3 min leitura
0

O futuro inteligente da indústria de alimentos: a Inteligência Artificial está transformando tudo

3 min leitura

O blog Food Safety Brazil já escreveu excelentes textos sobre o impacto revolucionário das IAs na produção de alimentos, como “A inteligência artificial revolucionará a segurança de alimentos” e “Integrando inteligência artificial aos processos de controle de qualidade: oportunidades e desafios”. Agora, permita-me discorrer ainda mais sobre este assunto, que merece ser cada vez mais informado e debatido pelos profissionais da indústria de alimentos.

Sabemos que a busca por alimentos mais seguros, saudáveis e rastreáveis nunca esteve tão intensa. Cada vez mais exigentes, consumidores querem transparência total sobre o que consomem. E a indústria de alimentos precisa responder rapidamente, inovando em segurança, eficiência e competitividade.

É nesse cenário que a Inteligência Artificial (IA) deixa de ser promessa para se tornar realidade, uma revolução silenciosa, mas que está redefinindo processos, produtos e a maneira como lidamos com a segurança dos alimentos.

"Inteligência Artificial e robôs otimizando a segurança de alimentos em ambiente industrial automatizado"
Foto gerada por I.A. por Humberto Cunha

Como a Inteligência Artificial atua na indústria de alimentos?

Inteligência Artificial é a capacidade de sistemas computacionais aprenderem, analisarem grandes volumes de dados e tomarem decisões de forma autônoma. Na prática, ela já está transformando toda a cadeia alimentícia em diferentes frentes:

  • Treinamento imersivo com realidade virtual (VR) e aumentada (AR)

Funcionários são treinados em ambientes simulados para aprender, de forma prática e segura, boas práticas como higienização de mãos, armazenagem correta de alimentos e ações de resposta a surtos alimentares.

  • Chatbots e assistentes virtuais

Essas ferramentas estão melhorando o atendimento a consumidores e colaboradores, respondendo às dúvidas, alertando sobre produtos contaminados e identificando ingredientes alergênicos rapidamente.

  • Análise preditiva com Big Data

Com o uso de IA e Big Data, é possível prever contaminações, monitorar fornecedores e aumentar a rastreabilidade, prevenindo grandes crises e recalls.

  • Robôs e sensores inteligentes

Em supermercados e indústrias, robôs já monitoram temperatura, detectam prateleiras desorganizadas e até realizam limpezas automatizadas em áreas críticas, reduzindo a transmissão de patógenos.

Casos reais de sucesso

Tractian — A empresa, parceira de gigantes como Coca-Cola, Danone e JBS, desenvolveu sensores inteligentes que monitoram moinhos, misturadores e extrusoras, detectando falhas antes que causem paradas inesperadas.

Detecção precoce de patógenos — Grandes frigoríficos já utilizam IA para identificar bactérias como Listeria monocytogenes em imagens microscópicas, prevenindo surtos.

Previsão de falhas em equipamentos — Fábricas de laticínios usam IA para prever falhas e evitar perdas financeiras e riscos sanitários.

Análise preditiva de recalls — Supermercados cruzam dados de fornecedores e consumidores com IA para antecipar recalls de produtos.

NotCo — A startup chilena criou o Giuseppe, uma IA capaz de desenvolver versões vegetais de alimentos tradicionais, como a NotMayo e o NotCheese. O sucesso foi tanto que Jeff Bezos investiu US$ 30 milhões no projeto.

Gastrograph AI — A startup usa algoritmos genéticos para criar sabores personalizados, considerando fatores como idade, etnia e classe social dos consumidores.

Kellogg’s e Givaudan — Ambas utilizam IA para melhorar marketing e desenvolver produtos que atendem exatamente ao paladar dos consumidores.

Carne sintética: um exemplo revolucionário

Um dos avanços mais emblemáticos é a produção de carne cultivada. O processo começa com a extração indolor de células musculares de bois ou frangos, que são cultivadas em biorreatores com nutrientes. Com o apoio da IA, as condições de crescimento são monitoradas e ajustadas em tempo real, produzindo fibras musculares que resultam em carne com aparência, textura e sabor muito próximos da original — sem abate animal.

O futuro da indústria de alimentos é inteligente e colaborativo

A inteligência artificial não vai substituir os profissionais de qualidade e engenharia de alimentos. Pelo contrário: ela vai potencializar seu trabalho, oferecendo dados mais rápidos, decisões mais assertivas e processos muito mais eficientes.

Para essa transformação acontecer de forma segura e sustentável, será essencial:

  • Investir em capacitação e treinamento contínuo
  • Criar regulamentações inteligentes e atualizadas
  • Formar parcerias estratégicas com empresas de tecnologia

O futuro da indústria alimentícia será mais conectado, mais inteligente e profundamente colaborativo. A IA será a grande aliada — desde que utilizada com ética, responsabilidade e foco em qualidade.

Empresas que investirem agora em tecnologia, cultura de dados e inovação terão vantagem competitiva nos próximos anos.

Prepare seu negócio para um futuro mais seguro, eficiente e sustentável!

