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Nuevas tecnologías alimentan el hambre de información

Tratando de mantenerse al día con la productividad, calidad, seguridad y sostenibilidad y otras demandas de la industria, las plantas de alimentos y bebidas están recurriendo más y más a las innovaciones en instrumentación de sensores actuales.

Nuevas tecnologías alimentan el hambre de información
Los esc√°neres basados en im√°genes est√°n desplazando a los esc√°neres l√°ser est√°ndar, proporcionando la capacidad para leer c√≥digos de barras 2D, que pueden ser mucho m√°s peque√Īos que los c√≥digos de barras tradicionales. Foto cortes√≠a de Cognex.

La industria de alimentos y bebidas enfrenta muchos desafíos. Bajo una presión constante para crear productos innovadores, los fabricantes están lidiando con una mayor variabilidad en los ingredientes básicos que ingresan a la planta. Las operaciones necesitan ver una mayor productividad y al mismo tiempo seguir siendo rentables. Deben mantenerse competitivos en los mercados locales y mundiales y proteger sus marcas garantizando la seguridad alimentaria y la calidad de los productos.

Nuevas tecnologías alimentan el hambre de informaciónLa tecnología de referencia del DRT 25C de Leuze permite la detección de envases con una amplia gama de colores y transparencias como una desviación de la superficie de la cinta transportadora. Foto cortesía de Leuze."Todo esto es al mismo tiempo donde cada vez es más difícil retener y encontrar personas", dice Ola Wesstrom, gerente senior de la industria de alimentos y bebidas en Endress + Hauser. "Las empresas necesitan encontrar formas innovadoras de aprovechar la instrumentación existente o nueva para aumentar la productividad mientras protegen su marca".

Hambrientos de información, los productores y envasadores de alimentos y bebidas están agregando más sensores al piso de la fábrica. Buscan información de proceso adicional y buscan obtener un mejor control sobre sus procesos.

"La industria de alimentos y bebidas está un poco retrasada en adoptar la tecnología de sensores, pero ahora claramente lo hace", dice Sabine Busse, directora gerente de medición y análisis de ABB. Un factor clave es el hecho de que los presupuestos se están estirando en todas partes. "Los sensores en cierta medida proporcionan una de las formas más rentables de comprender lo que está sucediendo en mi planta y cómo puedo optimizar".

A medida que los sensores adquieren capacidades en el camino, el resultado final sigue siendo el mismo: procesos de control y control de tiempo, dinero y desperdicio.

Mídalo en tiempo real

A medida que proliferan los sensores, una tendencia clave es la capacidad de llevar más monitoreo de calidad en línea a las operaciones. "Estamos analizando dónde y cómo se pueden reemplazar las mediciones de laboratorio tradicionales con instrumentación en línea", dice Wesstrom.

Las mediciones en l√≠nea pueden acelerar las operaciones y reducir los costos tambi√©n. En la industria alimentaria, hay un tiempo de espera promedio de 14 minutos para que los resultados de laboratorio liberen el producto para su posterior procesamiento, seg√ļn Wesstrom. "Eso puede tener un impacto en la utilizaci√≥n del espacio del tanque, la p√©rdida de tiempo de procesamiento y la posible calidad del producto", dice.

La variabilidad del producto entre muestras podr√≠a tener un impacto en la calidad en s√≠ misma, Wesstrom tambi√©n se√Īala, agregando que las mediciones en l√≠nea podr√≠an capturar anomal√≠as m√°s r√°pidamente.

En un seminario web de Endress + Hauser presentado en abril, Wesstrom revis√≥ varios ejemplos de productos y procesos que se beneficiar√≠an de las mediciones en l√≠nea: medici√≥n de ox√≠geno en fermentaci√≥n de levadura, viscosidad en masa y chocolate, tasa de fermentaci√≥n en sidra de manzana, salinidad en salmuera y muchos m√°s. Pero tambi√©n dej√≥ en claro que no debe considerarse un reemplazo para las mediciones de laboratorio. "En la mayor√≠a de los casos, las mediciones de laboratorio seguir√°n siendo el control final de calidad o seguridad", dice. "Estamos estudiando c√≥mo complementar eso para capturar asuntos intermedios o acelerar los procesos para aumentar la productividad". Tambi√©n podr√≠a ser posible reducir el n√ļmero de muestras que se toman y hacer un mejor uso de esos recursos.

