Inteligencia de datos: clave para la transformación en la producción de alimentos
Kellogg’s, empresa líder en producción de alimentos, logró reducir el número de desperdicios en planta hasta en un 73%, y alcanzar un 80% de eficiencia productiva (OEE) a través de la incorporación de inteligencia de datos.
La producción mundial de alimentos es uno de los mayores retos que enfrentan actualmente todas las naciones, sobre todo en las regiones donde las economías emergentes registran crecimientos acelerados en su población. A su vez, derivado de que el PIB mundial ha aumentado un 2.6.% anualmente entre 1990 y 2014, la clase media ha modificado sus cambios dietéticos aumentando el consumo de carne y productos lácteos, así como otros alimentos de producción intensiva (El futuro de la alimentación y la agricultura, Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura FAO, 2017).
Esto obliga, tanto a empresas como a gobiernos a crear estrategias y modelos que transformen y optimicen la producción de alimentos a una escala global. Por fortuna, actualmente existen diversas herramientas como la inteligencia de datos, la cual no solo mejora la eficiencia en la cadena de producción, sino que ayuda a reducir las pérdidas y desperdicios de alimentos.
Retos de operación para The Kellogg Company
The Kellogg Company, mejor conocida como Kellogg’s, es una compañía multinacional agroalimentaria con más de 100 años de experiencia en la elaboración de alimentos para el desayuno (cereales y galletas), los cuales llegan a millones de hogares en más de 180 países alrededor del mundo.
Para Kellogg’s, la adaptación a nuevos modelos regulatorios (locales y globales), normas de seguridad más estrictas y un mayor control de sus productos, fue el impulso necesario para transformar sus procesos productivos a través de la inteligencia de datos:
1.- Datos de la línea de producción. En la planta de alimentos de Valls (Tarragona), España, los trabajadores de Kellogg’s recolectaban, hasta hace poco tiempo, muestras de datos de la línea de producción dos veces por turno de forma manual. Los equipos no tenían conectividad y carecían de contexto. La respuesta de Kellogg’s fue integrar el control de todas las líneas de producción y empaque a través del PI System de OSIsoft, el cual permitió digitalizar y conectar los sistemas para obtener cálculos indispensables como peso medio, número de cajas rechazadas, irregularidades en el peso y otras métricas. En consecuencia, la tecnología de datos del PI System ayudó a obtener muestras en tiempo real cada 20 segundos. El error humano fue prácticamente eliminado durante este proceso.
2.- Reducción de desperdicios y errores en productos. La producción de alimentos requiere un estricto seguimiento a través de diversos puntos de control. Por este motivo, desde 2015, la planta de Valls de Kellogg’s comenzó a recopilar datos provenientes de sensores de temperatura para saber específicamente las condiciones de los alimentos en su proceso de elaboración. A través de PI System, los trabajadores de la planta pudieron recibir alertas en tiempo real sobre cambios en la condiciones de los hornos y dar un seguimiento proactivo. Como resultado, los incidentes disminuyeron un 64% y el porcentaje de productos rechazados cayó un 73%, lo cual redujo, en su conjunto, el desperdicio de alimentos.
3.- Creación de un “gemelo digital” para mejorar la eficiencia productiva. Uno de los principales objetivos de Kellogg’s -y de prácticamente cualquier empresa en el mundo- es reducir los costos de producción. Por este motivo, la planta de Valls de Kellogg’s utilizó “gemelos digitales” (réplicas virtuales de los procesos) en todos los equipos de la línea de empaque incorporando métricas específicas, lo cual permitió a los operadores controlar la eficiencia de la línea en tiempo real. Como consecuencia, se pudieron obtener alertas de mantenimiento de activos antes de que surgieran problemas, lo que llevó a la planta de Valls a pasar del 68% (2014) a un 80% del índice de referencia OEE (Overall Equipment Effectiveness o Eficiencia General de los Equipos) y extender su MTFB (Mean Time Between Failures o Tiempo Medio Entre Fallas) en el año 2018.
Todas estas incorporaciones fueron impulsadas por la inteligencia de datos, la cual, al ser implementada en la industria de bienes de consumo y alimentos, puede ser el cambio de paradigma que ayude a mejorar las condiciones sociales y de salud de la población. Si quieres conocer más, visita https://www.osisoft.com/ y descubre cómo puedes transformar tu empresa a través de la inteligencia operativa.