Ana Silvia Mattos Gonçalves é engenheira de alimentos, coordenadora de Segurança de Alimentos e Qualidade e especialista em assuntos regulatórios e qualificação de fornecedores

3 min leituraO blog Food Safety Brazil já escreveu excelentes textos sobre o impacto revolucionário das IAs na produção de alimentos, como “A inteligência artificial revolucionará a segurança de alimentos” e “Integrando […]

5 min leitura
0

O potencial da Microbiologia Preditiva na segurança dos alimentos

5 min leitura

A Microbiologia Preditiva é um ramo da microbiologia que utiliza modelos matemáticos e estatísticos para prever o comportamento de microrganismos em diferentes condições ambientais.

Essa abordagem permite estimar o crescimento, inatividade e sobrevivência de microrganismos em alimentos, produtos farmacêuticos e em outros ambientes controlados. Por este motivo, tem relevante importância para a segurança dos alimentos.

A microbiologia preditiva começou a ganhar destaque nas décadas de 1980 e 1990, quando avanços na computação e na modelagem matemática possibilitaram previsões mais precisas sobre a dinâmica dos microrganismos.

Um dos marcos foi o desenvolvimento de modelos matemáticos de crescimento bacteriano, como os modelos de Gompertz e Baranyi, que ajudaram a prever o comportamento de microrganismos patogênicos e deteriorantes em alimentos.

  • Modelo de Gompertz: baseado em uma curva sigmoide, descreve a fase de adaptação, crescimento exponencial e fase estacionária de uma população microbiana. É popular por sua simplicidade e boa adaptação a dados experimentais;
  • Modelo de Baranyi: também representa o crescimento sigmoidal, mas inclui um fator de atraso metabólico, que melhora a precisão na previsão da fase de adaptação dos microrganismos. Ele é mais flexível e frequentemente usado para simulações mais detalhadas.

Ambos os modelos são fundamentais para prever o comportamento de microrganismos em alimentos e otimizar estratégias de controle microbiológico na indústria alimentícia.

Curva típica de crescimento microbiológico. 

A microbiologia preditiva tem aplicações em diversos setores, incluindo:

  1. Indústria de alimentos: Utilizada para prever a segurança microbiológica dos alimentos, prevenindo contaminações por patógenos como Salmonella, Listeria monocytogenes e Escherichia coli;
  2. Farmacêutico e cosmético: Aplicada na avaliação da estabilidade microbiológica de fármacos e produtos de cuidados pessoais;
  3. Saúde pública: Auxilia a previsão de surtos de doenças transmitidas por alimentos e a avaliação de riscos microbiológicos em ambientes hospitalares;
  4. Controle de qualidade: Empresas utilizam modelos preditivos para reduzir desperdício e otimizar prazos de validade de produtos perecíveis.

A lógica e o conceito intrínseco da microbiologia preditiva, por si sós, são muito relevantes para a ciência da segurança dos alimentos. Além disso, um futuro brilhante já pode ser vislumbrado, pois com o avanço das tecnologias emergentes associadas com o que vem sendo chamado de 4ª Revolução Industrial, como IA (Inteligência Artificial), IoT (Internet das Coisas), Big Data etc., serão possíveis soluções cada vez mais eficientes para prevenção de riscos microbiológicos e otimização da qualidade dos produtos.

Sinergias que contribuem para o avanço da microbiologia preditiva

Há uma convergência natural de tecnologias com a IA, IoT e a metagenômica com a microbiologia preditiva, o que pode representar um avanço literalmente revolucionário na segurança dos alimentos.

A IA, com sua capacidade de analisar grandes volumes de dados (Big Data), permitirá análises robustas de padrões baseados em microbiologia preditiva, capazes de prever o comportamento de diversos microrganismos em diferentes condições ambientais,  antecipando com muita precisão riscos microbiológicos.

Integrada à IoT, a IA se torna ainda mais poderosa, pois sensores distribuídos ao longo da cadeia produtiva podem coletar, em tempo real, dados essenciais como temperatura, umidade e até mesmo a presença de contaminantes.

A IA processa essas informações coletadas pela IoT e com base nos modelos da microbiologia preditiva, possibilita ajustes imediatos para evitar falhas e contaminações, ou alertar, quando variáveis operacionais não puderem ser ajustadas a tempo, para que produtos em situação de risco sejam retidos para uma destinação adequada posterior.

Além disso, a metagenômica fortalece essa abordagem ao permitir a identificação precisa e rápida da microbiota diretamente de amostras ambientais, sem a necessidade de cultivo em laboratório. Com isso, possibilita uma detecção rápida de patógenos em produtos, ambientes industriais e superfícies de contato, garantindo um controle microbiológico rápido e preciso.

A metagenômica é uma tecnologia surpreendente, que combina o sequenciamento de alta capacidade com bancos de dados genômicos abrangentes (Big Data) e algoritmos de análise avançados (IA), resultando na identificação precisa e específica de cepas microbianas, mesmo aquelas difíceis de cultivar ou que estão em baixas concentrações nas amostras.