Un tipo de an√°lisis que se mueve cada vez m√°s del laboratorio al piso de la f√°brica es la medici√≥n del pH. Al proporcionar ejemplos para medir el pH de la mayonesa y la salsa de tomate, Wesstrom se√Īal√≥ su importancia para el sabor y la consistencia, as√≠ como la seguridad alimentaria. En este caso, obtener una medici√≥n continua durante todo el proceso no solo podr√≠a eliminar el muestreo por hora, sino tambi√©n proporcionar un control de calidad continuo.

Una de las razones por las que las mediciones de pH se realizan t√≠picamente en una l√≠nea de muestra enfriada o por medio de muestras tomadas es por el entorno de producci√≥n hostil. Los nuevos sensores de pH / ORP de ABB tienen diagn√≥sticos integrados avanzados para garantizar la precisi√≥n y confiabilidad incluso en procesos dif√≠ciles. La refinaci√≥n de az√ļcar es un ejemplo de un proceso c√°ustico a alta temperatura que requiere un control preciso del pH en casi todas las etapas. Usados ‚Äč‚Äčdentro del proceso de producci√≥n, los sensores ayudan a reducir el tiempo de retraso de las mediciones de laboratorio.

Los sensores basados ‚Äč‚Äčen im√°genes tambi√©n est√°n viendo una tendencia que trae m√°s adquisici√≥n de datos del laboratorio a la l√≠nea de producci√≥n, seg√ļn Matt Moschner, director senior de productos de identificaci√≥n en Cognex. Aunque no es un concepto nuevo, los sensores 3D, por ejemplo, son m√°s capaces de trabajar en l√≠nea en gran medida debido a un aumento en la potencia de las computadoras integradas. Los sensores inteligentes son capaces de tomar decisiones en el punto de adquisici√≥n de im√°genes, se√Īala Moschner. "No tienen que pasar informaci√≥n a la nube ni a una PC", dice. "Toman decisiones cuando la l√≠nea se est√° ejecutando y formando partes".

Lo que esto significa en términos prácticos para la industria de alimentos y bebidas es la capacidad de hacer una inspección de calidad en cada artículo que se produce o empaca, en lugar de las piezas típicas (por ejemplo, 10 de cada 100 muestras). "Ahora podemos hacer eso en la línea para cada parte", dice Moschner.

El crecimiento de la informática de punta ayuda a interpretar todas las imágenes sobre la marcha, lo que permite la toma de decisiones en la planta. Cognex Edge Intelligence almacena información sobre los resultados sin procesar junto con imágenes 2D o 3D para analizarlas más adelante. Pero esos datos también pueden analizarse en tiempo real, explica Moschner, brindando a los operadores la información necesaria para tomar decisiones en tiempo real.

La inteligencia artificial se ocupa de la complejidad

Ese tipo de capacidades inform√°ticas, junto con paquetes m√°s t√©rmicamente eficientes y precios m√°s bajos, tambi√©n han permitido un crecimiento en algoritmos de inspecci√≥n basados ‚Äč‚Äčen aprendizaje autom√°tico para tareas m√°s avanzadas. El procesamiento de alimentos siempre ha sido un desaf√≠o de control de calidad debido a la alta variabilidad. "Eso realmente ha desafiado nuestras herramientas cl√°sicas de visi√≥n artificial", dice Moschner. "El advenimiento del aprendizaje autom√°tico realmente puede ser un gran avance para las aplicaciones que han sido prohibitivas desde el punto de vista de los costos o de la complejidad".

