Inteligencia Artificial para producir pan de calidad

La inteligencia artificial está apoyando ya el proceso de fabricación del pan que consumimos a diario de modo que sea de la mayor calidad posible, de manera sostenida en el tiempo, y contribuyendo a la competitividad de la empresa productora. VickyFoods ha hecho esto posible trabajando codo con codo con Ainia como especialistas tecnológicos y de proceso.

Una de las problemáticas más importantes a las que se enfrenta la industria alimentaria es conseguir mantener una calidad de producto constante y de acuerdo con las especificaciones del cliente, reduciendo así potenciales reclamaciones de calidad. Sin embargo, el reto es grande ya que se trata de procesos complejos donde existen gran cantidad de variables que se correlacionan entre sí de manera imprevisible. Aquí es donde aparece el papel del departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones TIC de Ainia, el de poner en valor ese conjunto de datos y desarrollar tecnología al servicio de los expertos en producción para ayudarles a entender cuál es esa correlación de manera sencilla.

En todas las fases del proceso de fabricación (obrador, fermentación, horneado…) es posible recoger parámetros de proceso como temperaturas, nivel de humedad, tiempos de estancia del producto en cada fase, entre otros. Pero para poder trabajar con estos datos, necesitamos conocer su impacto. Para ello es para lo que medimos también variables de calidad de los productos alimentarios. Parámetros como el volumen del producto ganado durante la fermentación, el nivel de cocción, o la existencia de descartes al final de línea por diferentes motivos, se utilizan como un reflejo de lo que verdaderamente ha ocurrido al producto.

Durante 2 años se han recogido cientos de miles de muestras de producto de hasta 15 parámetros diferentes con muestreos de datos cada 10 segundos. En este tiempo ha sido tan importante recoger datos de fabricaciones dentro de especificaciones, como datos de tiradas o lotes que no han salido según lo esperado. Es de este modo, como el sistema aprende: recopila experiencia y es capaz de predecir qué va a ocurrir si le preguntamos.

Con toda esta información ha sido posible generar una serie de modelos predictivos capaces de relacionar la influencia de las variables de proceso en los parámetros de calidad del producto. Además, se han tenido en cuenta de manera complementaria otros datos clave como son la receta, el proveedor de la harina y la levadura, o incluso la época del año en la que se estaba fabricando.

Esta es la inteligencia artificial: un conjunto de modelos, que no son más que artefactos matemáticos, creados a partir de la experiencia recogida y que representa una determinada realidad de un proceso más o menos complejo. A ese modelo, como a cualquier otro artefacto matemático, le podemos aplicar una entrada (parámetros de procesos) y nos generará una predicción de la calidad del producto que se derivaría, siempre con una determinada precisión.

Este conjunto de modelos se ha ido refinando mediante técnicas de entrenamiento, es decir, enfrentándolo a datos reales de tiradas que sí sabemos cómo han ido, hasta lograr precisiones superiores al 90%. Además, se ha podido identificar qué combinaciones de valores de los parámetros de seguimiento se deben evitar, para no tener productos fuera de especificaciones.

En ocasiones, los expertos en producción de VickyFoods tenían la sospecha de que ciertos fenómenos estaban generando problemas. La incorporación de variables que pueden medir dichos fenómenos a los modelos, permitió comprobar y simular que efectivamente, la sospecha de que el patrón de apertura y cierre de unos quemadores de gas en el horno influía en el nivel de horneado del pan, mucho más que otras variables.

Para el desarrollo de esta solución tecnológica Ainia y VickyFoods han trabajado codo a codo en Gandía durante 2 años, como parte del desarrollo de un proyecto financiado por el CDTI: SMARTBAKE. Su objetivo ha sido la optimización de los procesos de fabricación de producto de panadería y bollería aplicando tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0, como es el caso de la inteligencia artificial. Ainia ha aportado su conocimiento tanto en los aspectos relativos al proceso productivo de alimentos como en técnicas de tratamiento de información, data science e inteligencia artificial aplicada a product quality prediction (PQP).

La inteligencia del sistema, es decir, los modelos predictivos de cada línea, han sido incorporados a una aplicación informática de control que está conectada en tiempo real al proceso productivo. Los usuarios pueden realizar simulaciones de cómo se comportarían las líneas modeladas, en función de determinados supuestos, utilizando una analogía visual mediante la que se pueden modificar los parámetros de proceso como si se tratara de un centro de mandos. También pueden navegar por la información que proporcionan los modelos en cuanto a parámetros que más influyen y límites seguros de operación para fabricar un producto dentro de requisitos de manera estable.

A esta aplicación se han incorporado otras funcionalidades de optimización de la producción que son capaces de cuantificar cortes y microcortes de producción en determinadas líneas, de visualizar dicha información en tiempo real para los responsables de línea y que se analizan de manera estadística para identificar tendencias a lo largo del tiempo.

Los progresos en inteligencia artificial han sufrido un repunte en los últimos años gracias a la disponibilidad de datos en formato digital accesible de manera masiva a todos los niveles de la sociedad: a nivel particular, profesional, productivo… Aunque parezca lo contrario, hoy en día nos encontramos en una era muy incipiente de la inteligencia artificial, en la que estamos trabajando con ámbitos de aplicación y tareas concretos. Es lo que se conoce como narrow artificial intelligence. Sin embargo, se está trabajando ya en dotar a los sistemas de mayor capacidad de razonamiento con nuevas arquitecturas en el tratamiento de datos que permiten descomponer problemas complejos en problemas de menor entidad y con un ámbito de aplicación más amplio, más parecido a la inteligencia humana. Es lo que se conoce como inteligencia artificial fuerte. En el caso de la industria, en los siguientes años vamos a vivir el desarrollo de la industria cognitiva, como una aproximación integral amplia de la inteligencia artificial fuerte aplicada de manera global a la operación de una empresa. Ainia va a estar atenta a la evolución de este paradigma y a la aparición de tecnologías que hagan posible hacer realidad esto que ahora parece magia.

Como enuncia la tercera ley de la ciencia creada por Arthur C. Clarke, “cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”, y entre VickyFoods y Ainia se ha hecho posible el avance hacia una tecnología con capacidad predictiva que ayude a los expertos conocedores de los procesos a estabilizar los parámetros de calidad de manera sostenida, a minimizar el coste asociado a rechazos de calidad, que les ayude a entender los efectos de las acciones sobre la línea productiva, todo ello contribuyendo a la mejora de la competitividad de la compañía.