La IA proporciona un "ojo" fiable para la detección de materiales extraños difíciles
Este artículo se publicó originalmente en la revista National Provisioner. Haga clic aquí para acceder al artículo en el sitio web de la publicación.
Por diversas razones, las empresas cárnicas siempre han tenido dificultades para retener y formar a inspectores de producto en línea, a pesar de que son vitales para sus programas de calidad y seguridad alimentaria. Sin embargo, basta una sola retirada de producto por una detección imprecisa de materiales extraños para arruinar financieramente a una empresa y dañar la percepción de su marca en el mercado.
El coste medio de una retirada de producto varía según el sector, la magnitud y las circunstancias. En la industria alimentaria, un estudio del Food Marketing Institute y la Grocery Manufacturers Association (ahora Consumer Brands Association) estima que los costes directos pueden oscilar entre 10 y 30 millones de dólares. Esta cifra incluye notificar a consumidores y minoristas, retirar productos, destruirlos y gestionar las relaciones públicas.
Por tanto, las empresas cárnicas que invierten en tecnologías automatizadas para proteger sus operaciones y a sus clientes frente a productos potencialmente inseguros pueden mitigar estos riesgos de forma eficaz.
Los métodos tradicionales de detección de materiales extraños tienen límites
Para detectar objetos densos y sólidos (etiquetas metálicas, piedras, piezas de maquinaria rotas, etc.), los sistemas de rayos X y detección de metales han sido una solución fiable durante décadas. Sin embargo, los objetos blandos o de baja densidad suponen un riesgo igual de dañino. Los detectores de rayos X y metales no son adecuados para detectar materiales como caucho, papel, plástico, películas o astillas de madera.
Las tecnologías de inspección por visión artificial (IA) se han popularizado rápidamente entre las empresas cárnicas como una opción fiable para detectar estos materiales extraños. Estas tecnologías de inspección sanitaria se integran en etapas críticas de la línea de procesamiento para analizar los productos en tiempo real y comparar sus atributos con estándares preprogramados. Casi todo lo que un inspector humano puede percibir puede programarse, creando mediciones objetivas y cuantificables de lo que antes era un proceso subjetivo.
Las empresas cárnicas se benefician de los avances en inspección por visión artificial
En el núcleo de un sistema de inspección por visión artificial se encuentran sus algoritmos de aprendizaje automático. Al igual que un operario, el algoritmo requiere formación mediante grandes conjuntos de datos de imágenes etiquetadas con información sobre la calidad deseada, defectos conocidos y otras características que los inspectores humanos están entrenados para reconocer.
Los sistemas de inspección por visión artificial están entrenados para detectar prácticamente cualquier material extraño en la superficie de un producto alimentario con gran precisión. Además, a diferencia de los turnos rotativos de trabajadores, una vez entrenado, el sistema de visión por IA puede ofrecer la misma precisión y exactitud si permanece en funcionamiento o se entrena para una línea de producción o SKU diferente.
Algunos sistemas de inspección por visión artificial incluyen imágenes infrarrojas para analizar materiales no visibles como la humedad y el contenido de aceite. Estos atributos proporcionan información adicional sobre la composición del producto, añadiendo una capa de protección para inspeccionar objetos extraños que tienen un color similar al producto final, algo que a la mayoría de los inspectores humanos les resulta difícil detectar.
Una ayuda para el trabajo, no un reemplazo
La inspección por visión artificial aborda un área tradicionalmente difícil de gestionar en las empresas cárnicas: la retención de personal en puestos críticos de control de calidad. Aunque la IA es un tema muy debatido hoy en día, especialmente por su impacto en las responsabilidades laborales, en el caso de la tecnología de visión, puede aportar muchos beneficios a la productividad. En lugar de tener a un inspector a tiempo completo o invertir tiempo y dinero en formar a nuevos empleados, las empresas pueden asignar a esa persona un rol más significativo en otra parte de la planta.
Las empresas cárnicas y avícolas pueden transformar sus esfuerzos de garantía de calidad y seguridad alimentaria integrando la tecnología de inspección por visión artificial, especialmente al identificar materiales extraños difíciles de detectar. A medida que más empresas inviertan en estas tecnologías, los modelos y capacidades de estos sistemas robustos se expandirán, mejorarán y revolucionarán el control de calidad para los procesadores de carne y aves.
