Javier Barella de OSIsoft: datos para producir alimentos
En estos dos últimos meses mucho se ha publicado desde Retailers Magazine sobre los retos y oportunidades que ha implicado la emergencia sanitaria, sin embargo, hay temas vitales desde siempre para la cadena de valor del retail, como es la eficiente producción de alimentos y su distribución. Sobre ello, Javier Barella, director Regional de Negocios de OSIsoft, escribe y explica cómo la inteligencia operativa puede ayudar a la vital producción de alimentos y bebidas. La estrategia, una vez más, es el uso y análisis de los datos.
En la actualidad las empresas de esta industria en Latinoamérica pierden o desperdician el 13.4% de sus insumos desde la cosecha; 7.5% en el proceso de envasado y 4.1% en la distribución de los mismos, de acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
Pero esas empresas pueden apoyarse en la inteligencia operativa para reducir las pérdidas al interior de sus operaciones y generar mayor eficiencia en las cadenas de producción, esto gracias al poder que la información le da a los colaboradores y tomadores de decisión de la organización.
Para lograrlo, la inteligencia de datos se apoya en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), mediante sensores que recolectan información de los distintos procesos de la cadena de suministro, desde la gestión de materias primas, pasando por las operaciones de producción, para así generar información de valor.
Por ejemplo, existen empresas que colocan sensores dentro de las maquinarias de sus plantas de producción para capturar datos sobre aspectos como los patrones de temperatura, humedad, vibraciones, entre otros, que posteriormente serán analizados y se traducirán en el punto de partida para la toma de decisiones al interior de la firma.
Un ejemplo es Kellogg’s, que en su planta de Valls, en España, comenzó a recopilar datos provenientes de sensores de temperatura instalados en sus hornos. Antes de hacerlo, la empresa tenía fallas e incidentes constantes en puntos críticos de control como los secaderos y hornos, lo que resultaba en retirada de productos y pérdidas. Para resolver estos inconvenientes Kellogg’s instaló sensores en esos hornos y secaderos, y los datos que generaban permitieron a los trabajadores de la planta detectar anomalías en la cocción de productos y en la temperatura de los hornos antes de que estos se convirtieran en fallas y, por ende, en afectaciones económicas.
Poder anticiparse de esa forma gracias al análisis y a la visibilidad de esa información derivó en…
…una disminución de incidentes en un 64%, además de que el porcentaje de productos rechazados decreció un 73%, lo cual redujo los desperdicios de forma considerable. Además, la compañía consiguió mejorar de 68% a 80% la eficiencia general de los equipos y maquinaria industrial de la planta y alargó de 10 a 28 minutos el tiempo promedio entre fallos.
Otro ejemplo es la empresa Cargill, dedicada a producción de aceites cuyo desafío era reducir una serie de paros o pausas breves, de alrededor de un minuto, que se presentaban de forma recurrente durante sus procesos de producción. Estas ‘micropausas’ le costaban cerca de 40 horas de productividad al mes.
Gracias a los datos recolectados, y analizados, los ingenieros de la empresa encontraron inconsistencias en los ciclos de llenado de sus tanques. Hallaron que a medida que éstos se vaciaban, se generaba una pérdida de presión en las bombas que extendía los tiempos para llenarlos nuevamente. Cargill logró reducir de 40 a 8 horas las horas de productividad perdidas al mes.
La inteligencia de datos puede ser un cambio de paradigma que ayude a crear estrategias en beneficio de las compañías, pero también generar un aporte para combatir el hambre en regiones marginadas y mejorar las condiciones de salud de la población, ayudando a evitar el desabasto de alimentos y generando producciones de mayor calidad para las personas.
En tiempos de incertidumbre como los que enfrentamos por el brote del COVID19, es importante contar con la seguridad de que la producción de alimentos y bebidas continuará fluyendo de forma óptima, ante posibles incrementos en la demanda y riesgo de desabasto.
