{"id":14983,"date":"2021-09-13T16:21:17","date_gmt":"2021-09-13T14:21:17","guid":{"rendered":"https:\/\/vraia.futurecomunicacion.com\/?p=14983"},"modified":"2025-11-13T16:22:24","modified_gmt":"2025-11-13T15:22:24","slug":"ventajas-del-big-data-y-la-vision-artificial-en-los-procesos-agroalimentarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vraia.com\/en\/ventajas-del-big-data-y-la-vision-artificial-en-los-procesos-agroalimentarios\/","title":{"rendered":"Ventajas del Big Data y la Visi\u00f3n Artificial en los procesos agroalimentarios"},"content":{"rendered":"

La aplicaci\u00f3n de\u00a0herramientas tecnol\u00f3gicas<\/strong>\u00a0en la\u00a0industria agroalimentaria<\/strong>\u00a0como el big data y la visi\u00f3n artificial significan alimentos de mayor calidad, procesos eficientes, rendimiento \u00f3ptimo del cultivo, prevenci\u00f3n de enfermedades, control de plagas y mucho m\u00e1s.<\/p>\n

Todos estos beneficios representan, adem\u00e1s de una victoria industrial, una ganancia significativa para toda la sociedad que depende de este sector clave alrededor del mundo.<\/p>\n

\u00bfQuieres saber qu\u00e9 herramientas hacen esto posible y c\u00f3mo lo hacen?<\/p>\n

 <\/p>\n

Explorando conceptos<\/strong><\/h2>\n

\u201cHerramientas tecnol\u00f3gicas\u201d puede significar muchas cosas, pero en vista de la digitalizaci\u00f3n sin precedentes que se ha vivido en los \u00faltimos a\u00f1os y una transformaci\u00f3n constante hacia el\u00a0modelo productivo 4.0<\/strong>\u00a0en el \u00e1mbito industrial hay ciertas tecnolog\u00edas que destacan por sus beneficios sobre las dem\u00e1s.<\/p>\n

Repasemos algunos conceptos base antes de analizar sus aplicaciones.<\/p>\n

Big Data<\/strong><\/h2>\n

El big data engloba a toda la tecnolog\u00eda\u00a0capaz procesar cantidades masivas de datos<\/strong>\u00a0y transf\u00f3rmalos en informaci\u00f3n \u00fatil mediante la identificaci\u00f3n de correlaci\u00f3n ente variables, que serian imposibles de detectar de otra manera. Esto va m\u00e1s all\u00e1 de las bases de datos convencionales y los sistemas de gesti\u00f3n de archivos.<\/p>\n

Predecir los efectos del clima en la producci\u00f3n de alimentos, qu\u00e9 art\u00edculos nuevos se vender\u00e1n m\u00e1s, que impulsa a los clientes a ir por determinadas rutas\u2026 todo esto y m\u00e1s es posible gracias al uso de big data.<\/p>\n

Analizando millones de datos y variables se pueden crear simulaciones bastante cercanas a la realidad, que se traducen en una clara ventaja competitiva.<\/p>\n

Computer Vision<\/strong><\/h2>\n

La visi\u00f3n artificial hace referencia a la tecnolog\u00eda que dota a los sistemas computarizados y rob\u00f3ticos de la capacidad de\u00a0ver y comprender su entorno<\/strong>\u00a0para hacerlos m\u00e1s eficientes en el desarrollo de sus actividades.<\/p>\n

Ya que las maquinas terminan siendo m\u00e1s eficientes, con tiempos de respuesta m\u00ednimos, nulos m\u00e1rgenes de error y capacidades superiores en la detecci\u00f3n de defectos, esta tecnolog\u00eda hace posible la automatizaci\u00f3n en cualquier proceso.<\/p>\n

Machine learning, deep learning y IoT<\/strong><\/h2>\n

Tecnolog\u00edas como el machine learning y el Deep learning hace referencia a los sistemas basados en algoritmos de\u00a0redes neuronales o ecuaciones evolutivas<\/strong>, presentes en inteligencias artificiales, que dicho de una manera simple dotan a la tecnolog\u00eda de la capacidad de aprender seg\u00fan la experiencia adquirida a trav\u00e9s de los datos hist\u00f3ricos.<\/p>\n

