ANÁLISIS DE DATOS Y PREDICCIÓN DE DATOS EN LA INDUSTRIA ALIMENTARIA 

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ANÁLISIS DE DATOS Y PREDICCIÓN DE DATOS EN LA INDUSTRIA ALIMENTARIA 

Mayo 2, 2019

 

Por Rick Martin  /. IGNITE  IT Blog    / Mayo 2, 2019
En ninguna parte la demanda de calidad de los consumidores es mayor que en la industria alimentaria. Al mismo tiempo, en ninguna parte es mayor la necesidad de controlar los costos.
Esperamos que los alimentos que comemos sean seguros, saludables y asequibles. Para quienes proporcionan nuestro pan de cada día, equilibrar estas prioridades es un desafío interminable.

Cómo el análisis de datos impacta la industria alimentaria, y el uso de análisis predictivo, es nuestro tema para esta publicación.
Comencemos y veamos cómo esta poderosa tecnología está transformando la producción de alimentos.

Análisis de datos en la industria alimentaria
El análisis de datos simplemente se refiere al proceso de análisis de datos sin procesar para obtener información útil. Utiliza los conocimientos proporcionados por la inteligencia artificial (IA) para beneficiar todo el ciclo de vida de sus alimentos, desde la granja hasta el plato.

Excelente. Pero, ¿cómo se asegura eso de que la ensalada de la cena sea fresca?

Al extraer datos de una variedad de fuentes, las aplicaciones de software pueden identificar problemas que pueden afectar la calidad, seguridad y frescura de los alimentos. Aquí hay solo un ejemplo de cómo funciona.

El papel del análisis de datos en la industria alimentaria
El siguiente proceso simplificado representa un ejemplo de cómo el análisis de datos puede beneficiar a los productores, transportistas, procesadores y minoristas de alimentos:

El agricultor ingresa los resultados de las pruebas de suelo y los datos de plantación y cosecha en una base de datos utilizada por el programa de software.

La información meteorológica para todo el ciclo de crecimiento del cultivo también se ingresa en la base de datos. La entrada de precipitaciones y temperaturas puede ser automatizada.

La empresa de logística que transporta la cosecha del agricultor desde la granja hasta la empresa de procesamiento proporciona a la base de datos las horas de inicio y finalización del viaje. La temperatura del camión refrigerado también se puede controlar y agregar.

El procesador de alimentos ingresa los tiempos de inicio y parada para varias etapas del proceso. La clasificación, el lavado, el envasado y la colocación en almacenamiento en frío se pueden rastrear con sensores automáticos.

Una vez más, el producto se controla desde el procesador hasta el supermercado o restaurante. Cualquier retraso que pueda causar que la comida se eche a perder prematuramente se puede identificar fácilmente.

En el destino, el vendedor de alimentos puede ingresar información sobre la calidad de los alimentos cuando llegue.

Los comentarios de los clientes en las redes sociales pueden incorporarse a los datos agregados para proporcionar aún más información a la cadena de suministro de alimentos.

Toda la cadena de suministro puede acceder a esta información. Si hay problemas, pueden modificar sus operaciones para evitar que se repitan. Más importante aún, el minorista puede usar los datos para decidir si acepta o rechaza un envío.

Ninguna otra tecnología proporciona este nivel de conocimiento sobre lo que le sucede a nuestros alimentos antes de comerlos.

El software realiza un análisis de los datos y proporciona información inteligente a todas las partes de la cadena de suministro. El software de análisis se basa en una gran cantidad de fuentes para realizar su análisis, incluidas las redes sociales. La recopilación de datos estructurados y no estructurados (o sin procesar) utilizados para el análisis de datos se denomina big data. Como veremos en breve, los grandes datos también pueden beneficiar a la industria alimentaria y a sus clientes de otras maneras.

 

Analítica predictiva en la industria alimentaria
Acabamos de ver parte de la información que está disponible a través de Big Data. La cantidad real de información disponible para el software de análisis de datos es gigantesca. Al acceder a grandes cantidades de datos, el software de análisis predictivo puede ayudar a garantizar que su tortilla de desayuno sea fresca y segura para comer.

La predicción de datos, o análisis predictivo, es una tecnología de vanguardia. Aprovecha el poder de la IA para identificar patrones y predecir resultados. Aquí hay algunos ejemplos de lo que puede hacer:

AI puede usar las muestras de suelo que el agricultor Bob proporcionó anteriormente para predecir la calidad de la cosecha. Los datos de lluvia y temperatura aumentan aún más el análisis, incluso ayudan a predecir el tamaño de la cosecha antes de que haya madurado. Conocer de antemano el probable rendimiento del cultivo puede ayudar a los vendedores a planificar sus estrategias de fijación de precios con mucha antelación.
Las condiciones del tráfico, la construcción de carreteras, los desvíos e incluso el clima adverso pueden afectar la rapidez con que los productos alimenticios pueden llegar al mercado. Big data puede informar a AI de cada uno de estos problemas, permitiendo que el programa de software prediga la frescura de la comida antes de que llegue a su destino.
Los datos ambientales se están utilizando para proporcionar pronósticos a largo plazo a los agricultores.
El análisis predictivo es una herramienta enormemente poderosa que puede prever problemas con la cadena de suministro e incluso predecir el comportamiento del cliente. Solo AI tiene el poder de clasificar las enormes cantidades de datos y darles sentido en tiempo real.

4 ejemplos de uso de Big Data Analytics y datos predictivos en la industria alimentaria
Todos hemos visto las revoluciones MedTech y FinTech. Ahora FoodTech está abriendo nuevos caminos, con nuevas empresas que ya se están repartiendo las cuotas de mercado.

La predicción de datos en la industria alimentaria es un mercado naciente lucrativo que las nuevas empresas inteligentes están aprovechando. Aquí hay algunos que no pierden el tiempo en reclamar en este mercado emergente.

1. Connecterra
Connecterra ha desarrollado "Ida", un programa impulsado por IA que puede ayudar a los agricultores a predecir ciertos problemas de salud con su ganado. Ida no solo ayuda a los agricultores a proteger sus activos, sino que les ayuda a proporcionar leche y carne de res de mayor calidad al mantener al ganado sano.


2. El rendimiento
La startup australiana The Yield ha puesto su mirada en la industria de microambientes AgTech. Los productos de la compañía utilizan una variedad de tecnologías de sensores para monitorear los entornos agrícolas y acuícolas. Los datos proporcionados por los sensores se utilizan para crear pronósticos y proporcionar otras ideas.

 

 

 



 




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