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

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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

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Entrevista sobre Food Safety com uma convidada especial, a Inteligência Artificial

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Aquilo que chamamos de “inteligência” na IA (Inteligência Artificial) é, na verdade, fruto de modelos de processamento de linguagem que elaboram respostas com base em padrões aprendidos a partir de grandes volumes de dados (big data). Diferentemente dos seres humanos, a IA não possui consciência nem pensamento próprio. Suas respostas não são resultado de um raciocínio independente, mas sim de associações estatísticas e padrões identificados durante o treinamento do sistema.

Ainda assim, a fluidez da conversa é tamanha que, por vezes, torna-se difícil perceber que estamos interagindo com uma máquina.

Isso torna a experiência fascinante, especialmente pela capacidade da IA de fornecer respostas claras e assertivas sobre uma ampla variedade de temas. Prova disso foi uma entrevista sobre Food Safety que realizei, e que compartilho a seguir. Espero que o leitor se encante tanto quanto eu com as respostas apresentadas, lembrando que estamos apenas arranhando a superfície do que a IA nos proporcionará nas próximas décadas.

1 – Como você conceitua segurança dos alimentos/ food safety?

A segurança dos alimentos pode ser conceituada como o conjunto de práticas, condições e medidas adotadas durante a produção, manipulação, armazenamento, distribuição e consumo dos alimentos, com o objetivo de garantir que eles estejam livres de perigos físicos, químicos e biológicos que possam causar danos à saúde humana. Essa segurança envolve práticas de higiene, controle de vetores e pragas, boas práticas de fabricação, rastreabilidade e sistemas como o APPCC (Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle), assegurando que o consumo dos alimentos seja seguro e confiável.

2 – Quem são os principais atores/stakeholders envolvidos em segurança dos alimentos?

Os principais atores/stakeholders envolvidos na segurança dos alimentos incluem os produtores rurais, responsáveis pela matéria-prima; a indústria alimentícia, que processa e embala os alimentos; os distribuidores e varejistas, que armazenam e comercializam os produtos; os órgãos reguladores e de fiscalização (como a ANVISA, MAPA e OMS), que estabelecem normas e monitoram seu cumprimento; os profissionais da área de alimentos (engenheiros de alimentos, nutricionistas, técnicos em segurança alimentar), que aplicam as boas práticas; e os consumidores, que também desempenham um papel importante ao seguir orientações de armazenamento e preparo seguro dos alimentos.

3 – Por que a segurança dos alimentos é um tema relevante?

A segurança dos alimentos é relevante porque está diretamente ligada à proteção da saúde pública, prevenindo surtos de doenças transmitidas por alimentos contaminados, que podem causar desde desconfortos gastrointestinais até casos graves e mortes.

Além disso, é fundamental para manter a confiança do consumidor, garantir a qualidade dos produtos, atender a exigências legais e sanitárias e permitir a competitividade no mercado nacional e internacional, especialmente no comércio de alimentos exportados.

Em um mundo globalizado e com cadeias alimentares complexas, garantir alimentos seguros é essencial para o bem-estar social e econômico.

4 – Poderia descrever o evolutivo da segurança dos alimentos nas últimas 3 décadas?

Nos últimos 20 anos, a segurança dos alimentos passou por uma evolução significativa, impulsionada por avanços tecnológicos, globalização dos mercados e aumento das exigências dos consumidores e reguladores. Veja um panorama desta evolução:

  1. Anos 2000-2010: Esse período foi marcado pela consolidação do HACCP como prática obrigatória em muitos países, principalmente em indústrias exportadoras. O Codex Alimentarius ganhou mais força como referência mundial. Normas como BRC, IFS e SQF se popularizaram no varejo internacional, exigindo maior controle e rastreabilidade. A conscientização sobre surtos alimentares aumentou, pressionando por sistemas mais robustos;
  2. Anos 2010-2020: Houve uma crescente adoção da ISO 22000 e o fortalecimento de certificações integradas, como a FSSC 22000, reconhecida pela GFSI (Global Food Safety Initiative). A rastreabilidade digital começou a ser mais explorada, e novas tecnologias, como sensores, blockchain e big data, começaram a ser usadas para monitorar riscos em tempo real. O papel do consumidor ganhou força com maior demanda por transparência, alimentos orgânicos e livres de contaminantes;
  3. De 2020 até hoje (2025): A pandemia de Covid-19 intensificou a preocupação com higiene e biossegurança em toda a cadeia de suprimentos. Houve um salto na digitalização dos sistemas de controle, com foco em rastreabilidade, automação, auditorias remotas e inteligência artificial para análise preditiva de riscos. A sustentabilidade também se incorporou à segurança dos alimentos, ligando aspectos como bem-estar animal, uso responsável de recursos e clima à segurança sanitária. A integração entre segurança alimentar e resiliência da cadeia de suprimentos tornou-se prioridade global.

