La automatizaci&oacute;n est&aacute; a la orden del d&iacute;a en muchos sectores industriales: no solo mejora el rendimiento de m&aacute;quinas e instalaciones, sino que tambi&eacute;n ayuda a evitar paradas de producci&oacute;n y a ahorrar energ&iacute;a y materiales. En la industria alimentaria, por ejemplo, es casi indispensable para el control y la trazabilidad de los productos con el fin de garantizar que la calidad se mantenga constante y cumplir los exigentes requisitos legales. Adem&aacute;s, es una soluci&oacute;n ideal para afrontar retos como el aumento de los costes o la escasez de mano de obra cualificada. La automatizaci&oacute;n transversal de los procesos en la industria c&aacute;rnica y de prote&iacute;nas va desde la preparaci&oacute;n de materias primas con mezclado y trituraci&oacute;n, pasando por el procesado con corte en porciones, llenado y moldeado, y procesos t&eacute;rmicos como cocinado y enfriado, hasta llegar al envasado automatizado y la log&iacute;stica inteligente. Sin embargo, a menudo los distintos procesos y l&iacute;neas de producci&oacute;n a&uacute;n no est&aacute;n interconectados, por lo que el intercambio de datos se interrumpe y no se puede utilizar para la optimizaci&oacute;n, aunque eso tiene remedio. Y es que los sistemas de control de procesos basados en red, como MES (&laquo;Manufacturing Execution System&raquo;) y ERP (&laquo;Enterprise Resource Planning System&raquo;), suelen consistir en sistemas de software modulares que tambi&eacute;n se pueden instalar a posteriori en plantas ya existentes. Por tanto, las ventajas de una f&aacute;brica inteligente totalmente interconectada no est&aacute;n reservadas &uacute;nicamente a las instalaciones de nueva construcci&oacute;n. La base de muchos procesos automatizados es la recogida y el an&aacute;lisis de datos en tiempo real. Los sensores modernos proporcionan informaci&oacute;n precisa sobre la temperatura, la humedad, el peso y la presi&oacute;n. Un ejemplo son los sensores de temperatura y humedad en almacenes frigor&iacute;ficos para evitar el aumento de temperatura y, por tanto, el riesgo de contaminaci&oacute;n. Los sensores de peso comprueban el peso de cada producto c&aacute;rnico y garantizan que el envase cumpla las especificaciones. Esto no solo reduce el consumo de material, sino que tambi&eacute;n minimiza los descartes y el &iacute;ndice de devoluciones. Otro ejemplo son los sensores que controlan la composici&oacute;n gaseosa de los envases y garantizan que las condiciones deseadas se mantengan constantes. <p style="text-align: center;"> La inteligencia artificial acelera y mejora los procesos Al igual que en muchos otros sectores, el uso de la inteligencia artificial (IA) tambi&eacute;n ha supuesto un cambio en la industria c&aacute;rnica y de prote&iacute;nas. Se abren nuevas posibilidades en el sector al capacitar a las m&aacute;quinas para que no solo recojan datos de las distintas fases de producci&oacute;n, sino que tambi&eacute;n los analicen y deriven de ellos pautas de actuaci&oacute;n. En caso de que se produzcan fallos en el proceso de producci&oacute;n, se pueden detectar las relaciones causa-efecto y as&iacute; subsanar los problemas con el proceso a&uacute;n en marcha o prevenirlos de cara al futuro. Todo ello conlleva no solo una mayor eficiencia, sino tambi&eacute;n una mayor seguridad para consumidores y empresas. El reconocimiento y el procesamiento de im&aacute;genes industriales tambi&eacute;n se basan en modelos de IA que se han entrenado para la respectiva aplicaci&oacute;n. Estos sistemas se utilizan, por ejemplo, para clasificar productos c&aacute;rnicos seg&uacute;n criterios espec&iacute;ficos, como tama&ntilde;o, forma y estructura. As&iacute;, adem&aacute;s de reducir la carga de trabajo de los empleados, aumenta la precisi&oacute;n. Si este m&eacute;todo se emplea para reconocer criterios de calidad como el veteado o el contenido de grasa, puede aumentar en gran medida el valor de venta de las piezas individuales. Los sistemas de procesamiento de im&aacute;genes asistidos por IA tambi&eacute;n tienen hueco en el control de calidad. Recurriendo a datos hist&oacute;ricos de im&aacute;genes, se les entrena para inspeccionar todo el proceso de producci&oacute;n en tiempo real y detectar irregularidades como variaciones de color, objetos extra&ntilde;os o envases defectuosos. Otro campo de aplicaci&oacute;n es el mantenimiento predictivo. Los sistemas asistidos por IA supervisan el estado de las m&aacute;quinas y predicen los tiempos de inactividad. Con la ayuda de estas predicciones, solo se llevan a cabo labores de