Nuevas tecnolog√≠as alimentan el hambre de informaci√≥nEl transmisor ac√ļstico inal√°mbrico Rosemount 708 puede determinar continuamente el estado de la trampa de vapor, incluida la identificaci√≥n de fallas e inactividad de la trampa de vapor. Foto cortes√≠a de Emerson.El nuevo sistema de visi√≥n integrado In-Sight D900 de Cognex, que presenta el software de aprendizaje profundo ViDi de la compa√Ī√≠a dentro de una c√°mara inteligente de grado industrial, es muy adecuado para el reconocimiento √≥ptico de caracteres (OCR), la verificaci√≥n de ensamblaje y la detecci√≥n de defectos.

Los sistemas de visi√≥n tradicionales tienen dificultades para verificar el control de las porciones de los envases de alimentos, as√≠ como la presencia de los alimentos correctos, se√Īala John Petry, director de marketing de software de visi√≥n en Cognex. ‚ÄúPor ejemplo, entrenar un sistema basado en reglas para detectar el pepperoni en una pizza es un gran desaf√≠o. Al mismo tiempo, ense√Īarlo a distinguir el pepperoni del jam√≥n es completamente poco pr√°ctico en el mundo real‚ÄĚ, explica. "Pero con la visi√≥n artificial de aprendizaje profundo, esto se est√° convirtiendo en una realidad, lo que permite a los fabricantes proporcionar una inspecci√≥n 100% de calidad totalmente automatizada".

La tendencia parece estar avanzando hacia la inteligencia artificial, concuerda Jeremy Bergh, presidente de América del Norte, para IDS Imaging Development Systems. “Hay muchas aplicaciones en las que un ojo humano puede notar si algo es producto, por ejemplo, o manzanas. Un humano puede verse y decir que se ve bien o que no se ve bien ", dice. "Para programar esa información en una computadora, es una tarea muy difícil. Hay más interés en utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo para encontrar soluciones ".

IDS NXT ocean permite a las cámaras industriales adquirir conocimiento a través del aprendizaje profundo. Los clientes pueden crear imágenes de entrenamiento y subirlas al software de faro IDS NXT para crear una red neuronal entrenada. El nivel de complejidad depende de cuán difícil es el escenario específico y cuántas capas de contraste hay, dice Bergh.

La inteligencia artificial tambi√©n permite a los clientes aligerar su carga en t√©rminos de almacenamiento de im√°genes, seg√ļn Bergh. "No tienen que capturar todas las im√°genes, solo lo que necesitan para entrenar el sistema", dice. "Una vez que la red neuronal est√° en funcionamiento, no tienen que almacenar las im√°genes. O podr√≠a ejecutarse en un bucle, por lo que solo almacena una cierta cantidad de informaci√≥n a la vez ".

Capacidades de Coriolis

La industria de alimentos y bebidas ha utilizado durante mucho tiempo el principio de Coriolis para medir el flujo de l√≠quidos o gases de proceso y calcular la densidad de los l√≠quidos. Pero los proveedores de instrumentaci√≥n han estado llevando actualizaciones a la tecnolog√≠a √ļltimamente para mejorar a√ļn m√°s sus capacidades.

Nuevas tecnolog√≠as alimentan el hambre de informaci√≥nLos nuevos sensores de pH / ORP de ABB tienen diagn√≥sticos integrados avanzados para garantizar la precisi√≥n y confiabilidad incluso en procesos dif√≠ciles. Foto cortes√≠a de ABB.La familia ampliada de medidores de flujo m√°sico CoriolisMaster de ABB, por ejemplo, incluye una nueva plataforma electr√≥nica que presenta una configuraci√≥n f√°cil, verificaci√≥n de precisi√≥n integrada, control de v√°lvula incorporado o medici√≥n de concentraci√≥n y otras herramientas inteligentes. La gama incluye medidores de flujo dise√Īados espec√≠ficamente para la industria de alimentos y bebidas que se fabrican con materiales aprobados por la FDA.

"Ayuda a medir y analizar en tiempo real cada etapa del proceso", dice Busse. Si los fabricantes están mezclando jugos de frutas o salsa de tomate, agrega, pueden usar el medidor de flujo para medir a lo largo del proceso. “Si hay problemas, pueden resolverlos rápidamente. Eso ayuda a prevenir el desperdicio".