Essa evolução mostra um movimento contínuo rumo a sistemas mais preventivos, integrados, digitais e sustentáveis, com foco crescente na responsabilidade compartilhada entre todos os elos da cadeia alimentar.

5 – Como você vislumbra o futuro da segurança dos alimentos?

O futuro da segurança dos alimentos tende a ser cada vez mais tecnológico, integrado e proativo, com foco em prevenção em tempo real, transparência total da cadeia e sustentabilidade. Tecnologias como inteligência artificial, blockchain, sensores IoT e análise preditiva serão amplamente utilizadas para monitorar condições de produção, transporte e armazenamento em tempo real, permitindo respostas imediatas a riscos.

A rastreabilidade digital completa se tornará padrão, dando ao consumidor acesso instantâneo à origem e histórico do alimento. Além disso, haverá maior integração entre segurança dos alimentos e sustentabilidade, com sistemas que também considerem impactos ambientais, sociais e de bem-estar animal.

Normas e legislações tendem a se tornar mais exigentes e globalmente harmonizadas, enquanto as exigências do consumidor por transparência, ética e alimentos mais naturais e seguros continuarão crescendo.

Nota: A imagem que ilustra esta entrevista foi criada pela própria IA. Até que o entrevistador parece comigo, e gostei de como ela se retratou.

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O potencial da Microbiologia Preditiva na segurança dos alimentos

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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.

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A Inteligência Artificial revolucionará a segurança dos alimentos!

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A Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de sistemas computacionais realizarem tarefas que tradicionalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, tomada de decisão e reconhecimento de padrões.

Parece um tema novo, mas a IA surgiu já na década de 1950, quando pesquisadores começaram a explorar a possibilidade de criar máquinas capazes de “pensar”, e desde então, avanços significativos em hardware e software impulsionaram a adoção da IA em diversas áreas, incluindo a indústria de alimentos.

Quando o supercomputador Deep Blue, da IBM, venceu Kasparov em 1997, marcou um momento histórico para a IA, demonstrando que máquinas podiam superar até mesmo os melhores humanos em tarefas altamente complexas, como o xadrez.

Esse feito simbolizou um avanço significativo na capacidade dos algoritmos de calcular jogadas e aprender padrões estratégicos, abrindo caminho para o desenvolvimento de IA em diversas áreas, como diagnósticos médicos, automação e aprendizado de máquina. Além disso, a vitória do Deep Blue intensificou o debate sobre os limites da inteligência artificial e seu impacto na sociedade.

Atualmente, 75 anos depois do surgimento embrionário da IA, esta tecnologia sai da esfera da ficção científica e mostra-se uma realidade.

Atualmente empresas como OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), NVIDIA, IBM Watson, Meta e Tesla, estão investindo fortemente na tecnologia. Os EUA lideram a corrida para dominar esta tecnologia e vem firmando parcerias estratégicas, por exemplo, com a Taiwan Semidonductor Manufacturing Company (TSMC) e também com o governo da Índia.

Stanford HAI AI Index adotou o que chama de ‘Ferramenta de Vibração Global de IA’, que combina 42 indicadores organizados em 8 pilares e faz um ranking entre países no uso da IA. O Brasil é o 34° entre 36 países avaliados. Os 5 primeiros países que lideram o ranking são:

  1. Estados Unidos: Lideram no uso da IA em pesquisa e desenvolvimento (P&D) e economia. Os EUA produzem consistentemente os modelos de aprendizado de máquina de IA mais notáveis , atraem os maiores níveis de investimento privado em IA e lideram na publicação de pesquisas de IA responsáveis ;
  2. China: Demonstra pontos fortes substanciais nos pilares de P&D, economia e infraestrutura. O foco da China no desenvolvimento de tecnologias de IA de ponta e no aumento de seus investimentos em P&D a posicionou como uma grande potência em IA;
  3. Reino Unido: Demonstra força particular nos pilares de P&D , educação e política e governança;
  4. Índia: Tem forte desempenho em P&D e melhorias recentes no pilar econômico;
  5. Emirados Árabes Unidos:Tem pontuação alta no pilar econômico.

