Agro
La inteligencia artificial puede optimizar el rendimiento, reducir tiempos muertos y anticipar fallas en plantas cárnicas. Sin embargo, el verdadero desafío no es la tecnología, sino integrar los datos operativos y lograr la adopción del personal
Montevideo | | La industria cárnica lleva más de una década escuchando que la “planta 4.0” está a la vuelta de la esquina. Sin embargo, en la práctica, buena parte del sector todavía opera con una combinación curiosa: líneas de cocción, enfriamiento y empaque con sensores modernos (muchos instalados de fábrica por el mismo proveedor del equipo), cuyos datos constantemente terminan en una hoja de cálculo que se revisa una vez por turno. Ante este escenario, vemos que el sensor ya está ahí y se sabe de su importancia, pero aún no existe un puente entre esa información y una decisión operativa tomada a tiempo, a partir de los datos disponibles. Distintos análisis de digitalización industrial coinciden en que esa Al mismo tiempo, también es señalada como la razón por la que hace años. El procesamiento cárnico tiene particularidades que explican por qué la digitalización ha avanzado a un menor ritmo que en industrias dinámicas como la automotriz o la de electrónica. Dado a que en este caso sobre las variables del que suele ser necesario en una línea que ensambla piezas idénticas. Pensémoslo así: dos canales del mismo animal y de la misma granja, pueden rendir cortes distintos, presentan distinta grasa intramuscular y diferente respuesta al proceso térmico. A eso se suma un problema estructural de las plantas, en el que los sistemas de control de proceso (OT, por sus siglas en inglés) y los sistemas de información de la empresa (IT) rara vez hablan el mismo idioma. Un PLC (Controlador Lógico Programable, en inglés ) que controla la temperatura de un túnel de enfriamiento puede tener treinta años de antigüedad y protocolos propietarios, mientras que el sistema ERP (Sistema de Planificación de Recursos Empresariales, en inglés ) que gestiona inventario y pedidos vive en la nube. Conectarlos es un proyecto de integración de sistemas heterogéneos que no se limita al software, y ese trabajo es el que realmente determina si la digitalización funciona o se queda en un piloto que nunca escala. Cuando una planta cárnica no tiene visibilidad en tiempo real de sus variables de proceso, el costo no aparece como una línea única en el estado de resultados. Al tener los datos dispersos, no siempre se encuentra la relación entre los factores que pueden afectar el resultado en planta, y sencillamente parece que “así deben ser las cosas”. Un rendimiento de corte por debajo del óptimo durante una semana entera antes de que alguien lo note en el reporte mensual, un equipo de refrigeración que empieza a perder eficiencia gradualmente y consume más energía sin que nadie lo detecte hasta que falla por completo, o una velocidad de línea ajustada de forma conservadora “por si acaso” (porque nadie tiene la certeza de cuál es realmente el límite seguro de ese equipo en esas condiciones), son ejemplos de lo que se puede identificar para afinar procesos. Ese es, en el fondo, el argumento de negocio detrás del mantenimiento predictivo: la mayoría de las fallas de equipo dejan huellas mucho antes de manifestarse como un paro no programado. para cumplir con un pedido comprometido. Es tentador hablar de digitalización como si el obstáculo fuera exclusivamente tecnológico. Al pensar en este tipo de herramientas como una amenaza en lugar de hacerlo como una oportunidad, la aceptación se ve sesgada y deja de admitir mejoras. Esa resistencia no se resuelve con más tecnología, sino con diseño de la implementación. En este tipo de casos y aporta evidencia adicional a la que una sola persona podría tener. Las plantas que más rápido logran adopción real no son las que compran la plataforma más sofisticada, sino las que empiezan con un piloto acotado, en una sola línea, con indicadores claros e involucrando al equipo de piso desde el diseño. Esto dista mucho de presentárselos como si fueran el receptor pasivo de una decisión arbitraria que fue tomada en las oficinas centrales. Como punto de partida, no es necesario resolver la interrogante sobre qué tecnología se debería implementar. , para que, a partir de ese dolor se pueda medir con datos que ya existen o que se puedan capturar pronto. Casi siempre, esa respuesta apunta a alguno de estos tres destinos: Rendimiento de corte (donde un punto porcentual de mejora, multiplicado por el volumen anual, suele justificar por sí solo la inversión). Tiempos muertos de línea por paros no programados. Consumo energético en refrigeración, que en muchas plantas representa uno de los costos operativos más altos y menos monitoreados en tiempo real. Partir de un problema concreto y cuantificable, en lugar de simplemente pensar en alguna tecnología de moda que se tiene el deseo de incorporar, es lo que separa a los proyectos de digitalización que sobreviven más allá del primer año de los que se convierten en un capítulo olvidado del reporte de innovación. Artículo de Ingrid Cubas en – Cubas es editora de contenidos en The Food Tech – Escribe en medios impresos, digitales y audiovisuales sobre la industria de alimentos y bebidas.
Sep 18, 2026