Los productores de whisky escocés están utilizando CoriolisMaster de ABB para evitar pagar en exceso los impuestos. Debido a los estrictos controles sobre la producción y los impuestos del whisky escocés, es esencial que los productores registren mediciones precisas a lo largo de las etapas de destilación y transferencia de custodia del proceso. El nivel de alcohol por volumen (ABV) debe medirse estrechamente y controlarse estrictamente, no solo para garantizar el sabor y la calidad, sino también para estimar con mayor precisión los impuestos especiales durante la destilación. Los medidores de flujo convierten automáticamente las mediciones de masa en flujo de volumen, que se utiliza para calcular el nivel de impuesto apropiado.

La necesidad de un balance de masa de planta m√°s estricto est√° impulsando un movimiento en la medici√≥n del procesamiento de l√≠quidos desde los medidores de flujo magn√©ticos, que miden el volumen, hasta los medidores Coriolis, que miden el peso, dice Wesstrom. La expansi√≥n t√©rmica a medida que los materiales cambian entre temperaturas fr√≠as y calientes puede causar imprecisiones desde una perspectiva de volumen. La medici√≥n de los metros de Coriolis de libras reales, por otro lado, no se ve afectada. Y debido a que la mayor√≠a de las recetas son basadas en el peso, agregando un n√ļmero espec√≠fico de onzas o libras en lugar de galones, esto tambi√©n ayuda a ajustar las tolerancias de producci√≥n.

"Coriolis se est√° poniendo de moda cada vez m√°s", dice Wesstrom. ‚ÄúY hay continuos desarrollos en el lado del sensor para hacerlos a√ļn mejores. Por lo tanto, se est√°n adoptando cada vez m√°s en la industria de alimentos y bebidas ".

Sin embargo, un factor limitante de los medidores Coriolis en aplicaciones alimentarias ha sido el aire arrastrado o las microburbujas en el producto porque pueden causar errores de medición. Endress + Hauser ha descubierto una forma de resolver ese problema mediante el uso de la tecnología multifrecuencia Endress + Hauser. Los tubos de medición duales se excitan a dos frecuencias resonantes diferentes simultáneamente. La respuesta a las frecuencias resonantes se usa para compensar el error de medición causado por el aire arrastrado.

Un caso de uso clave para el medidor de flujo másico Promass Q Coriolis de Endress + Hauser es para la ingesta de leche basada en medidor, generalmente utilizada para la contabilidad interna y el balance de masa de la planta. Las microburbujas atrapadas a menudo entran en la leche debido al bombeo y chapoteo durante la transferencia del camión. Desplegado para la ingesta de leche en 2019, el rendimiento de varios miles de cargas de petroleros ha mostrado una desviación promedio de <0.09% en comparación con las básculas de camiones tradicionales. El retorno de la inversión se realizó en tres meses.

Otras innovaciones

Los proveedores de sensores han introducido una serie de innovaciones para manejar problemas difíciles en la industria de alimentos y bebidas. La espuma puede presentar problemas con la detección de nivel, por ejemplo, porque ella puede ser difícil de detectar o de ignorar.

Baumer ha desarrollado un sensor de detección de nivel de punto llamado CleverLevel que puede ajustarse para ignorar la espuma y simplemente detectar el líquido real o detectar la espuma e ignorar el líquido. “O incluso en materiales pegajosos, de tipo viscoso, que es realmente frecuente en la industria alimentaria, puede ignorar cualquier cosa atascada en el sensor para darle una verdadera indicación de que el tanque puede estar vacío a pesar de que otro sensor con algo atascado puede estar indicando que hay un nivel allí cuando no lo hay", dice Christ Makris, director de gestión de producción y marketing de Baumer.

Maynard Farms, que produce sidra de manzana en Ulster Park, Nueva York, descubri√≥ cu√°n confiable es el sensor CleverLevel, dice Makris. "En este proceso, est√°s machacando manzanas y otras cosas, y tienes todo tipo de mugre, papilla y dem√°s. Y los sensores que estaba usando antes eran disparadores falsos, algo pegado en √©l lo estaba disparando‚ÄĚ, explica. Ese ya no es el caso con el sensor de Baumer. "No les preocupa nada que se quede pegado a eso".