Fonte: Ranking de IA – Global IA Vibrancy Ranking – Stanford HAI AI Index. 

No entanto, apesar do maravilhamento e perplexidade que a IA vem causando, estamos só no começo, pois os computadores quânticos representam um salto tecnológico que pode revolucionar a IA.

O funcionamento da IA baseia-se em algoritmos avançados e redes neurais que permitem a análise e a interpretação de grandes volumes de dados, o que já é revolucionário com computadores tradicionais, mas com uso de computadores quânticos, as possibilidades são infinitas.

Um computador quântico é um tipo de computador que utiliza os princípios da mecânica quântica para processar informações de maneira muito diferente dos computadores tradicionais, podendo analisar bancos de dados significativamente maiores em espaços de tempo absurdamente reduzidos.

Diferentemente dos computadores tradicionais, que processam informações em bits, os computadores quânticos utilizam qubits que permitem uma capacidade de processamento muito maior, pois possuem propriedades especiais, como:

  • Superposição – Enquanto um bit clássico é 0 ou 1, um qubit pode ser 0, 1 ou ambos ao mesmo tempo (superposição). Isso, na prática, significa que um computador quântico pode realizar múltiplos cálculos simultaneamente;
  • Emaranhamento – Dois ou mais qubits podem se tornar interligados, de forma que mudar um qubit afeta o outro, mesmo a grandes distâncias. Isso permite que informações sejam processadas instantaneamente.

Com essa evolução, a IA se tornará ainda mais poderosa, possibilitando análises mais sofisticadas e precisas na indústria de alimentos, como a detecção avançada de contaminantes e a previsão de riscos em tempo real.

A tecnologia ainda avançará muito. A Google, por exemplo, lá em 2019 já havia anunciado que seu processador quântico Sycamore atingiu a chamada supremacia quântica, resolvendo um problema em 200 segundos que levaria milhares de anos em um supercomputador clássico.

As empresas de tecnologia estão trabalhando para superar os problemas da instabilidade dos qubits e a  necessidade de operar em temperaturas extremamente baixas, mas com a corrida pela IA, os esforços internacionais logo superarão este desafio.

A IA desempenhará cada vez mais um papel crucial na redução de riscos e na garantia da qualidade dos produtos alimentícios. Algumas de suas aplicações incluem:

  1. Monitoramento da cadeia produtiva – Sensores IoT (Internet das Coisas) e IA monitoram em tempo real as condições de produção e armazenamento, detectando potenciais ameaças, como contaminação por patógenos, tomando ações antes que os processos saiam de controle e sejam gerados produtos não conformes;
  2. Análise de dados e previsão de riscos – Algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) ao processar grandes volumes de dados podem identificar padrões que indicam riscos de contaminação, prevenindo surtos de doenças alimentares antes mesmo que um desvio na cadeia produtiva de alimentos ou em processos específicos ocorra, por exemplo, a partir de modelagens com uso de microbiologia preditiva;
  3. Inspeção automatizada – Câmeras com IA podem detectar falhas na produção, como defeitos em embalagens e presença de corpos estranhos nos alimentos e tomar decisões em tempo real, sem precisar da intervenção humana;
  4. Otimização de processos – Sistemas inteligentes ajustam automaticamente parâmetros operacionais da linha de produção para garantir eficiência e conformidade com padrões de qualidade;
  5. Previsão de demanda e redução de desperdício – Modelos preditivos auxiliam na gestão de estoques e no planejamento de produção, evitando desperdícios e melhorando a sustentabilidade.