O processo começa com a coleta de amostras, extração do DNA, sequenciamento via Next-Generation Sequencing (NGS), no qual ao invés de isolar uma única espécie, sequenciam-se todos os fragmentos de DNA presentes na amostra, criando um “mapa” genético completo da comunidade microbiana. Após o sequenciamento, as sequências de DNA são demonstradas e montadas para reconstruir os genomas dos microrganismos presentes na amostra.

Contudo, a metagenômica vai além da identificação das espécies. Ela também pode identificar variações genéticas dentro de uma espécie. Por exemplo, ao comparar as sequências de DNA com bancos de dados de genomas de microrganismos conhecidos, é possível identificar não só a espécie, mas também cepas específicas de bactérias ou vírus, que podem ter características particulares como resistência a antibióticos ou capacidade de causar doenças.

Além da identificação das cepas, a metagenômica pode fornecer informações sobre as funções metabólicas e as interações entre os microrganismos, o que ajuda a entender melhor como esses organismos atuam no ambiente ou no hospedeiro.

A sinergia entre essas tecnologias não apenas aprimora a segurança dos alimentos, mas também otimiza processos, reduz desperdícios e eleva os padrões de qualidade na indústria alimentícia.

Países que lideram as pesquisas em microbiologia preditiva

  • Estados Unidos: Com instituições como a FDA (Food and Drug Administration) e o USDA (United States Department of Agriculture), investem na modelagem microbiológica para segurança alimentar;
  • Reino Unido: Pesquisadores da Universidade de Cambridge e do Instituto de Pesquisa de Alimentos desenvolvem modelos avançados para previsão microbiológica;
  • França: O Instituto Nacional de Pesquisa para Agricultura, Alimentos e Meio Ambiente (INRAE) realiza estudos sobre segurança alimentar e microbiologia preditiva;
  • Alemanha: A Fraunhofer-Gesellschaft investe em pesquisas sobre análise microbiológica e segurança dos alimentos;
  • Brasil: Universidades como a USP e a UNICAMP desenvolvem pesquisas aplicadas à indústria alimentícia e saúde pública.

Empresas que aplicam microbiologia preditiva

Várias empresas utilizam a microbiologia preditiva para otimizar processos e garantir a segurança dos produtos:

  • Nestlé: Emprega modelagem preditiva para monitoramento da qualidade microbiológica dos alimentos;
  • Danone: Utiliza técnicas preditivas para garantir a segurança de produtos lácteos;
  • Tyson Foods: Aplica microbiologia preditiva para reduzir riscos microbiológicos em produtos de carne;
  • IBM: Desenvolveu soluções de IA para prever contaminação microbiológica em cadeias de suprimentos;
  • 3M: Oferece kits e softwares de análise preditiva para monitoramento microbiológico em tempo real.

A conclusão é que o futuro da microbiologia preditiva está fortemente ligado à integração com tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT), metagenômica e Big Data, permitindo análises mais precisas e em tempo real.

O desenvolvimento de modelos preditivos mais sofisticados, capazes de considerar múltiplos fatores ambientais e genômicos, tornará as previsões microbiológicas ainda mais precisas, rápidas e confiáveis.

Além disso, espera-se uma automação crescente no monitoramento da segurança dos alimentos, com sensores inteligentes conectados a sistemas de IA que detectam riscos e previnem contaminações instantaneamente, com tomadas de decisão autônomas.

O futuro chegou, mas claro, algumas empresas sairão na frente e outras vão demorar um pouco mais. No entanto, com o avanço das tecnologias e de seu uso mais corriqueiro, os custos vão reduzindo e mais empresas terão acesso. Em alguns anos, certamente, mais empresas poderão empregar estas tecnologias, beneficiando diversos stakeholders da cadeia produtiva, e claro, com impacto muito positivo nas questões de saúde pública.

Leia também:

5 min leituraA Microbiologia Preditiva é um ramo da microbiologia que utiliza modelos matemáticos e estatísticos para prever o comportamento de microrganismos em diferentes condições ambientais. Essa abordagem permite estimar o crescimento, […]

3 min leitura
0

Inteligência Artificial e mudanças climáticas: soluções para a produção segura de alimentos

3 min leitura

Atônita e solidária com a recuperação da tragédia climática no Rio Grande do Sul,  resolvi escrever este post sobre as soluções que Big Data pode oferecer em relação à produção segura de alimentos.

Os sistemas de IA podem analisar dados históricos de enchentes, dados meteorológicos em tempo real e as informações topográficas para prever a probabilidade e a extensão das enchentes. Isso permite que as autoridades e agricultores estejam preparados com antecedência e tomem medidas preventivas, como a evacuação de áreas de risco, tal qual vemos nos noticiários com a maioria do povo gaúcho.

Estes dois temas, a inteligência artificial (IA) e as mudanças climáticas, hoje estão nas pautas de quaisquer fóruns para a segurança de alimentos. Existem propostas de previsões por algoritmos de IA que analisam grandes volumes de dados meteorológicos históricos e em tempo real para prever padrões climáticos futuros com maior precisão. Isso permite que os agricultores se preparem melhor para eventos climáticos extremos, como secas, tempestades e ondas de calor, e tomem medidas proativas para proteger suas colheitas.

