se muestra al público objetivo (sector conservero, industria, estudiantes, público general), las diferentes maquinarias de la línea productiva demostrativa instalada en la planta piloto de Anfaco-Cecopesca. Se definió la arquitectura de comunicación, la información a intercambiar y los parámetros de funcionamiento que debe aportar cada uno de ellos. El sistema diseñado permite adaptarnos a las diferentes modificaciones que realizan en su día a día las diferentes empresas, cumpliendo de esta forma, NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS AL PROCESO DE LA INDUSTRIA CONSERVERA Teinco continúa con su apuesta por la aplicación de las nuevas tecnologías aplicadas al sector conservero y para lo cual está desarrollado el proyecto DEM-PRECON, ‘Demostrativo viryualizado de proceso de fabricación de conservas mediante empleo de inteligencia artificial y otras tecnologías digitales. C005/21-ED Inteligencia Artificial 2021. Referencia: 2021/C005/00146443’. Se basa en la implementación de nuevas tecnologías digitales mediante el desarrollo y validación de un demostrador que permite analizar la viabilidad del mismo en entornos reales. El demostrativo está enfocado a la industria alimentaria, concretamente a la industria conservera, donde se incorpora el concepto de la cultura de la seguridad alimentaria. que se trate de un sistema dinámico, incorporado elementos de control de la seguridad alimentaria como el equipo de control de envases con urna de vacío. Se realizó el análisis de la línea de producción identificando todos los puntos necesarios de ser estudiados por motivos de seguridad y calidad alimentaria, los cuales fueron implementados en el sistema, realizando pruebas con producto real, analizando su comportamiento y volcando los datos al sistema. La plataforma de Realidad Mixta en la cual se integraron los modelos, permite la identificación de equipos reales y además la representación en tiempo real de diferentes parámetros seleccionados durante la realización del proyecto, como son el consumo instantáneo de la máquina, la temperatura de producto o la temperatura ambiente, presión, etc. 42
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