A adoção da IA na indústria alimentícia não apenas melhora a qualidade dos produtos, mas também impacta positivamente a saúde pública. Ao reduzir a incidência de alimentos contaminados e otimizar os processos de inspeção e rastreabilidade, a tecnologia ajuda a prevenir surtos de doenças transmitidas por alimentos.

A Inteligência Artificial está transformando a indústria de alimentos, tornando-a mais segura, eficiente e confiável.

As indústrias que atualmente já estão investindo em IA e outras tecnologias emergentes da 4ª Revolução Industrial estarão à frente na próxima era da produção de alimentos, e neste sentido, algumas já vem se destacando:

Nestlé

  • Usa IA e big data para prever demandas e otimizar a produção;
  • Emprega robôs autônomos em fábricas para automatizar processos e reduzir desperdícios;
  • Utiliza blockchain para rastrear ingredientes, garantindo transparência na cadeia produtiva.

Coca-Cola

  • Implementa Internet das Coisas (IoT) para monitoramento em tempo real das máquinas e controle de qualidade;
  • Usa machine learning para prever preferências dos consumidores e desenvolver novos produtos;
  • Adota impressão 3D para criação rápida de protótipos de embalagens.

BRF (Sadia e Perdigão)

  • Investe em automação e robótica para manipulação de carnes com mais precisão e higiene;
  • Emprega sensores IoT para controle de temperatura e umidade no armazenamento de alimentos;
  • Utiliza big data para prever oscilações no mercado e ajustar a produção.

Cargill

  • Usa IA para otimizar o processamento de grãos e reduzir desperdícios;
  • Adota blockchain para rastrear a origem dos produtos e garantir qualidade e sustentabilidade;
  • Implementa análises preditivas para gerenciar a cadeia de suprimentos com mais eficiência.

O futuro chegou e quem não se movimentar ficará para trás, pois perderá competitividade e não conseguirá, com métodos de produção tradicionais, atingir os padrões de qualidade e segurança dos alimentos que as empresas que estão passando pela transformação tecnológica irão oferecer.

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Destaques do IX Encontro dos Profissionais da Garantia da Qualidade – Inteligência Artificial na cadeia de alimentos

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Demorou, mas seguimos com os destaques do IX Encontro dos Profissionais da Garantia da Qualidade! No segundo dia de evento, tivemos uma apresentação incrível sobre Inteligência Artificial na cadeia de alimentos, com o Prof. João Galdino da Genesis.

Você sabia que o primeiro modelo de machine learning foi desenvolvido na Unicamp, há 40 anos? E que estamos na terceira evolução de Inteligência Artificial (IA), com interação similar à humana, com análise de sentimentos e percepções? Hoje pode-se aplicar IA em robôs, máquinas e avatares.

São compostos modelos matemáticos, computacionais, com cálculos de até 40 páginas para gerar uma inteligência artificial. Saiba mais sobre o tema em: Inteligência Artificial e mudanças climáticas: soluções para a produção segura de alimentos.

Indústrias de alimentos já estão criando IAs customizadas aos processos, que avisam em tempo real sobre falhas de qualidade, como sobrecargas elétricas, qualidade da água de enxágue, erros de pesagem, emitindo alertas ou parando o processo. São usadas também para controle de estoques, validades e check lists.

Equipamentos com QR code junto às placas de patrimônio podem estar alinhados com IAs. Ao serem fotografados, podem automaticamente abrir não conformidades, ajudar a rastrear e alertar os envolvidos, seguindo fluxos de sistema de gestão.

Você pode usar a Inteligência Artificial na cadeia de alimentos como ferramenta do sistema de gestão, já que dependendo do modelo, pode ler 500 páginas de normas anexadas, em até 15 minutos. Pode-se fazer perguntas e ela irá responder com base na norma.

É possível colocar controle de cópias controladas, formulações, para que todos possam consultar documentos, procedimentos etc.

A IA pode também monitorar e analisar os dados (não só registrar), fazendo previsões de todos os parâmetros que podem trazer perigos, como qualidade do ar, temperatura, vazão, pressão, rotação de equipamentos, contagem de produtos, montando relatórios de produção, informando em tempo real a respeito de riscos ou de possíveis paradas. Os alertas podem ir diretamente para o time de eletricistas, que podem agir e evitar fogo, por exemplo.