Pode-se também otimizar a gestão agrícola, ajudando os agricultores a tomar melhores decisões sobre irrigação, uso de fertilizantes e pesticidas, rotação de culturas e outras práticas agrícolas, em prol da redução do impacto ambiental, como a lixiviação de produtos químicos para os corpos d’água.

A IA pode ser usada para analisar imagens de satélite, drones e câmeras de campo para monitorar a saúde das plantas em tempo real, como já ocorre em produção de tomates no Brasil. Isso permite a detecção precoce de doenças, infestações de pragas e estresse hídrico, fazendo com que os agricultores ajam rapidamente para mitigar danos e evitar perdas de colheita. Sensores e dispositivos conectados à Internet podem coletar dados em tempo real sobre o nível de água no solo, a qualidade da água de inundação e outros parâmetros importantes para as plantações. Esses dados podem ser analisados para avaliar o impacto das enchentes nas plantações e orientar as decisões de manejo pré e pós-enchentes.

Alertas da big data podem permitir que governos e organizações tomem medidas preventivas para proteger as comunidades e garantir a segurança alimentar, além da rastreabilidade e monitoramento para uma produção segura de alimentos, desde a produção até a distribuição. Isso inclui a detecção de contaminação em alimentos, garantindo a qualidade e a segurança dos produtos em meio a condições climáticas adversas que podem aumentar os riscos de contaminação. Além disso, temos que considerar até uma mudança do rumo da economia brasileira pela grande importância da produção agropecuária (no RS estima-se quebra de 11% nas lavouras de arroz e de 3% a 6% nas de soja, impactando o custo da ração e do leite, por consequência).

Os cientistas podem usar algoritmos de IA para analisar grandes conjuntos de dados genômicos e fenotípicos para identificar características genéticas em plantas que as tornam mais resistentes a condições climáticas adversas. Assim, é possível acelerar o desenvolvimento de variedades de culturas mais resilientes às mudanças climáticas, levando em consideração fatores como tolerância à seca, resistência às doenças e requisitos de temperatura.

Algoritmos de IA podem ser aplicados em toda a cadeia de suprimentos de alimentos para prever a demanda com maior precisão, otimizar rotas de transporte, ajudando os produtores e varejistas a planejar melhor a produção e evitar superprodução ou escassez ou, ainda, identificando alimentos que estão próximos da data de validade e sugerindo estratégias para reduzir o desperdício, como descontos ou doações (gerenciamento de inventários de forma mais eficiente). Também é possível reduzir as emissões de gases de efeito estufa (o desperdício de alimentos gerou de 8% a 10% das emissões globais de GEE), associadas ao transporte e armazenamento de alimentos. Outra ação é calcular as rotas mais eficientes para a entrega de alimentos perecíveis, minimizando o tempo de trânsito e reduzindo as chances de deterioração durante o transporte.

Há a possibilidade também de os sistemas de visão computacional baseados em IA inspecionarem e classificarem produtos agrícolas com precisão, separando alimentos de qualidade dos alimentos que estão danificados ou prestes a estragar. Desta forma, pode-se dar outra destinação a estes, tal qual algumas startups vêm fazendo com preços super-econômicos de alimentos desclassificados por padrões estéticos, mas igualmente nutritivos (aspecto de segurança alimentar). A própria ONU, por meio do PNUMA, e a Embrapa realizaram um estudo que aponta que as pessoas desperdiçam cerca de 1 bilhão de refeições por dia em todo o mundo, afetando a economia global e fomentando as mudanças climáticas, alertando para a disparidade social. São quase 800 milhões de pessoas passando fome no planeta.  

Enfim, a big data pode desempenhar um papel fundamental na gestão de crises durante e após as enchentes no Rio Grande do Sul, fomentando a produção segura de alimentos. Ela pode fornecer informações e insights valiosos para ajudar os agricultores a mitigar os danos e se recuperar mais rapidamente, garantindo o fornecimento seguro principalmente de grãos e proteínas animais, pois este Estado abastece o restante do país e parte do mundo.

Reflito também constantemente sobre os pequenos empreendedores. Como recomeçar para quem já está cheio de financiamentos? Eles vão reaproveitar paredes, objetos e equipamentos submersos que estariam contaminados ou a melhor prática é substituí-los, mesmo se estiverem em condições de funcionamento? Mas terão recursos para isso?

 Imagem: VisualHunt

3 min leituraAtônita e solidária com a recuperação da tragédia climática no Rio Grande do Sul,  resolvi escrever este post sobre as soluções que Big Data pode oferecer em relação à produção […]

7 min leitura
16

O potencial da Indústria 4.0 favorecendo a segurança dos alimentos

7 min leitura

Uma revolução chamada Indústria 4.0 será um grande marco de transformação.

O segmento de alimentos e bebidas vem passando por uma grande transformação nas últimas duas décadas. As populações migraram fortemente do campo para as cidades e nas cidades adquiriram novos hábitos e formas de viver e de se alimentar. Em busca de praticidade e buscando rapidez, elas vem substituindo os alimentos in natura pelos processados.

