En la actual digitalización y modernización de la agricultura, el control de calidad de los productos frescos llega tarde a la fiesta. Pero más vale tarde que nunca, y el sector está empezando a cosechar los mismos frutos que la IA aporta a otros sectores: aumento de la productividad, reducción de costos y, quizá lo más importante, una forma de reducir el desperdicio de alimentos.
En este artículo, analizamos la forma en quel la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están llevando las inspecciones de calidad de los alimentos a la era digital, y por qué es una gran noticia para todos los integrantes de la cadena de valor: productores, minoristas y, por supuesto, consumidores.
Por qué los procedimientos tradicionales de control de calidad de los alimentos ya no sirven
La inspección convencional de productos frescos se basa en métodos manuales, que suelen implicar el uso de gráficas, herramientas de medición y formularios de Excel. Los inspectores humanos deben evaluar los productos alimentarios que tienen ante sí en función de las normas de calidad establecidas (a veces, muchos conjuntos de normas diferentes). No se trata sólo de que estos procesos sean tediosos para el personal. Ofrecen resultados por debajo de la media, sin que sea culpa del propio personal.
En palabras de Elad Mardix, Director General de Clarifruit, la inspección tradicional es subjetiva, poco sistemática y lenta. Simplemente no pueden tener en cuenta las variaciones en los conocimientos, la experiencia y factores cotidianos como la fatiga. Y en un sector en el que cada segundo cuenta, esperar a las inspecciones, que consumen mucho tiempo, puede repercutir gravemente en la rentabilidad.
Los riesgos de retirada de productos y de desajustes de calidad añaden un lastre indeseado al proceso de comercialización de los productos. Pero mientras la garantía de calidad siga estancada en la era anterior a la IA, los productores y los minoristas de alimentos no podrán hacer mucho para contrarrestar estos riesgos.
El aprendizaje automático y la visión artificial mejoran el control de calidad
El control de alimentos por IA se basa en varias tecnologías de vanguardia para agilizar el proceso de evaluación de la calidad, principalmente la visión artificial y el aprendizaje automático.
Visión artificial 20/20: ver lo que los ojos humanos no ven
La visión artificial es el subconjunto del aprendizaje automático que permite a las máquinas percibir e interpretar la información visual de imágenes y videos. En el contexto del control de alimentos mediante aprendizaje automático, esto incluye atributos como el color, la forma, el tamaño, la textura y la presencia de defectos o imperfecciones.
Entrenamiento del algoritmo: visión artificial y aprendizaje automático
Mediante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos de imágenes etiquetadas, los modelos de visión artificial pueden aprender a reconocer patrones y realizar evaluaciones precisas de la calidad basándose en estas características visuales.
La integración de la visión artificial con el aprendizaje automático permite una evaluación automatizada y objetiva de la calidad. De este modo se sustituyen los procesos manuales, lentos e imprecisos, por sistemas inteligentes capaces de analizar y evaluar alimentos a gran escala, lo que reporta importantes beneficios a empresas y consumidores.
Aumento de la objetividad y precisión de cada inspección
Estas tecnologías eliminan eficazmente la dependencia humana del proceso de inspección, reduciendo la subjetividad y la incoherencia. Además, estos sistemas pueden aprender de los datos y mejorar su precisión con el tiempo, dando a las empresas (y a sus clientes) una mayor certeza sobre la calidad de sus productos.
Apertura del camino para ampliar las operaciones
La visión artificial libera a los inspectores del tedioso trabajo en papel, que tanto tiempo consume, y les permite utilizar sus conocimientos para tomar decisiones empresariales acertadas. Y como el tiempo que se tarda en evaluar un producto se reduce drásticamente, las empresas pueden realizar muchas más inspecciones sin necesidad de contratar personal adicional.
El aumento de la productividad también permite a las empresas capacitar a nuevos inspectores mucho más rápido de lo que tardarían sin la participación de la tecnología de IA en el proceso de inspección, una consideración cada vez más importante dada la escasez de mano de obra en el sector.
Cumplimiento de varias normas de calidad
Además de aumentar la precisión de las inspecciones (y permitir que se hagan más), la visión artificial y el aprendizaje automático facilitan mucho a los proveedores la gestión de las normas de calidad de cada cliente a la vez. Estos varían de un país a otro, incluso de una empresa a otra. Esto pone a los inspectores en una situación de crisis continua al tener que ajustar cada inspección a muchos conjuntos diferentes de especificaciones de calidad.
Cediendo este problema a la IA (donde debe estar), las empresas pueden lograr un aumento espectacular de la productividad y la satisfacción del cliente.
Clarifruit: líder en soluciones de control de calidad de los alimentos por IA
Nuestra gama de soluciones de automatización basadas en la nube permite a los inspectores evaluar rápida y fácilmente la calidad y madurez de los productos frescos con niveles de precisión sin precedentes.
A través de las aplicaciones web y móviles personalizables de Clarifruit, estos inspectores aprovechan el potente software de visión artificial y aprendizaje automático para automatizar los procesos y aumentar la productividad. Nuestra aplicación móvil de control de calidad también se integra perfectamente con hardware de terceros para realizar inspecciones bajo la superficie, como refractómetros y durómetros para evaluar los grados Brix, el pH y la firmeza.
Al liberar a los profesionales del control de calidad de procesos manuales tediosos y propensos a errores, nuestra plataforma les permite reinvertir su tiempo en tareas de mayor valor y atender las necesidades de los clientes, iniciando un círculo virtuoso que aumenta la rentabilidad y alimenta el crecimiento a largo plazo.
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