Optimización de procesos complicados en la industria alimentaria con ayuda de la IA

La inteligencia artificial puede utilizarse en el control y la planificación de la producción para optimizar y automatizar el proceso de fabricación. Diferentes tipos de tecnologías de IA, como el aprendizaje automático o el análisis predictivo, pueden utilizarse para automatizar y optimizar decisiones complejas.

En el sector alimentario, los procesos de planificación y producción, en particular, se caracterizan por las grandes fluctuaciones de la oferta y la demanda, así como por las distintas calidades de los productos naturales.

En este caso, los sistemas de IA pueden ayudar a planificar los procesos de producción haciendo predicciones sobre la demanda y la necesidad de materiales y recursos. Esto puede ayudar a evitar cuellos de botella en la producción y prevenir la sobreproducción o el exceso de existencias. El actual proyecto REIF demuestra que la reducción del desperdicio de alimentos puede optimizarse con la ayuda de la IA en todo el proceso de producción, desde el cultivo y la cría hasta los productos en el supermercado. En este ámbito, las aplicaciones de IA pueden generar propuestas de planificación sorprendentes que garanticen una utilización significativamente mejor de todos los recursos.

Otro caso de uso es la predicción de cuellos de botella o interrupciones en el propio proceso de producción. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para analizar datos históricos y hacer predicciones sobre acontecimientos futuros. A partir de estas predicciones, pueden tomarse las medidas adecuadas para evitar los cuellos de botella o reaccionar rápidamente ante las perturbaciones. Por ejemplo, los modelos de ML pueden ayudar a aumentar la eficiencia de la producción prediciendo el tiempo de inactividad de las máquinas y programando el mantenimiento para minimizar el tiempo de inactividad de la producción.