Contudo, apesar destas mudanças, as populações não querem abrir mão da qualidade, de sabor e de saudabilidade, e atualmente 85% dos alimentos consumidos no Brasil já passam por algum processamento industrial, contra 70% em 1990 e apenas 56% em 1980.

Este cenário aumenta ainda mais a responsabilidade da indústria quanto ao tema food safety, pois passa por ela a saúde de milhões de pessoas em todo o mundo.

Este público consumidor está vivendo uma era de transformações gigantescas, alavancadas pela tecnologia. Só para exemplificar, hoje 2/3 do mundo já está conectado por smartphones e a perspectiva é de que até 2020 esse número aumente para 75%! Estes smartphones interagem todo o tempo com o mercado, dando informações de hábitos de consumo, tanto em termos quantitativos quando qualitativos.

É o futuro que chegou, um mundo novo em que a tecnologia vem se tornando cada vez mais acessível, e neste sentido, uma revolução chamada Indústria 4.0 será um grande marco de transformação, pois a tecnologia fluente poderá ajudar imensamente a todos os segmentos industriais, e claro, na produção segura de alimentos e bebidas, contribuindo para o tema food safety.

Trata-se da 4ª revolução industrial porque a terceira aconteceu em meados do século 20, com a chegada da eletrônica, da tecnologia da informação e das telecomunicações; a segunda ocorreu por volta de 1850 e trouxe a eletricidade que permitiu a manufatura em massa; já a primeira e normalmente mais lembrada, marcou a passagem da produção manual à mecanizada, entre 1760 e 1830, especialmente pelo uso da máquina a vapor e depois dos derivados de petróleo.

O termo indústria 4.0 ou a “4ª revolução industrial” é uma expressão que engloba algumas tecnologias para automação e troca de dados e utiliza conceitos de sistemas ciber-físicos, e assim, facilita a visão e execução de “fábricas inteligentes” capazes de trazer inúmeras oportunidades para a agregação de valor aos consumidores e aumento de produtividade de processos, e claro, tem um grande potencial para auxiliar na produção de alimentos e bebidas mais seguras.

Para começar, atualmente temos muito mais acessos a grandes bancos de dados, chamados de Big Data, contendo uma quantidade enorme de informações em diversos servidores que funcionam em sistemas de redes operacionais, portanto, interligados entre si. Isso se deve ao fato de que a capacidade per capita tecnológica do mundo para armazenar informações praticamente tem dobrado a cada 40 meses, desde a década de 1980.

A partir de 2012, foram criados a cada dia 2,5 exabaytes (quintilhões = 2,5 × 1018 bytes) de dados, sendo que 90% dos dados no mundo foram criados nos últimos dois anos, decorrente da adesão das grandes empresas à internet, sendo exemplos as redes sociais, dados dos GPS, dispositivos embutidos e móveis.

Figura 1: Investimentos mundiais em Big Data.

Estes dados podem ser valiosos dando sustentação para análises de riscos, microbiologia preditiva, tomadas de decisão em processos com foco na produção segura de alimentos, rastreabilidade da cadeia produtiva, desde a produção primária, indústria de transformação e distribuição, ou onde a imaginação permitir.

Mesmo pequenos produtores podem se aproveitar do Big Data, uma vez que não precisam fazer grandes investimentos, nem se preocupar com o sistema operacional e hardware, podendo acessar seus dados na “nuvem computacional”, utilizando tecnologias chamadas de Cloud Computing, que referem-se à utilização da memória e da capacidade de armazenamento e cálculo de  computadores e servidores compartilhados e interligados por meio da Internet, fora que as atualizações dos softwares são feitas de forma automática.

Isso tudo, mais os avanços em automação com tecnologias para conexão ampla, na capacidade de miniaturização de dispositivos de coletas de dados on line e o surgimento de sensores de todo tipo que permitem que praticamente qualquer equipamento eletrônico possa fornecer informações na rede em tempo real, serão muito vantajosos para a construção de processos mais seguros, como por exemplo, ajudando no controle de variáveis do binômio tempo x temperatura, tão importante em tratamentos térmicos na indústria de alimentos e bebidas.

Uma vez estando tais sensores acoplados em linhas industriais, teremos a aplicação da chamada “Inteligência das Coisas” ou como vem sido conhecido no mundo, Intelligent Things, permitindo em tempo real e de forma muito dinâmica, obter informações sobre o controle operacional, por exemplo, de PCCs, os nossos Pontos Críticos de Controle dos Planos de HACCP. Este tema inclusive já foi tratado no artigo “Inteligência das coisas aplicada à Segurança dos Alimentos publicado aqui no blog.

Agora vamos além, com o uso de inteligência artificial, ou AI, que dará um salto nos próximos anos. Poderemos usar algoritmos capazes de avaliar inúmeros cenários, com tudo sendo analisado em tempo real, então teremos informações precisas quanto à decisão de liberar lotes, rejeitá-los, destinar a reprocesso ou quaisquer outras destinações especiais. Isso poderá implicar uma redução drástica de erros derivados de falhas humanas!

