Calidad alimentaria con IA y espectroscopía NIR para reducir desperdicios
La tecnología predictiva y la Inteligencia Artificial mejorarán la calidad alimentaria, reducirán costos y desperdicios, implementándose en diversos sectores de la industria.
El empleo de la tecnología predictiva y la Inteligencia Artificial (IA) en la industria de los alimentos y bebidas en México mejora la calidad de los productos, reduce los costos y disminuye el desperdicio. Estos avances prometen transformar la industria.
Según voceros de la firma mexicana Corporativo Kosmos, la implementación de herramientas tecnológicas en el control de calidad alimentaria responde a la necesidad de cumplir con los estándares de un mercado cada vez más regulado y exigente.
La capacidad de monitorear la calidad en tiempo real y optimizar costos se convierte en un factor clave para aumentar la rentabilidad en la producción de alimentos.
Modelos predictivos para la inocuidad alimentaria
El uso de la IA para desarrollar modelos predictivos más efectivos en la inocuidad alimentaria no solo contribuye a reducir el desperdicio de alimentos, también tiene el potencial de generar ganancias significativas.
Se estima que, para 2030, estas acciones podrían generar hasta 127,000 millones de dólares anuales para la industria alimentaria, según cálculos respaldados por la compañía.
La empresa enfatiza la importancia de anticipar riesgos y puntos críticos de control mediante la utilización de una red de datos más amplia. Esta capacidad para prever problemas en la cadena de producción se erige como un paso crucial para mejorar la eficacia en el sector alimentario.
Espectroscopía NIR en la industria alimentaria
La aplicación de la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIR), una tecnología que permite un análisis rápido, preciso y no destructivo de la composición química de los alimentos, brinda a los productores la capacidad de monitorear y ajustar en tiempo real los parámetros de calidad durante el proceso de fabricación.
La implementación de la espectroscopía NIR ya ha demostrado ser efectiva en diversas áreas de la industria alimentaria, desde el monitoreo de parámetros críticos hasta la detección de contaminantes y adulteraciones. Su aplicación ha generado mejoras significativas en la calidad y eficiencia de la producción, especialmente en la industria láctea y la de productos cárnicos.