En pocas palabras, hablamos de equipos tecnol\u00f3gicos que aprenden de sus propias acciones y resultados, as\u00ed como de las actividades hechas por los humanos, haciendo posible el desempe\u00f1o de una tarea en particular.<\/p>\n

Adem\u00e1s, tambi\u00e9n pueden compartir informaci\u00f3n y comunicarse en conjunto con otros equipos tecnol\u00f3gicos gracias al IoT se vuelve base te\u00f3rica para la construcci\u00f3n de f\u00e1bricas interconectadas y m\u00e1ximamente eficientes.<\/p>\n

Aplicaciones del Big Data\/Deep Learning en los procesos agroalimentarios<\/strong><\/h2>\n

Existen grandes aplicaciones para el big data y la inteligencia artificial dentro del sector agroalimentario, de hecho, forma parte de la estructura gesti\u00f3n de las marcas de vanguardia. Entre muchas otras cosas, estas herramientas pueden:<\/p>\n

Predecir el comportamiento del consumidor:<\/strong><\/h3>\n

El\u00a0an\u00e1lisis de datos masivos<\/strong>\u00a0de consumo permite predecir el comportamiento del cliente ante la entrada de determinados productos, lo que ayuda a proyectar con grandes niveles de exactitud la rentabilidad de las cosechas o el impacto en los cambios de la presentaci\u00f3n del producto ante el cliente.<\/p>\n

Esta informaci\u00f3n elimina en gran medida la incertidumbre y permite basar los ciclos productivos en datos confiables.<\/p>\n

Detectar oportunidades ocultas:<\/strong><\/h3>\n

El\u00a0an\u00e1lisis de comportamiento<\/strong>, condiciones clim\u00e1ticas, suelo, espec\u00edmenes y dem\u00e1s variables permite a los sistemas de big data vislumbrar oportunidades \u00fanicas. Las empresas agroalimentarias las utilizan para planificar la producci\u00f3n anual.<\/p>\n

Estudiar ciclos de cosecha y crear simulaciones:<\/strong><\/h3>\n

Conociendo las condiciones iniciales del suelo, el presupuesto, la accesibilidad de los qu\u00edmicos, los datos gen\u00e9ticos de los espec\u00edmenes y m\u00e1s, es posible\u00a0crear simulaciones<\/strong>\u00a0bastante acertadas con el resultado potencial de las cosechas y la aceptaci\u00f3n de ellas en el mercado.<\/p>\n

Esto permite crear simulaciones instant\u00e1neas que ayuden a planificar los ciclos \u00f3ptimos de producci\u00f3n o posibles cambios en la distribuci\u00f3n, antes de que pase.<\/p>\n

Aplicaciones de la visi\u00f3n artificial en los procesos agroalimentarios<\/strong><\/h2>\n

La visi\u00f3n artificial es uno de los m\u00e1s grandes aliados del\u00a0sector alimenticio<\/strong>, con ella, es posible automatizar por completo el control de calidad de los alimentos durante todo el proceso productivo de ser necesario. Esto trae consigo \u00fatiles aplicaciones como, por ejemplo:<\/p>\n

Supervisi\u00f3n de campos<\/strong><\/h3>\n

La implementaci\u00f3n de visi\u00f3n artificial permite evaluar pr\u00e1cticamente cualquier caracter\u00edstica de las cosechas. Por ejemplo, si los productos est\u00e1n creciendo de manera \u00f3ptima seg\u00fan el tiempo del cultivo, si poseen anomal\u00edas en las hojas que sugieran la presencia de plagas, detectar en nivel de madurez ideal para cosechar o reconocer malas hiervas con precisi\u00f3n absoluta.<\/p>\n

Tratamiento homog\u00e9neo de productos<\/strong><\/h3>\n

Aplicando\u00a0inteligencia artificial<\/strong>\u00a0es posible homogeneizar el tratamiento de los productos alimenticios. En los campos de cultivo esto significa la aplicaci\u00f3n de abonos y pesticidas en cantidades exactamente iguales, regados parejos de la tierra y m\u00e1s.<\/p>\n