É preciso desmitificar, AI não são robôs humanoides (ao menos por enquanto), mas sim sistemas integrados que analisam as variáveis operacionais presentes em processos de fabricação e identificam potenciais situações de risco, informando os gestores ou realizando intervenções de forma autônoma, por exemplo, tomando decisões no controle de PCCs. Ou seja, no exemplo anterior do controle do binômio tempo X temperatura, o sistema autonomamente poderá decidir em caso de um desvio nos limites críticos de um PCC, o que fazer para trazer o processo de volta à situação de controle e para onde desviar automaticamente o produto que porventura possa ter sido produzido fora das condições dos limites críticos de controle, isso é food safety on line & just in time.

Claro que todas estas informações de controles estarão armazenadas, e nisto surge outro conceito importante, o de blockchain, que são “protocolos de confiança”, ou bases de registros e dados distribuídos e compartilhados publicamente. Este tema também já foi tratado aqui no blog no artigo Já ouviu falar em blockchain?.

Estas bases de dados permitirão criar um índice global para todas as operações industriais de produção de alimentos e bebidas, ou em qualquer outro segmento, como insumos, embalagens, aditivos, cadeias de armazenamento, de distribuição, etc. Será uma nova forma de prover e controlar registros, com muito mais segurança e com dados muito mais confiáveis.

Na prática isso significa ter laudos analíticos de controle de matérias primas e liberações de lotes, controles operacionais de pontos críticos, rastreabilidade de insumos e matérias primas, controles das variáveis operacionais dos processos, dados sobre colheitas e produção industrial em agroindústrias, etc, numa base de dados comum e compartilhada.

Tudo isso dito até aqui associado com a indústria 4.0 facilitará muito o controle de liberações de lotes no segmento business to business, e também, no de varejo, o controle de estoques de matérias primas, insumos e embalagens, e produtos acabados, e a própria distribuição, além é claro, do controle de demandas de fabricação. Contribuirá em transações comerciais com pagamentos sendo efetuados a partir de liberações de lote e com precificação em muitos casos variável segundo atendimento de especificações acordadas entre clientes e fornecedores.

Teremos precisas informações para bolsas de valores sobre confiabilidade de marcas, organizações, tendências de safras, e claro, isso permitirá agilidade em decisões que afetem saúde pública, possibilitando ações rápidas e precisas como num eventual caso de recall, ou seja, garantindo ainda mais segurança em termos de food safety, agora na óptica da gestão de crises.

Mas e o custo disto tudo?

Certamente demandará investimentos, mas os custos associados com tecnologia vem caindo diariamente, e breve serão quase tratados como commodities, e além disso, são sistemas que se pagam, seja pela redução de custos de não qualidade, ou claro, pelos ganhos de produtividade.

Estima-se que com o uso das tecnologias que são abrangidas pela indústria 4.0 seja possível ganhar entre 10 e 40% em redução com custos de manutenções; 10 a 20% com redução de consumo de energia elétrica; e de 10 a 25% em eficiente operacional. Isso porque reduz set-up, evita erros de operação, torna as operações mais enxutas!

Figura 2: Custos de sensores para internet das coisas e investimentos mundiais em robótica.

Todas estas tecnologias e seu custo mais acessível também permitirão o uso de forma cada vez frequente da robótica, fazendo serviços com precisão, evitando erros e falhas de operação, e também, a contaminação proveniente dos manipuladores.

https://www.youtube.com/watch?v=Dc7ksVExhwk

Vídeo 1: Colheita de pimentões com uso de robôs. 

A nós humanos, caberão os serviços nos quais seremos melhores que os robôs, que precisam da sensibilidade humana, o que é bem relevante numa indústria que faz alimentos e bebidas justamente para nós mesmos, com uso de nossas competências sensoriais e organolépticas, da criatividade e do relacionamento interpessoal.

Você acha que isto é num mundo distante? Que é ficção?

Olhe ao seu redor, as tecnologias e o modo de operação da indústria 4.0 já fazem parte da sua vida diária, ajudando-o a se comunicar como no Whatsapp com transmissão a baixo custo de informações, sons e imagens; a buscar um meio de transporte como no Uber com rotas determinadas e emissão de notas fiscais; oferecendo produtos de acordo com suas buscas e perfis em redes sociais como Facebook; para se hospedar numa cidade via Airbnb; a se locomover com inteligência na busca de rotas mais seguras e rápidas com Waze; a fazer contatos, contratar ou  procurar uma recolocação via LinkedIn; até a arrumar uma namorada usando o Tinder; e claro, para pedir um lanche, um almoço ou um jantar no iFood.

Todas estas tecnologias já estão aí, monitorando dados, alimentando Big Data, são o futuro, e o futuro é agora!

Por isso, seja bem vindo ao mundo 4.0, use-o ao seu favor, explore todo o potencial que surge com a 4ª revolução industrial, e esta nova revolução agora vai muito além do campo industrial, é uma revolução na forma humana de interagir, de se comunicar, de se relacionar, de consumir, de produzir, enfim, de viver!

