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.
La 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.
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 línea pueden acelerar las operaciones y reducir los costos también. 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, según Wesstrom. "Eso puede tener un impacto en la utilización del espacio del tanque, la pérdida de tiempo de procesamiento y la posible calidad del producto", dice.
La variabilidad del producto entre muestras podría tener un impacto en la calidad en sí misma, Wesstrom también señala, agregando que las mediciones en línea podrían capturar anomalías más rápidamente.
En un seminario web de Endress + Hauser presentado en abril, Wesstrom revisó varios ejemplos de productos y procesos que se beneficiarían de las mediciones en línea: medición de oxígeno en fermentación de levadura, viscosidad en masa y chocolate, tasa de fermentación en sidra de manzana, salinidad en salmuera y muchos más. Pero también dejó en claro que no debe considerarse un reemplazo para las mediciones de laboratorio. "En la mayoría de los casos, las mediciones de laboratorio seguirán siendo el control final de calidad o seguridad", dice. "Estamos estudiando cómo complementar eso para capturar asuntos intermedios o acelerar los procesos para aumentar la productividad". También podría ser posible reducir el número de muestras que se toman y hacer un mejor uso de esos recursos.
Un tipo de análisis que se mueve cada vez más del laboratorio al piso de la fábrica es la medición del pH. Al proporcionar ejemplos para medir el pH de la mayonesa y la salsa de tomate, Wesstrom señaló su importancia para el sabor y la consistencia, así como la seguridad alimentaria. En este caso, obtener una medición continua durante todo el proceso no solo podría eliminar el muestreo por hora, sino también proporcionar un control de calidad continuo.
Una de las razones por las que las mediciones de pH se realizan típicamente en una línea de muestra enfriada o por medio de muestras tomadas es por el entorno de producción hostil. Los nuevos sensores de pH / ORP de ABB tienen diagnósticos integrados avanzados para garantizar la precisión y confiabilidad incluso en procesos difíciles. La refinación de azúcar es un ejemplo de un proceso cáustico a alta temperatura que requiere un control preciso del pH en casi todas las etapas. Usados dentro del proceso de producción, los sensores ayudan a reducir el tiempo de retraso de las mediciones de laboratorio.
Los sensores basados en imágenes también están viendo una tendencia que trae más adquisición de datos del laboratorio a la línea de producción, según Matt Moschner, director senior de productos de identificación en Cognex. Aunque no es un concepto nuevo, los sensores 3D, por ejemplo, son más capaces de trabajar en línea 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 adquisición de imágenes, señala Moschner. "No tienen que pasar información a la nube ni a una PC", dice. "Toman decisiones cuando la línea se está 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 informáticas, junto con paquetes más térmicamente eficientes y precios más bajos, también han permitido un crecimiento en algoritmos de inspección basados en aprendizaje automático para tareas más avanzadas. El procesamiento de alimentos siempre ha sido un desafío de control de calidad debido a la alta variabilidad. "Eso realmente ha desafiado nuestras herramientas clásicas de visión artificial", dice Moschner. "El advenimiento del aprendizaje automático 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".
El transmisor acústico inalámbrico Rosemount 708 puede determinar continuamente el estado de la trampa de vapor, incluida la identificación de fallas e inactividad de la trampa de vapor. Foto cortesía de Emerson.
Los sistemas de visión tradicionales tienen dificultades para verificar el control de las porciones de los envases de alimentos, así como la presencia de los alimentos correctos, señala John Petry, director de marketing de software de visión en Cognex. “Por ejemplo, entrenar un sistema basado en reglas para detectar el pepperoni en una pizza es un gran desafío. Al mismo tiempo, enseñarlo a distinguir el pepperoni del jamón es completamente poco práctico en el mundo real”, explica. "Pero con la visión artificial de aprendizaje profundo, esto se está convirtiendo en una realidad, lo que permite a los fabricantes proporcionar una inspección 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 también permite a los clientes aligerar su carga en términos de almacenamiento de imágenes, según Bergh. "No tienen que capturar todas las imágenes, solo lo que necesitan para entrenar el sistema", dice. "Una vez que la red neuronal está en funcionamiento, no tienen que almacenar las imágenes. O podría ejecutarse en un bucle, por lo que solo almacena una cierta cantidad de información 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 líquidos o gases de proceso y calcular la densidad de los líquidos. Pero los proveedores de instrumentación han estado llevando actualizaciones a la tecnología últimamente para mejorar aún más sus capacidades.
Los nuevos sensores de pH / ORP de ABB tienen diagnósticos integrados avanzados para garantizar la precisión y confiabilidad incluso en procesos difíciles. Foto cortesía de ABB.
"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 más estricto está impulsando un movimiento en la medición del procesamiento de líquidos desde los medidores de flujo magnéticos, que miden el volumen, hasta los medidores Coriolis, que miden el peso, dice Wesstrom. La expansión térmica a medida que los materiales cambian entre temperaturas frías y calientes puede causar imprecisiones desde una perspectiva de volumen. La medición de los metros de Coriolis de libras reales, por otro lado, no se ve afectada. Y debido a que la mayoría de las recetas son basadas en el peso, agregando un número específico de onzas o libras en lugar de galones, esto también ayuda a ajustar las tolerancias de producción.
