La digitalización es omnipresente. Desde la logística hasta la atención médica, la IA y el aprendizaje automático están transformando las industrias a un ritmo sin precedentes. ¿Pero qué significa esto para la fabricación de queso, una industria llena de tradición, artesanía y experiencia sensorial?
A primera vista, la producción de queso puede parecer inmune a la revolución digital. Sin embargo, debajo de la superficie, es un proceso rico en variables: composición de la leche, temperatura, niveles de pH, contenido de humedad y actividad microbiana, todas las cuales influyen en el producto final. Esta complejidad lo convierte en un candidato ideal para la innovación digital.
Aquí están Tim Dijkstra, gerente de Soluciones Analyse de Tetra Pak, y Joanna Ilczyszyn, gerente comercial, para brindarle un resumen de las posibilidades que las nuevas herramientas y tecnologías ofrecen para los fabricantes de queso y darle una sinopsis del futuro.
El primer paso comienza aquí. Con un desafío.
En Tetra Pak contamos con amplios conocimientos en la materia que se extienden más allá de los equipos y servicios. Nuestro equipo, al que llamamos Analyse, aprovecha este conocimiento para transformar los datos de la planta del cliente en información valiosa que impulsa la eficiencia y reduce los costos. Al aplicar nuestra comprensión específica de la industria, agregamos un contexto esencial a los datos sin procesar, creando aplicaciones poderosas adaptadas a las necesidades únicas de los fabricantes de alimentos y bebidas. Para lograr esto, el primer paso es asegurarnos de que el problema se defina claramente y haya datos disponibles.
«Le preguntamos a nuestro cliente: “¿cuál es su desafío?”. Y luego, “¿tiene datos relacionados con ese problema?”. Y si tiene respuestas positivas a esas dos preguntas, eso permite analizar las posibilidades. Decimos posibilidades porque habrá algunos desafíos. Por ejemplo, enfrentaremos una diversidad de fuentes de datos. Algunos datos estarán en papel y otros se almacenarán en diferentes bases de datos en todas las instalaciones. Para aprovechar el valor de los datos, hay que reunir todo en una sola fuente de datos de alta calidad. Podemos apoyar a los clientes mediante la actualización de su infraestructura: estamos construyendo una infraestructura preparada para el futuro como plataforma estándar ya hoy», dice Tim.
Paso dos. Es hora para las soluciones.
Una vez que se cumple con el requisito previo (la infraestructura para la recopilación de datos), ¿cómo se pueden utilizar esos datos? Tim responde nuevamente:
«Nuestro alcance abarca diversas competencias y capacidades: tecnólogos de queso, científicos de datos, ingenieros de automatización y, por supuesto, también están las personas que interactúan con el cliente para transmitir el mensaje. Así que es un área multidisciplinaria».
Para explicar lo que puede comprender el «alcance», Tim ejemplifica con un modelo de IA para la optimización de uno de los principales indicadores de calidad en el queso: el nivel de humedad.
«Hemos desarrollado un algoritmo que permite a los clientes controlar los niveles de humedad del queso. Para implementar esto, primero analizamos si existe una fundamentación comercial válida para el cliente específico. Para ello, necesitamos acceder a un conjunto específico de datos. La interpretación de estos datos requiere que un científico de datos los analice y un tecnólogo de quesos explique su significado. Por lo tanto, la interpretación de los datos es un esfuerzo conjunto. Con nuestro algoritmo y los datos del cliente, construimos el modelo, lo validamos y lo implementamos. Una vez que se implementa, continuamos mejorando el modelo mediante la actualización del conjunto de datos, el análisis del rendimiento y la adaptación del modelo en consecuencia. También hay una interfaz para el operador, y los capacitamos para trabajar con ella. Es un paquete completo».
Esto permite a los clientes optimizar y lograr un control completo de los niveles de humedad en sus quesos. Además, construye conocimientos sobre los niveles y valores óptimos. Y se puede utilizar el mismo tipo de flujo de trabajo para controlar las recetas y otros parámetros. Joanna Ilczyszyn agrega:
«El proceso que utilizamos para la herramienta de optimización de la humedad es un buen ejemplo de cómo está sucediendo esto en el sitio. Se trata de digitalizar los procesos de fabricación, y el aprendizaje automático es una parte muy importante de eso», dice.
Paso tres. Mirando al futuro: rumbo a las plantas autónomas
La elaboración de queso es una tarea artesanal. Se necesita experiencia para llegar a ser realmente bueno en ella. Esto significa que los productores de queso dependen del conocimiento de las personas. En tiempos de escasez de habilidades, este es un desafío que se puede abordar a través de herramientas digitales y automatización. Y si bien la IA y el aprendizaje automático no son objetivos en sí mismos, estos fenómenos inevitablemente desempeñan un papel cada vez más significativo.
«Hoy en día, la IA es un asistente, algo que ayuda a los expertos en queso en su trabajo diario», dice Tim.