Bons modelos de inspeção de qualidade não precisam de IAs, mas elas podem facilitar o processo. Elas podem sugerir soluções para NCs com base em históricos registrados no banco de dados dela.

Já existem robôs desenvolvidos com foco em indústrias, para carregar peso, sem tropeçar em pessoas, para entrar em áreas confinadas ou com risco em altura.  Vimos um em formato de cachorro, dançando em nossa frente, capaz de fazer movimentos acurados!

Mas algo que a IA não deve substituir é a sensibilidade. Ela poderá criar análises preditivas, com 99% de acuracidade, mas não substituirá análises críticas do cenário, a criatividade e decisões conclusivas, que continuarão demandando recursos humanos!

Discute-se globalmente uma renda básica para qualificar profissionais, para que sigam no mercado. Diversas profissões serão substituídas, mas a ideia é que a IA seja usada como suporte para otimização de processos.

O importante é o time de Qualidade não ficar para trás! Atualize-se sempre!

Em seguida, foi apresentada pelo psicólogo e engenheiro Daniel Dias Gonçalves uma palestra com o tema Qualidade Emocional e exigências de qualidade: os dois lados da mesma face.

Lidar com a pressão do dia a dia em indústrias causa ansiedades em todos nós. Auditorias frequentes, não anunciadas, times cada vez mais enxutos, em uma atmosfera BANI (Frágil, Ansioso, Não linear e Incompreensível), tornam o ambiente de trabalho um mundo de possibilidades.

Precisamos lembrar que lidamos com pessoas, que estão susceptíveis aos acontecimentos externos, pressões e cobranças, sentimentos que sofrem alterações, conforme vão surgindo afetos, positivos e negativos, diariamente, no trabalho e em casa.

A cultura da empresa é permeada pela cultura da produção e de qualidade, e precisa ser equilibrada dentro das rotinas. Às vezes, existem cobranças impossíveis para os times de qualidade, que devem ser atendidas com baixo custo, dentro das normas e com poucas pessoas. E como controlar a ansiedade e não deixar o stress dominar nossas mentes?

Equilibrar as demandas com o que é possível absorver, sem deixar o trabalho absorver 100% do seu tempo, é muito importante para garantia da saúde mental.

Devemos atentar ao que consumimos, na internet, em alimentos, em bebidas, para entendermos as reações que nos causam, se nos deixam em estado de ansiedade.

É impossível controlar tudo e todos e e é necessário aceitar que temos falhas, limitações. Pessoas têm variações de humor, problemas pessoais e o peso emocional de ser um dos ou o responsável pela garantia da qualidade deve ser trabalhado, muitas vezes, com apoio psicológico. Este peso precisa sair da esfera da culpa e ir para a esfera da responsabilidade, que trará movimento e produtividade!

Viver a realidade da indústria de alimentos é conviver com stress e pressão diariamente! Torço por uma vida mais leve para todos.

Imagem: cottonbro studio

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

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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

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Como as novas tendências do setor de alimentos estão conectadas com a inteligência artificial

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A Inteligência Artificial está cada vez mais presente na indústria de alimentos.  De acordo com informações vinculadas à Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI), estima-se que 15% das empresas brasileiras utilizem tecnologias digitais. Isto, de forma que estejam aderentes ao movimento da Indústria 4.0, que está relacionada com a combinação de tecnologias, integrando máquinas, pessoas e recursos na flexibilização de processos e proporcionando a aplicabilidade da Inteligência Artificial.

Ainda, conforme estudos realizados pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), entre 2016 e 2018, o número de indústrias que utilizam a tecnologia digital passou de 63% para 73%, o que indica que diversas organizações estão dando maior prioridade para a implantação da IA em seus procedimentos, seja no gerenciamento de processos e/ou no controle de alimentos, de forma a contribuir para a melhoria da eficiência das produções de alimentos no Brasil.

A indústria de alimentos é uma das mais importantes e vitais do mundo, responsável por alimentar bilhões de pessoas todos os dias. Pesquisas realizadas pela Organização das Nações Unidas para a Agricultura e a Alimentação (FAO) indicam que a produção mundial de alimentos deve aumentar em cerca de 60% até 2050, para atender à crescente demanda global por alimentos. Ademais, a indústria de alimentos é um importante pilar da economia mundial, empregando milhões de pessoas e gerando bilhões de dólares em receita a cada ano.

