El Clúster Alimentario de Galicia pretende revolucionar el sector y ganar agilidad y eficiencia con su proyecto Yieldcan 5.0
25 jul 2022 . Actualizado a las 05:00 h.Hace tiempo que la industria conservera apostó por las tecnologías 4.0 en sus procesos de fabricación para ganar en competitividad. Y ahora se entrega a la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento productivo y la calidad de las conservas de marisco y pescado a través del desarrollo de una nueva plataforma de monitorización y análisis masivo de datos. Es el objetivo final del proyecto Yieldcan 5.0, con el que el Clúster Alimentario de Galicia (Clusaga) pretende revolucionar el sector para ganar agilidad y eficiencia, al tiempo que se reducen costes.
En la iniciativa, Clusaga ha embarcado a dos pymes del sector, como son Palacio de Oriente y Real Conservera Española, y una gran empresa, como es Jealsa Rianxeira. También están implicadas dos entidades tecnológicas, que son Anfaco-Cecopesca —la patronal conservera y su centro tecnológico—, y TripleAlpha Innovación, todas ellas socias del clúster alimentario.
Que se hayan implicado esas tres conserveras permitirá analizar la productividad y la calidad desde dos enfoques diferentes: la fabricación por volumen y la elaboración de productos gourmet.
Según explican desde Clusaga, el sector de las conservas de pescados y mariscos, al igual que otras ramas de la industria alimentaria, se caracteriza por una enorme variabilidad tanto de sus materias primas como de sus procesos productivos. Por eso requiere «soluciones ágiles, a medida, adaptables a cualquier tamaño y tipología de empresa y que redunden en nuevas herramientas de eficiencia de proceso y de costes», detallan los promotores de Yieldcan 5.0 en un comunicado.
Técnicas de vanguardia
El proyecto surge «de la decidida apuesta del sector por la Industria 4.0 como herramienta de competitividad y mejorar de todas las operaciones». De esta manera, el proyecto combinará técnicas de análisis masivo de datos y machine learning (aprendizaje automático por parte de las máquinas) con sensores de Internet de las cosas (IoT) que favorecerán la toma ágil de datos para, tras su tratamiento, plasmarlo en herramientas de gestión (dashboards) personalizadas que permitan la toma de decisiones inmediatas para optimizar los objetivos de negocio establecido (KPI).
Toda una red neuronal artificial, con un lenguaje propio, que pondrá en el mercado un producto de siempre, pero fabricado con las técnicas más vanguardistas de innovación.