La industria conservera del pescado, a la búsqueda de una 'piel' más digital y sostenible

MURCIA. La empresa tecnológica AI Talentum impulsará la digitalización en la industria conservera del pescado, a través de la implantación de un banco de pruebas industrial inteligente, portátil y capaz de medir y prevenir las pérdidas en el sector de alimentación. Además, el sistema alineará a las conserveras con la economía circular, sostenibilidad medioambiental y reducirá costes.

La misión de la empresa, instalada en el Centro Europeo de Empresas e Innovación de Murcia (CEEIM), consistirá en la creación de una metodología que agrupa maquinaria y software que reproduce las condiciones de fabricación de una industria. Este equipo inteligente será portátil, lo que es novedoso, ya que hasta ahora son las empresas las que deben desplazarse a los bancos de pruebas industriales para hacer los ensayos, informa CEEIM.

La monitorización del trabajo en la fábrica se basará en sensores que analizarán distintas variables, desde el consumo eléctrico o de agua hasta las toneladas de pescado que entran y salen, sin interferirse en ningún momento en el proceso productivo. Mediante su banco de pruebas digital, AI Talentum tiene el desafío de reducir en un 10% la pérdida de pescado durante su fase de procesamiento del pescado para conserva. Para ello, su propuesta consiste en un sistema inteligente de monitorización que controlará y cuantificará en tiempo real las mermas de alimento durante la cadena de fabricación. Así, se logrará detectar e identificar los puntos más críticos con inmediatez.

La propuesta de la tecnológica permitirá a la industria conservera de pescado y marisco avanzar en su compromiso con la sostenibilidad medioambiental, dentro de uno de los sectores que más contribuye al desperdicio y pérdida de alimento en su cadena de suministros, al afectar hasta un 35% de la materia prima trabajada en fábrica. Ya en 2016, la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) alertó sobre la necesidad de reducir este porcentaje. En España, la producción española de transformados de pescado y marisco fue de 825.543 toneladas en 2019, último año del que se tienen datos del INE. De este volumen, un 44,9% corresponde a pescados en conserva o preparados, lo que supone unas 382.800 Tm.

Acciones medioambientales

Además de facilitar un mejor aprovechamiento de la materia prima, el banco de pruebas inteligente también permitirá que las conserveras alineen su actividad dentro de la economía circular. Así, los desechos del pescado y mariscos se destinarán a la elaboración de subproductos, como es pienso para animales y piscicultura, entre otras soluciones.

La tercera acción eficiente de los fabricantes en sostenibilidad estará dirigida a contribuir a frenar el cambio climático. Para ello, la plataforma de pruebas también medirá las emisiones de CO2 y la huella hídrica, a fin de que reduzcan entre un 5 y 10% su consumo de energía y entre un 5 y 20% su uso de agua.

El banco de pruebas contará con modelos predictivos y prescriptivos; además de facilitar información para tomar los datos medioambientales como modelo de aprendizaje automático. 'iFishCan' es un trabajo conjunto propuesto por un consorcio español-portugués de socios de tres Comunidades de Conocimiento e Innovación del Instituto Europeo de Innovación y Tecnología, ligadas a las áreas de fabricación (EIT Manufacturing), alimentación (EIT Food) y digitalización (IT Digital).

Además de AI Talentum, en el Centro Europeo de Empresas e Innovación de Murcia (CEEIM), el consorcio está formado por el Centro Tecnológico de Innovación Marina y Alimentaria (AZTI) y líder del grupo, con el laboratorio especializado de I+D INESS TEC y con FOODINTECH.

Todos ellos forman parte del proyecto 'Cross-KIC: bancos de pruebas de producción digitalizados de extremo a extremo', enmarcado dentro del programa europeo Horizonte Europa, antes Horizonte 2020. Los ensayos del banco de pruebas se realizarán en dos fábricas de conservas de pescado, ubicadas una en Portugal y otra en España.