Las máquinas de envasado primario y secundario para confitería y productos horneados se enfrentan a desafíos propios. Los sensores deben detectar continuamente una amplia gama de productos y películas en cintas transportadoras. Las formas y contornos irregulares del producto pueden dificultar la detección de los productos, especialmente si la cinta transportadora está sucia o vibra. "La detección precisa es crítica porque proporciona una velocidad máxima de la máquina y reduce el tiempo de inactividad", dice Marie-Theres Heine, gerente de producto para conmutar sensores en Leuze.

Leuze ha desarrollado el sensor difuso de referencia din√°mica DRT 25C para detectar objetos de manera confiable incluso si el producto o el material de empaque cambian. El sensor funciona con tres puntos de luz junto con una tecnolog√≠a de referencia que hace referencia a la cinta transportadora en lugar del producto. Las caracter√≠sticas de la superficie de la cinta transportadora se ense√Īan en el sistema para que el sensor pueda detectar todos los objetos como desviaciones de la cinta, incluso si la cinta est√° contaminada o vibra. De esta manera, las propiedades de la superficie del producto no influyen en la detecci√≥n.

Por lo general, el color, el brillo o la transparencia de un envase pueden afectar la detección. Pero este no es el caso con la tecnología DRT 25C, y no hay necesidad de realinear el sensor si se cambian los materiales de empaque. Esto es particularmente ventajoso en momentos en que el empaque puede cambiar todos los días. "El marketing nunca piensa en el mantenimiento del proceso", dice Heine. "Introducen una parte brillante en su empaque, y de repente el proceso ya no funciona". La tecnología de referencia del DRT 25C permite la detección de envases con una amplia gama de colores y transparencias como una desviación de la superficie de la cinta transportadora.

Omron ha abordado problemas similares con un nuevo sensor fotoel√©ctrico de tiempo de vuelo (ToF). "El m√©todo de detecci√≥n del tiempo de vuelo y la fuente de luz l√°ser IR permiten que este sensor detecte una gama muy amplia de productos sin tener que ser ajustado para adaptarse al cambio de color, reflectividad o tama√Īo del producto", dice Michael B. Hamoy, gerente de producto para sensores en Omron Automation America.

La tecnolog√≠a ToF ha sido un enfoque particular para Omron para ayudar a facilitar la fabricaci√≥n flexible. "La industria est√° viendo requisitos para rangos de detecci√≥n m√°s largos, dado que las l√≠neas con diferentes tama√Īos de productos requieren diferentes distancias de detecci√≥n", dice John Wenzler, gerente de desarrollo de la industria corporativa de Omron para empaques. "Nuestros sensores de tiempo de vuelo abordan directamente esa preocupaci√≥n".

Preocupaciones de sostenibilidad

Adem√°s de los requisitos esenciales como el tiempo de producci√≥n, la calidad y la fiabilidad, la industria de alimentos y bebidas se centra cada vez m√°s en la sostenibilidad. A medida que los productores se aseguran de que est√°n utilizando adecuadamente sus servicios p√ļblicos, existe una gran preocupaci√≥n por el uso del agua, se√Īala Josh Friesz, gerente global de productos para alimentos y bebidas Rosemount en Emerson.

Un lugar donde los sensores de Emerson han tenido un √©xito considerable es con el monitoreo de trampas de vapor. Aunque es cr√≠tico para la calidad del producto, el uso de energ√≠a y el uso de vapor, dice Brian Joe, gerente de producto global para transformaci√≥n digital en Emerson, las trampas de vapor fallar√°n cada dos a√Īos. Las auditor√≠as anuales de las trampas de vapor son t√≠picas. "Esa trampa de vapor podr√≠a fallar al d√≠a siguiente, y no lo sabr√≠an hasta el pr√≥ximo a√Īo", dice Joe. "Si no se abre, est√° expulsando vapor al medio ambiente. Eso cuesta dinero y energ√≠a desperdiciada. Si no se cierra, hay una acumulaci√≥n de condensado en el equipo de vapor, lo que afecta el equipo aguas abajo. Es un gran problema para muchos fabricantes".

