• ITI, MULTISCAN y UPV participan en un experimento en el marco del proyecto DIH4CPS para mejorar la productividad en el procesamiento de productos alimentarios
• El proyecto DIH4CPS está orientado a resolver los retos que plantean los sistemas ciberfísicos

El sector agroalimentario es un pilar esencial de la economía española. Según el ‘Observatorio de Cajamar sobre el sector agroalimentario español en el contexto europeo’ el sector destaca por su productividad, un 38 % superior a la media de la UE-27, y por el avance de las exportaciones, que en 2020 registraron un máximo histórico de ventas con 54.840 millones de euros.

Estos datos, ponen de manifiesto su importancia como sector estratégico, pero incluso este sector puede mejorar la productividad, eficiencia y beneficios económicos gracias a la tecnología.

Y es que alrededor de un tercio de todos los alimentos producidos para el consumo humano no son utilizados. Las pérdidas de alimentos impactan negativamente en las cadenas agroalimentarias, al provocar pérdidas económicas, disminuir el retorno de las inversiones, reducir la disponibilidad de alimentos y su calidad.

En esta línea, ITI, centro tecnológico especializado en TIC, está trabajando en un experimento, en el marco del proyecto DIH4CPS, para mejorar la productividad en el procesamiento de productos agroalimentarios mediante la implementación de sistemas ciberfísicos y reconocimiento de imágenes.  El objetivo es desarrollar procesos personalizados de alto valor en la manipulación estos productos.

Para ello, el experimento cuenta con MULTISCAN, empresa de fabricación de equipos de visión artificial para la selección e inspección de frutas y hortalizas; la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), como coordinador del HUB-4-MANUVAL DIH especializado en robótica y sistemas MES (en concreto en el proyecto participa el CIGIP- Centro de Investigación en Gestión e Ingeniería de Producción- con amplia experiencia investigadora en sistemas MES); e ITI, que aporta su experiencia y conocimientos en Inteligencia Artificial y Big Data Analytics.

La solución final logrará mostrar cuándo y cómo ocurren las pérdidas en el proceso de selección, lo que permitirá minimizar los costes y optimizar el rendimiento de los recursos (maquinaria, mano de obra, materias primas, energía, mantenimiento).

Para conseguirlo, los expertos implementarán el know-how de sistemas ciberfísicos (CPS en sus siglas en inglés) y la tecnología de reconocimiento de imágenes en una empresa dedicada al desarrollo de máquinas para inspecciones de productos agroalimentarios, tomando como objeto de estudio el procesamiento de tomate Cherry en un primer momento, pero adaptable a la clasificación y selección, en base a calidad, de cualquier otro fruto.

“Los sistemas ciberfísicos (CPS en sus siglas en inglés), hacen posible que los sistemas informáticos o dispositivos electrónicos interactúen con sistemas físicos reales haciendo uso de las comunicaciones”, explica Joan Escamilla, responsable del proyecto en ITI.  “Son sistemas con los que convivimos en nuestro día a día y que toman forma a través de smartphones, sistemas domóticos, o electrodomésticos y que ahora, han llegado al sector alimentario”, prosigue.

El mayor reto que plantea el experimento es demostrar su fiabilidad, seguridad y robustez en todas sus posibles situaciones y en tiempo real y el desarrollo de modelos predictivos que faciliten el mantenimiento de las máquinas

Los últimos avances en esta parte del experimento se han centrado en la preparación de los datos y la identificación de las variables relevantes, desarrollo y entrenamiento de modelos y la creación de un piloto que ejecute dichos modelos y permita consultar el estado actual de la máquina, así como una puntuación de riesgo instantánea y el tiempo estimado hasta el fallo.