An\u00e1lisis preciso de productos peque\u00f1os<\/strong><\/h3>\n

Haciendo uso de la\u00a0visi\u00f3n artificial<\/strong>\u00a0es posible incorporar c\u00e1maras dentro de los procesos posteriores a la cosecha para determinar si productos peque\u00f1os como los granos tienen alguna inconsistencia, si las frutas tienen el tama\u00f1o adecuado o los alimentos disecados como las nueces se encuentran en partes enteras y en proporciones iguales dentro de las bolsas.<\/p>\n

Detecci\u00f3n de intrusos<\/strong><\/h3>\n

Dentro de la l\u00ednea de empaque, transporte e higienizaci\u00f3n de los productos alimenticios, las\u00a0c\u00e1maras con redes neuronales integradas<\/strong>\u00a0pueden detectar posibles infiltrados dentro de la l\u00ednea de producci\u00f3n, como una piedra que ha ca\u00eddo dentro del transporte de granos por error. Lo mismo para cualquier producto.<\/p>\n

Control de calidad<\/strong><\/h3>\n

Dentro del proceso productivo, previo al despacho y comercializaci\u00f3n del producto, los sistemas de visi\u00f3n artificial pueden detectar hasta el m\u00e1s m\u00ednimo desvi\u00f3 de los est\u00e1ndares de calidad y sacarlos inmediatamente de la cadena de producci\u00f3n.<\/p>\n

Esto incluye el tratamiento microsc\u00f3pico, como la detecci\u00f3n de par\u00e1sitos en la industria pescadera y asociados al marisco.<\/p>\n

3 Ventajas del big data y la vision artificial en los procesos agroalimentarios<\/strong><\/h2>\n

Puntualicemos algunas de las m\u00e1s grandes ventajas de aplicar herramientas tecnol\u00f3gicas dentro del sector agroalimentario:<\/p>\n

Reducci\u00f3n de costes<\/strong><\/h3>\n

La\u00a0automatizaci\u00f3n de los procesos de control<\/strong>\u00a0de calidad trae consigo reducci\u00f3n de costes operativos, de personal, por optimizaci\u00f3n de rutas de distribuci\u00f3n, control de inventarios y disminuci\u00f3n de productos defectuosos. Esto de traduce en una mayor rentabilidad.<\/p>\n

Considerable reducci\u00f3n de manipulaci\u00f3n de alimentos<\/strong><\/h3>\n

El sector alimenticio depende casi en su totalidad del\u00a0control de calidad<\/strong>, ya que hay temas de salud asociados que son de principal inter\u00e9s para el consumidor, de los cuales depende el prestigio de cualquier marca.<\/p>\n

Disminuyendo la cantidad de operadores en el \u00e1rea de control de calidad, a la vez que se aumenta la eficiencia, se asegura la salubridad del producto y se disminuyen las posibles p\u00e9rdidas por error humano.<\/p>\n

Mejora en la toma de decisiones<\/strong><\/h3>\n

Al contar con trazabilidad en los productos, control de informaci\u00f3n y\u00a0an\u00e1lisis de big data<\/strong>\u00a0se pueden tomar decisiones basadas en informaci\u00f3n precisa, que incentiva la toma de decisiones acertada, gracias a los modelos de predicci\u00f3n de comportamiento y optimizaci\u00f3n de actividades.<\/p>\n

Conclusiones<\/strong><\/h2>\n

El sector alimentario no solo crece en demanda d\u00eda con d\u00eda, si no que a este se le imprimen est\u00e1ndares de calidad muy altos que no deben sacrificarse bajo ning\u00fan concepto. Las herramientas tecnol\u00f3gicas son entonces una de las mejores alternativas que existen para conciliar estas dos realidades en conflicto.<\/p>\n

Para los productores en cualquier nivel, el uso de\u00a0visi\u00f3n artificial y big data<\/strong>\u00a0puede ser ese factor diferenciador que les permita crecer en el mercado y asegurarles un puesto en la industria productiva del ma\u00f1ana.<\/p>\n

Conseguir rentabilidad m\u00e1xima y optimizar los procesos agroalimentarios con tecnolog\u00eda ya no es un sue\u00f1o, en una realidad que est\u00e1 transformando la industria.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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