El transmisor ac√ļstico inal√°mbrico Rosemount 708 de Emerson puede determinar continuamente el estado de la trampa de vapor, incluida la identificaci√≥n de fallas e inactividad de la trampa de vapor. "Es una muy buena manera de reunir m√°s datos", dice Joe. ‚ÄúLas herramientas de an√°lisis de datos traducen las temperaturas del transmisor en informaci√≥n sobre la cual el cliente puede actuar. Le dice si su trampa de vapor est√° sana o si falla en una posici√≥n abierta o cerrada, y si necesita reemplazarla de inmediato ". Los ahorros de energ√≠a resultantes son significativos.

Vega ha hecho que sea muy f√°cil ver qu√© sucede con sus √ļltimos sensores una vez que se han instalado. Todos los nuevos sensores de presi√≥n e interruptores de nivel de Vega vienen de serie con una pantalla de estado de conmutaci√≥n de 360 ‚Äč‚Äčgrados. El color del anillo iluminado se puede personalizar con uno de 256 colores diferentes, todos los cuales permanecen claramente visibles, incluso a la luz del d√≠a. Esto permite a los usuarios ver de un vistazo, desde cualquier √°ngulo en una instalaci√≥n, cu√°ndo se est√° ejecutando un proceso, si el sensor est√° cambiando, si el sensor requiere mantenimiento o cualquier n√ļmero de indicadores posibles.

Los sensores de presión compactos Vegabar con función de interruptor y los interruptores de nivel capacitivos Vegapoint cuentan con una pantalla de estado de 360 grados, que se puede configurar en cualquiera de los 256 colores diferentes y se puede ver fácilmente desde cualquier dirección. Foto cortesía de Vega.Los sensores de presión compactos Vegabar con función de interruptor y los interruptores de nivel capacitivos Vegapoint cuentan con una pantalla de estado de 360 grados, que se puede configurar en cualquiera de los 256 colores diferentes y se puede ver fácilmente desde cualquier dirección. Foto cortesía de Vega.Puede ser muy difícil ver las luces de estado tradicionales en un sensor, con el personal subiendo a menudo en el entrepiso para obtener una mejor vista, dice Greg Kline, gerente de la industria de alimentos y bebidas para Vega Américas. "Ahora pueden mirar hacia abajo en ese pasillo con las luces LED muy brillantes y saber exactamente dónde están parados".

Ver para creer

Junto con las mejoras hechas a las tecnolog√≠as de sensores, la visi√≥n puede agregar otra capa a esto con datos 2D y m√°s recientemente 3D, se√Īala Moschner. "Ha habido una adopci√≥n superior a la media de la visi√≥n artificial porque puede agregar valor de diferentes maneras". √Čl observa c√≥mo la visi√≥n puede ver m√°s la calidad de un producto, descubriendo deformidades en el producto en s√≠ o en el empaque del producto.

"He visto un aumento en la cantidad de visi√≥n utilizada en las aplicaciones de selecci√≥n", dice Bergh. ‚ÄúLas pinzas se han vuelto m√°s exactas, y la rob√≥tica se ha vuelto m√°s precisa. Pueden tomar algunas de estas cosas sin da√Īarlas‚ÄĚ. Las c√°maras Ensenso 3D de IDS han encontrado un buen nicho en la selecci√≥n de aplicaciones, agrega.

Como parte de sus esfuerzos hacia dise√Īos de m√°quinas m√°s flexibles, la FHV7, la c√°mara inteligente m√°s nueva de Omron, utiliza el enfoque autom√°tico para permitir que partes de diferentes tama√Īos se ejecuten en la misma l√≠nea. "La misma c√°mara puede autoajustarse a diferentes distancias de trabajo y llevar el objeto a un punto de enfoque para una inspecci√≥n completa", dice Fernando Callej√≥n, gerente de producto de Omron para visi√≥n. La iluminaci√≥n multicolor especial tambi√©n facilita los cambios de l√≠nea y permite que la c√°mara se adapte a empaques que tienen diferentes colores que se ejecutan en la misma l√≠nea, agrega.

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