7 min leituraUma revolução chamada Indústria 4.0 será um grande marco de transformação. O segmento de alimentos e bebidas vem passando por uma grande transformação nas últimas duas décadas. As populações migraram […]

2 min leitura
1

BIG DATA torna mais seguros os sistemas de produção de alimentos

2 min leitura

Dando continuidade ao post anterior (aqui) sobre o Big Data, vamos entender o que há hoje e o que está previsto nos próximos cinco anos para auxiliar a cadeia produtiva de alimentos e a “internet das coisas”, visando integrar o mundo físico ao mundo digital, em prol da “transparência”, que é o objetivo principal.

Hoje se busca o processamento de linguagem natural, permitindo a comunicação fácil e bidirecional entre pessoas e computadores; máquinas de aprendizagem com a construção e aplicação de algoritmos para aprender e fazer previsão; reconhecimento de regularidades e exceções em dados não estruturados e estruturados, representando informações sobre o mundo em uma estrutura com a qual um computador pode trabalhar e a criação de ações ótimas para agentes inteligentes, robôs e veículos não tripulados.

Daqui a cinco anos, espera-se um aumento de perícia humana, com consultores inteligentes (por exemplo: para cientistas, tecnólogos de alimentos), robôs colaborativos (exemplos: para técnicos de laboratório, trabalhadores qualificados) e criatividade computacional (por ex: para chefs, designers de embalagens); automação do conhecimento de trabalho através de automação do Processo Cognitivo (por exemplo: para tarefas repetitivas e propensas a erros), análise de texto (por ex: para vislumbrar insights de regulamentações, periódicos), assistentes virtuais (planejamento de suprimentos, testes) e reconhecimento de áudio / visual (para controle de qualidade); e a automação do trabalho manual por robótica industrial (por ex: para fabricação de veículos autônomos para armazenagem, logística).

As aplicações são as mais diversas, tais como: lojas de varejo online (recomendação do que comprar dependendo de compras passadas ou itens colocados na caixa de pesquisa), bancos (usando a inteligência artificial para manter um registro da base de clientes, abordando suas necessidades e sugerindo-lhes transações adequadas), automóveis (carros que podem ser estacionados sozinhos, detectar colisões, monitorar pontos cegos, reconhecer voz ou navegação), dentre outros. Assim, os benefícios vão muito além das facilidades aos consumidores, auxiliando a rastreabilidade, a segurança de alimentos, apoiando o marketing, reduzindo resíduos e maximizando o uso dos alimentos.

O blockchain (livro-razão digital) estabelece um ambiente confiável para todas as transações no qual os participantes da cadeia complexa alimentar (produtores, fornecedores, processadores, transportadores, distribuidores, varejistas, reguladores e consumidores) podem obter acesso permissivo às informações confiáveis sobre a origem e o estado dos alimentos, auxiliando no combate anti-fraude, rastreando produtos adulterados intencionalmente em um curto espaço de tempo para garantir a remoção segura das prateleiras das lojas e reduzir o risco da propagação de doenças e/ou perdas econômicas. E mais uma aplicação é a de conectar vendedores e compradores de todo mundo alongando a distribuição de produtos próximos a data de expiração, diminuindo drasticamente o desperdício de alimentos.

Transparência e respostas rápidas são os principais benefícios que estão por trás de toda essa tecnologia!

Fonte da imagem: Marketing por dados

2 min leituraDando continuidade ao post anterior (aqui) sobre o Big Data, vamos entender o que há hoje e o que está previsto nos próximos cinco anos para auxiliar a cadeia produtiva […]

2 min leitura
1

BIG DATA: a tecnologia da informação transformando o sistema de alimentos

2 min leitura

Um dos temas atuais abordados, pelo menos, nos dois últimos encontros do GFSI, foi o Big Data que é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade. Para isso, são necessárias soluções específicas que permitam a profissionais de TI trabalhar com informações não-estruturadas a uma grande velocidade. Isso significa que eles não têm relação entre si e nem uma estrutura definida. São, por exemplo, posts no Facebook, vídeos, fotos, tweets, geolocalização, comportamentos. Teoricamente, os dados não-estruturados só poderiam ser analisados por humanos. Por outro lado, os dados estruturados podem facilmente ser colocados em uma tabela do Excel, por exemplo. Eles possuem regularidade entre si.

Ferramentas “comuns”, feitas para analisar dados estruturados, como os preços dos supermercados de uma região, não são capazes de analisar dados não-estruturados.  As ferramentas de Big Data não devem só dar conta da grande quantidade de dados variáveis, mas devem fazer isso a uma grande velocidade e são ferramentas diferentes das usadas para armazenar dados comuns. Ao contrário dos bancos de dados comuns, os bancos usados no Big Data devem ter elasticidade, pois precisam suportar não só grandes volumes, mas grandes volumes que crescem muito em pouco tempo. Eles também precisam ser flexíveis para aceitar vários tipos de mídias.