"Coriolis se está poniendo de moda cada vez más", dice Wesstrom. “Y hay continuos desarrollos en el lado del sensor para hacerlos aún mejores. Por lo tanto, se están adoptando cada vez más 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, descubrió cuán confiable es el sensor CleverLevel, dice Makris. "En este proceso, estás machacando manzanas y otras cosas, y tienes todo tipo de mugre, papilla y demás. Y los sensores que estaba usando antes eran disparadores falsos, algo pegado en él lo estaba disparando”, 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 dinámica 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 tecnología de referencia que hace referencia a la cinta transportadora en lugar del producto. Las características de la superficie de la cinta transportadora se enseñan en el sistema para que el sensor pueda detectar todos los objetos como desviaciones de la cinta, incluso si la cinta está contaminada o vibra. De esta manera, las propiedades de la superficie del producto no influyen en la detección.
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 fotoeléctrico de tiempo de vuelo (ToF). "El método de detección del tiempo de vuelo y la fuente de luz láser 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 tamaño del producto", dice Michael B. Hamoy, gerente de producto para sensores en Omron Automation America.
La tecnología ToF ha sido un enfoque particular para Omron para ayudar a facilitar la fabricación flexible. "La industria está viendo requisitos para rangos de detección más largos, dado que las líneas con diferentes tamaños de productos requieren diferentes distancias de detección", dice John Wenzler, gerente de desarrollo de la industria corporativa de Omron para empaques. "Nuestros sensores de tiempo de vuelo abordan directamente esa preocupación".
Preocupaciones de sostenibilidad
Además de los requisitos esenciales como el tiempo de producción, la calidad y la fiabilidad, la industria de alimentos y bebidas se centra cada vez más en la sostenibilidad. A medida que los productores se aseguran de que están utilizando adecuadamente sus servicios públicos, existe una gran preocupación por el uso del agua, señala Josh Friesz, gerente global de productos para alimentos y bebidas Rosemount en Emerson.
Un lugar donde los sensores de Emerson han tenido un éxito considerable es con el monitoreo de trampas de vapor. Aunque es crítico para la calidad del producto, el uso de energía y el uso de vapor, dice Brian Joe, gerente de producto global para transformación digital en Emerson, las trampas de vapor fallarán cada dos años. Las auditorías anuales de las trampas de vapor son típicas. "Esa trampa de vapor podría fallar al día siguiente, y no lo sabrían hasta el próximo año", dice Joe. "Si no se abre, está expulsando vapor al medio ambiente. Eso cuesta dinero y energía desperdiciada. Si no se cierra, hay una acumulación de condensado en el equipo de vapor, lo que afecta el equipo aguas abajo. Es un gran problema para muchos fabricantes".
El transmisor acústico inalámbrico Rosemount 708 de Emerson puede determinar continuamente el estado de la trampa de vapor, incluida la identificación de fallas e inactividad de la trampa de vapor. "Es una muy buena manera de reunir más datos", dice Joe. “Las herramientas de análisis de datos traducen las temperaturas del transmisor en información sobre la cual el cliente puede actuar. Le dice si su trampa de vapor está sana o si falla en una posición abierta o cerrada, y si necesita reemplazarla de inmediato ". Los ahorros de energía resultantes son significativos.
Vega ha hecho que sea muy fácil ver qué sucede con sus últimos sensores una vez que se han instalado. Todos los nuevos sensores de presión e interruptores de nivel de Vega vienen de serie con una pantalla de estado de conmutación de 360 grados. 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 día. Esto permite a los usuarios ver de un vistazo, desde cualquier ángulo en una instalación, cuándo se está ejecutando un proceso, si el sensor está cambiando, si el sensor requiere mantenimiento o cualquier número 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.
Ver para creer
Junto con las mejoras hechas a las tecnologías de sensores, la visión puede agregar otra capa a esto con datos 2D y más recientemente 3D, señala Moschner. "Ha habido una adopción superior a la media de la visión artificial porque puede agregar valor de diferentes maneras". Él observa cómo la visión puede ver más la calidad de un producto, descubriendo deformidades en el producto en sí o en el empaque del producto.
"He visto un aumento en la cantidad de visión utilizada en las aplicaciones de selección", dice Bergh. “Las pinzas se han vuelto más exactas, y la robótica se ha vuelto más precisa. Pueden tomar algunas de estas cosas sin dañarlas”. Las cámaras Ensenso 3D de IDS han encontrado un buen nicho en la selección de aplicaciones, agrega.
Como parte de sus esfuerzos hacia diseños de máquinas más flexibles, la FHV7, la cámara inteligente más nueva de Omron, utiliza el enfoque automático para permitir que partes de diferentes tamaños se ejecuten en la misma línea. "La misma cámara puede autoajustarse a diferentes distancias de trabajo y llevar el objeto a un punto de enfoque para una inspección completa", dice Fernando Callejón, gerente de producto de Omron para visión. La iluminación multicolor especial también facilita los cambios de línea y permite que la cámara se adapte a empaques que tienen diferentes colores que se ejecutan en la misma línea, agrega.
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