Gemelos digitales e IoT en la industria alimentaria: eficiencia, control y visión futura

El sistema combina dos enfoques complementarios de optimización:

• En tiempo real: el gemelo es capaz de analizar continuamente los datos de sensores y recomienda ajustes inmediatos (velocidades, tiempos, temperaturas) para mantener el nivel de proteína y minimizar el consumo energético.
• A posteriori: tras cada ciclo, el análisis de datos históricos permite descubrir patrones, ajustar modelos de forma automática y mejorar el rendimiento a largo plazo.

Esta dualidad cierra el ciclo de mejora continua —planificar, ejecutar, analizar, aprender y volver a planificar— característica de las organizaciones industriales más avanzadas, hoy conocido como Insdustria 4.0.

Los resultados en planta muestran mejoras concretas en indicadores clave (KPIs):

• Mayor eficiencia de extracción de proteína (3-5% relativo), aprovechando mejor la materia prima.
• Consistencia del producto final, reduciendo a la mitad la variabilidad histórica en el porcentaje de proteína.
• Optimización energética, evitando consumos innecesarios sin sacrificar calidad.
• Reducción de mermas, aprovechando más sólidos y nutrientes y minimizando residuos.

Además, el sistema está diseñado para escalar. Su arquitectura modular, basada en microservicios y estándares de interoperabilidad, facilita la incorporación de nuevas líneas, sensores y algoritmos más avanzados (como modelos de series temporales o redes neuronales más multi-capa).

Más allá de las cifras, esta tecnología fortalece la cultura de datos en la organización. Al traducir modelos complejos a visualizaciones comprensibles y contextualizadas, se gana

confianza en la analítica avanzada y se sientan las bases para la adopción de sistemas de control cada vez más inteligentes.