Os principais aspectos do Big Data podem ser definidos por 5 “V”: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor. Os aspectos de Volume, Variedade e Velocidade dizem respeito à grande quantidade de dados não-estruturados que devem ser analisados pelas soluções de Big Data a uma grande velocidade, conforme mencionado anteriormente. O “V” de Veracidade é sobre as fontes e a qualidade dos dados, pois eles devem ser confiáveis. Já o “V” de Valor é relacionado aos benefícios que as soluções de Big Data vão trazer para uma empresa. Cada instituição precisa checar se os benefícios trazidos pela análise de Big Data compensam o alto investimento nas soluções específicas para isso.

Vejam nos links abaixo exemplos diversos das aplicações do Big Data:

http://brandchannel.com/2013/02/27/how-big-data-helps-the-cheesecake-factory-create-happier-customers/

https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/40436.wss?utm_source=twitterfeed&utm_medium=twitter

Fonte da imagem: Marketing por dados

2 min leituraUm dos temas atuais abordados, pelo menos, nos dois últimos encontros do GFSI, foi o Big Data que é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de […]

2 min leitura
0

Produção Sustentável de Alimentos: como você apóia?

2 min leitura

Pelo Brasil ser o 1º país no consumo de agrotóxicos (cerca de 5 Kg/habitante/ano), os alimentos convencionais têm 30% da produção perdida (por volta de 40 mil toneladas), sendo que 1,6 bilhões de pessoas no mundo não se alimentam corretamente. Já no extrativismo prevê-se 3% de perdas e que não haja trabalho escravo no cultivo orgânico. Os orgânicos foram regulamentados (há lei sobre agro e ecologia, a 10.831/2007) como um ato saudável e não apenas um modismo, sendo o seu uso considerado uma mudança de hábito pelo consumidor. Os desafios são vários mas o objetivo maior é um só: qualidade de vida! Dentre esses desafios, podemos citar: diminuir a dependência química no setor primário, opções de captação de água (“ouro” no momento), diminuir danos no solo e água, dentre outros.
O consumo de orgânicos no Brasil vem crescendo cada vez mais, na ordem de 10-15% ao ano, contando com 54 empresas que faturam R$ 2,6 bilhões, refletindo em pesquisas em domicílio em 9 capitais, resultando em 15% do público consumidores fiéis aos produtos orgânicos. E sabe por quê? As respostas foram: busca por melhor saúde, sabor, novas experiências, confiança maior no varejo, não apenas nas mais de 500 feiras orgânicas pelo país e 84% dos consumidores de produtos orgânicos não souberam citar uma marca e um selo/certificação voluntários, porém disseram que os critérios de escolhas são por indicação, confiança/credibilidade e pela opção por comer mais comidas cruas.
O Plano “detox” então envolve 6 idéias para um empreendimento de produtos orgânicos:
– hábitos saudáveis, ingredientes saudáveis;
– ingredientes nativos, locais e inovadores;
– visão mais holística para a vida e bem-estar;
– plantar em casa ou hortas comunitárias urbanas;
– reciclar, reduzir e conscientizar;
– dividir, compartilhar e simplificar.
Nessa linha, alguns varejos possuem plataformas de sustentabilidade com foco em proteção à biodiversidade, gestão de cadeias críticas, inclusão social, controle de rastreabilidade, embalagens em braile, alimentos non GMO, produtos certificados, co-produtos (farinha de rosca obtida de pães não vendidos, vegetais defeituosos esteticamente tornando-se sucos e sopas nas lojas e/ou valores de mercado até 40% mais barato para incentivar o consumo e doações de alimentos retirados das gôndolas com 5 dias antes dos vencimentos). Já na produção primária, outro elo da cadeia de fornecimento de alimentos, a internet dá conectividade ao agronegócio, ou seja, a agricultura digital utiliza uma série de tecnologias, tais como drones, Big Data (coleta com insites, por ex.: umidade do solo = nova praga com análises em 30 segundos), satélite de imagens para posicionamentos geográficos (lentes interspectrais mapeiam solos úmidos ou não com imagens via satélites) e trator guiado por GPS, sensores por rádio frequência (operam mesmo onde não há internet).
A indústria 4.0, por sua vez, vive agora o sistema “fisitans” (físico+digitais) para se conectar com a revolução do agro na gestão de fazendas, genética de animais e outros recursos. Se propõem até 2050, com a previsão de 9 bilhões de pessoas, buscar por alimentos com mais qualidade, mais acessos e redução de 113 desperdícios na distribuição e no campo, bem na contramão da queda de produtividade, êxodo de populações e efeitos adversos do clima; afinal o objetivo do desenvolvimento sustentável é acabar com a fome.
Conclusivamente, há 3 principais pilares nas cadeias de alimentos: novas tecnologias (mudas mais resistentes às secas, por ex.), decisão na lavoura em tempo real e transparência com influência mapeando os fornecedores.
E você leitor, interaja conosco, compartilhando seu engajamento sobre “desperdício zero” e consumo consciente, como sua melhor escolha!

Imagem: Elos da Saúde 

2 min leituraPelo Brasil ser o 1º país no consumo de agrotóxicos (cerca de 5 Kg/habitante/ano), os alimentos convencionais têm 30% da produção perdida (por volta de 40 mil toneladas), sendo que 1,6 bilhões […]

Compartilhar
Pular para a barra de ferramentas