mantenimiento cuando son realmente necesarias. Seg&uacute;n un estudio de McKinsey, gracias al mantenimiento predictivo se puede lograr una reducci&oacute;n de los tiempos de inactividad de hasta el 50 por ciento y un aumento de la vida &uacute;til de m&aacute;quinas e instalaciones de hasta el 40 por ciento. El aprendizaje autom&aacute;tico lleva la rob&oacute;tica a un nuevo nivel de desarrollo Los robots industriales tambi&eacute;n se han implantado en la industria alimentaria, al menos en las grandes empresas. Al funcionar las 24 horas del d&iacute;a, pueden aumentar enormemente la eficiencia y la productividad. La transici&oacute;n entre las m&aacute;quinas especializadas convencionales y las que integran tecnolog&iacute;a rob&oacute;tica es fluida. Los robots industriales se utilizan sobre todo para realizar tareas repetitivas que suelen ser t&iacute;picas en el procesamiento de la carne, como cortar, dividir en porciones, empaquetar, envolver, clasificar, recoger o colocar. La IA tambi&eacute;n est&aacute; llevando la rob&oacute;tica a un nuevo nivel de desarrollo. Mediante el aprendizaje autom&aacute;tico (Machine Learning), la IA generativa puede adaptarse por su cuenta a nuevos entornos y situaciones, lo que permite a los robots industriales actuar de forma m&aacute;s aut&oacute;noma y &aacute;gil. Un ejemplo son los robots m&oacute;viles aut&oacute;nomos (AMR, por sus siglas en ingl&eacute;s). Dotados de c&aacute;maras y sensores, pueden registrar y analizar su entorno de forma independiente. Buscan nuevos caminos si hay obst&aacute;culos que bloquean la ruta prevista y act&uacute;an con autonom&iacute;a en situaciones que se desv&iacute;an de la norma. Esto los convierte en ayudantes perfectos en entornos de producci&oacute;n desestructurados, as&iacute; como en almacenes o centros log&iacute;sticos destinados a tareas de embalaje y paletizaci&oacute;n. A pesar de la gran variedad de art&iacute;culos presentes en estos centros de distribuci&oacute;n, los robots industriales asistidos por IA son capaces de seleccionar y preparar la mercanc&iacute;a adecuada, descartar los productos que presenten defectos o deformaciones y reconocer los formatos de los envases y su peso. Alcanzan &iacute;ndices de recogida de 750 a 1400 art&iacute;culos por hora y, por ejemplo, pueden envasar hasta 200 productos c&aacute;rnicos por minuto: un gran aumento de la eficiencia en comparaci&oacute;n con los procesos manuales. Los robots tambi&eacute;n superan a sus colegas humanos en cuanto a precisi&oacute;n. Son capaces de cortar la carne con mayor rapidez y exactitud en un &aacute;ngulo de corte muy espec&iacute;fico y dividirla en porciones que tengan el peso deseado y la forma ideal, lo que aumenta el rendimiento de la producci&oacute;n y minimiza el desperdicio de materia prima. Las c&eacute;lulas de trabajo robotizadas y multifuncionales prometen un enorme aumento de la flexibilidad y acabar&aacute;n por sustituir la producci&oacute;n en l&iacute;nea tradicional en la industria c&aacute;rnica. El objetivo de dichas c&eacute;lulas robotizadas es procesar las medias canales porcinas de forma independiente en varios pasos de trabajo con ayuda de la IA. Todo ello se hace en tantas operaciones simult&aacute;neas como sea posible en vez de en peque&ntilde;as operaciones sucesivas. As&iacute; se pueden llevar a cabo distintas producciones en paralelo, lo que permite obtener una gran variedad de productos sin las restricciones de la producci&oacute;n en l&iacute;nea. Las c&eacute;lulas rob&oacute;ticas forman redes aut&oacute;nomas junto con los AMR, que reaccionan de forma independiente a los distintos requisitos. La IA, la rob&oacute;tica y la tecnolog&iacute;a de sensores aumentan el rendimiento y aceleran el cambio La industria de productos c&aacute;rnicos y transformaci&oacute;n de prote&iacute;nas se enfrenta a un cambio radical impulsado por el uso de nuevas tecnolog&iacute;as, como la IA, la rob&oacute;tica y la tecnolog&iacute;a de sensores. Estas tecnolog&iacute;as no solo ofrecen la posibilidad de automatizar procesos y aumentar la eficiencia, sino tambi&eacute;n de mejorar la calidad de los productos y fomentar la sostenibilidad. Las empresas que integren estas tecnolog&iacute;as sin dilaci&oacute;n estar&aacute;n perfectamente preparadas para garantizar su competitividad en el mercado mundial y satisfacer la creciente demanda. &nbsp; En la IFFA -Technology for Meat and Alternative Proteins- se mostrar&aacute; la tecnolog&iacute;a m&aacute;s avanzada del 3 al 8 de mayo de 2025 en Fr&aacute;ncfort del Meno. Toda la informaci&oacute;n en: www.iffa.com &nbsp;