En el actual mundo de transformación digital y de datos, la industria alimentaria debe aprovechar los beneficios de estas nuevas herramientas, sin embargo, es igualmente importante "evitar errores" realizando inversiones equivocadas.
Recientes recolecciones de alimentos del mercado (recall) sirven como recordatorio constante de la importancia del Programa de Monitoreo Ambiental (PMA). Un PMA robusto y bien diseñado, con un fuerte enfoque en identificar patógenos "antes de que nos encuentren", ayuda a garantizar la producción de alimentos seguros y a proteger las marcas de estas industrias. Con la explosión de soluciones digitales y de inteligencia artificial, las industrias de alimentos ahora tienen acceso a herramientas que les permitirán ser más proactivas y productivas.
En el actual mundo de transformación digital y de datos, la industria alimentaria debe aprovechar los beneficios de estas nuevas herramientas, aunque también es importante "evitar errores" al realizar inversiones equivocadas.
El conjunto de soluciones innovadoras de bioMérieux para un Diagnóstico Ampliado incluye la especialización en digitalización del PMA. A continuación, se presentan algunos consejos importantes para garantizar una implementación exitosa.
El beneficio de la digitalización
Aunque la digitalización significa simplemente convertir información en un formato digital (piense en Excel), permite el desarrollo e implementación de procesos que transforman los flujos de trabajo y mejoran los sistemas manuales actuales. Para el PMA, digitalizar implica automatizar completamente la programación y los procesos CAPA, así como el mapeo de resultados y el análisis de tendencias.
Digitalizar un PMA ofrece enormes beneficios. Además del ahorro de tiempo mediante la automatización de los procesos, una gran ventaja es la rapidez con la que la información para la toma de decisiones se vuelve disponible. El equipo es notificado de inmediato si algo está fuera de especificaciones, solicitando una acción urgente, lo que simplifica la toma de decisiones, el inicio de CAPA o la investigación de la causa raíz. Otros beneficios incluyen la facilidad para generar un panel visual, comparar diferentes conjuntos de datos, anticiparse a las tendencias y detectar posibles problemas antes de que sea demasiado tarde. Finalmente, tener todo digitalizado facilita la consolidación de datos para auditorías, análisis de causas raíz o simplemente para asegurar que el PMA se esté ejecutando correctamente.
La promesa del Análisis Predictivo
Con la expansión del análisis de big data, el “machine learning” y la inteligencia artificial, se considera que la industria alimentaria será el próximo sector en adoptar completamente estas nuevas herramientas. No obstante, es necesario comprender la dinámica de este sector para aprovechar adecuadamente estas tecnologías. Existen dos aspectos en la industria de alimentos y bebidas que hacen desafiante la aplicación de big data para el análisis de seguridad alimentaria. Primero, aunque los fabricantes generan grandes volúmenes de datos, solo los resultados fuera de especificaciones pueden realmente aprovecharse para el análisis, y estos datos suelen ser escasos, dificultando la aplicación del big data. En segundo lugar, las plantas de producción de alimentos son entornos en constante cambio, con numerosas interacciones y variables, lo cual dificulta el análisis, ya que muchas herramientas se basan en supuestos sobre conjuntos de datos estáticos.
Para enfrentar este desafío, es fundamental conectar datos y experiencia en análisis para obtener resultados significativos y perspectivas accionables. En cuanto a la seguridad y calidad alimentaria, esto implica asociar el análisis de datos con la seguridad y calidad de los alimentos, la microbiología/química y los procesos de producción alimentaria.
Las herramientas no sustituyen los comportamientos
Se sabe que las herramientas solo presentan la información que se ingresa en ellas. En bioMérieux, creemos que, sin un plan de monitoreo ambiental integral, sin las personas, herramientas y capacitación adecuadas para implementarlo correctamente, todo esto no será más que un conjunto de datos inconexos. Sería muy arriesgado tomar decisiones críticas relacionadas con la inocuidad alimentaria basándose en información de una herramienta alimentada con datos de baja calidad. Antes de implementar cualquier solución digital o análisis predictivo, es fundamental revisar sus planes actuales y hacer los ajustes necesarios para asegurarse de que los análisis se basen en un conjunto de datos sólido.
La aparición de herramientas digitales dedicadas a programas de monitoreo ambiental crea oportunidades para que los líderes en seguridad y calidad alimentaria aceleren el proceso de toma de decisiones, sean más proactivos y tengan un PMA más robusto. Pero estas son solo herramientas, y es la experiencia, las estrategias sólidas y la precisión en la ejecución de bioMérieux, su socio confiable en Diagnóstico Ampliado, las que convierten los datos en información significativa y procesable para los fabricantes de alimentos en todo el mundo.
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