¿Pero qué sucederá con el mañana? El camino por adelante es continuo y no tiene un destino final fijo. Pero en lo que respecta a las hojas de ruta para el futuro cercano, la dirección en que avanzamos, paso a paso, es hacia el concepto de plantas autónomas. Joanna lo explica así:
«Nuestro objetivo es brindar una comprensión completa de la línea de quesos, que es compleja en términos de cantidad de unidades, operaciones requeridas, factores de control y riesgos potenciales. Entonces, ¿cómo podremos lograrlo? Al prever lo que se debe hacer desde una perspectiva operativa, lo que se debe mejorar y lo que se debe evitar».
¿Pero qué sucederá con el mañana?
El recorrido de la digitalización en la producción de queso está lejos de terminar. De hecho, recién comienza. El camino por delante es continuo, sin un destino fijo, solo hitos en la evolución. Y a medida que miramos hacia el futuro cercano, hay un concepto que queda cada vez más claro: las plantas autónomas.
«La dirección en la que estamos avanzando, paso a paso, es hacia el concepto de plantas autónomas», explica Joanna. «Las plantas autónomas representan la próxima frontera, donde los sistemas no solo monitorean e informan, sino que también aprenden, se adaptan y actúan de manera independiente. Imagine una línea de producción de quesos que se ajusta en tiempo real en función de la calidad de la leche entrante, las condiciones medioambientales o incluso la demanda del mercado. Eso no es ciencia ficción, es el futuro que estamos construyendo».
Las previsiones se basan en tendencias de los datos recopilados, que a su vez se basan en décadas de conocimientos acumulados.
«El diseño de la IA se basa en la lógica de un cerebro humano. Por lo tanto, si un tecnólogo de queso experimentado puede hacer un queso perfecto, la IA puede imitar eso, al menos en cierta medida», dice Tim.
Joanna continúa:
«Así que tomamos el conocimiento que el cerebro humano ha introducido en el sistema de producción y utilizamos ese conocimiento para estabilizar los parámetros que tienen un impacto en los ingresos. Podemos observar el consumo de medios, el proceso de CIP o la eficacia de la tina... al asegurarnos de que nuestros equipos tengan el software y hardware adecuados para cubrir todos los puntos de información que influyen en la producción de la línea, estamos automatizando la producción y garantizando que la calidad de producto y el ingreso no dependan de la decisión del operador individual».
Para las nuevas fábricas, donde la experiencia en la fabricación de queso puede ser limitada, el potencial es enorme. Joanna elabora:
«No se puede enseñar a alguien a convertirse en especialista en tecnología del queso en apenas un año o algo así. Es imposible. Pero lo que sí es posible es utilizar el conocimiento derivado de la recopilación, la comprensión y la estructura de datos para crear una lógica para el flujo del proceso y aplicarla al modelo de IA, que luego lee, controla y analiza los datos sobre la marcha en la línea, como un operador».
Los expertos siempre serán expertos
Pero cuando la tecnología interviene, ¿qué sucede con el trabajo artesanal y los conocimientos adquiridos a través de una larga experiencia? ¿Todo eso se pierde? Tim ve las cosas desde el punto de vista opuesto:
«Por otro lado, ¿qué sucede cuando un experto se va o se jubila y el sucesor no tiene el mismo conocimiento? Ahora se puede utilizar el modelo de IA para capacitar al nuevo tecnólogo y preservar la experiencia».
Sin embargo, es una transición paso a paso.
«Cuando se implementa la IA, generalmente solo el 25 % del presupuesto se destina a la creación e implementación del modelo de IA. El resto, el 75 %, es la gestión del cambio: ¿cómo lograr que las personas acepten esta nueva tecnología? Ahí es donde entra en juego la relación a largo plazo que tenemos con nuestros clientes. No nos limitamos a implementar nuevas tecnologías y decir «buena suerte con ellas». Nos aseguramos de que funcionen y acompañamos a nuestro cliente en su camino hacia adelante», dice Tim.
El conocimiento humano sigue siendo la base sobre la que se construyen los procesos. Cuando se trata de elaborar ese queso perfecto, no se puede superar a un fabricante de queso experimentado.
«La IA no puede hacer el trabajo mejor que un ser humano experto en queso en su mejor expresión. Pero un ser humano se cansa, necesita comer y beber, y todo eso. La IA es constante. Hace su queso de la misma manera siempre. Pero nuevamente, es importante destacar que las personas siempre están a cargo y son las personas quienes toman las decisiones», agrega Tim.
Joanna pone como ejemplo la coagulación del queso.
«En el pasado, el operador abría la tina, comprimía el coágulo con las manos y observaba la estructura para decidir si el coágulo estaba listo para cortar. Hoy en día, la coagulación se puede controlar a través de sensores en el equipo, que miden el nivel de humedad. Por lo tanto, con el tiempo, la IA nos ayuda a analizar los datos de una manera que nos permite evaluar mejor los parámetros y controlar mejor el rendimiento. Pero aún necesitaremos el ojo humano, los expertos que dicen: “sí, esta tendencia es correcta, esto funcionará”».
El futuro es, por definición, difícil de predecir. Sin embargo, independientemente de lo que pueda depararnos, los equipos de Tim y Joanna, con su experiencia integral en un mismo lugar, continuarán apoyando a los fabricantes de queso de hoy y mañana; continuarán ajustando, mejorando y optimizando. Porque, como dice Tim:
«Nunca hay una situación en la que no sea necesario mejorar aún más».