Nesse contexto, a tecnologia tem desempenhado um papel cada vez mais importante na indústria alimentícia. A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que está transformando a forma como a indústria de alimentos aborda áreas críticas, como a garantia da segurança de alimentos e a eficiência da produção de alimentos.

Entretanto, os alimentos mais suscetíveis às fraudes são os de origem animal, como a carne, o leite e o peixe e, por conta disso, as novas tecnologias têm avançado em conjunto com as ferramentas e metodologias de detecção alimentar, de forma a trazer maiores contribuições para a saúde pública, beneficiando também a economia.

Uma das principais aplicações da IA na segurança de alimentos é na detecção e prevenção de contaminação de alimentos. A IA pode ser usada para monitorar e analisar grandes volumes de dados, incluindo dados de qualidade da água, temperatura, umidade e outras variáveis críticas que podem afetar a segurança de alimentos. Isso permite que os fabricantes de alimentos identifiquem potenciais riscos de contaminação antes que eles se tornem um problema, o que pode ajudar a evitar surtos de doenças transmitidas por alimentos, inclusive.

Ainda, pode mitigar potenciais riscos de segurança de alimentos. Por exemplo, um modelo de IA pode ser treinado para identificar padrões em dados de qualidade do ar e prever quando pode haver um risco de contaminação bacteriana em uma instalação de produção de alimentos, possibilitando que o fabricante tome medidas preventivas antes que ocorram problemas de segurança de alimentos.

Fato é que a IA desempenha um papel fundamental na segurança de alimentos, ajudando a detectar e prevenir a contaminação de alimentos, prever e mitigar riscos, melhorar a rastreabilidade dos alimentos e a eficiência dos sistemas de inspeção de alimentos.

Há, inclusive, emprego da IA para atingir maior rastreabilidade da complexa cadeia de produção de alimentos (produção, processamento, distribuição, venda, consumo), permitindo que as empresas possam ganhar mais tempo em caso de um recall de alimentos ou outro problema de segurança de alimentos.

Por fim, com a utilização da IA na indústria alimentícia, resta claro que existem diversas vantagens não apenas financeiras, mas também institucionais, considerando a crescente demanda por produtos mais saudáveis e sustentáveis. As empresas ganham credibilidade e um grande impulso concorrencial ao demonstrarem aderência à fabricação de produtos que prezam pela saúde e bem-estar dos consumidores.

 Referências:

1.  Disponível em: https://www.abdi.com.br/projetos/mapa-da-digitalizacao-das-mpes-brasileiras. Acesso em 18 JUN 2023

2.  Disponível em: www.portaldaindustria.com.br/estatisticas/pqt-investimentos-em-industria-40/#:~:text=Entre%20o%20in%C3%ADcio%20de%202016,investir%20nessas%20tecnologias%20em%202018. Acesso em 18 JUN 2023

 3.   Disponível em: https://brasil.un.org/pt-br/68525-fao-se-o-atual-ritmo-de-consumo-continuar-em-2050-mundo-precisar%C3%A1-de-60-mais-alimentos-e-40. Acesso em 18 JUN 2023

4.   FAO. Food Fraud-Intention, Detection, and Management. Food Saf Tech Toolkit Asia Pacific No 5 Bangkok. 2021;44.

 Autores:

Getlaine Coelho Alves
Sócia da Lee, Brock e Camargo Advogados, graduada pela Universidade Nove de Julho. Pós-graduada em Direito Civil e Processual Civil pela Escola Paulista de Direito (EPD). Especialista em Direito do Consumidor pelo Centro Universitário FMU. Especialista Compliance pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). Especialista em LGPD e especializanda em Direito Digital e Inteligência Artificial pela Pontifícia Universidade Católica (PUC).


Mateus Reis dos Santos Alves
Advogado de Direito Digital na Lee, Brock, Camargo Advogados, Graduado em Direito pela Universidade Cândido Mendes – Centro (UCAM). Pós Graduando em Direito Digital pelo Universidade Estadual do Rio de Janeiro e Instituto de Sociedade e Tecnologia (UERJ/ ITS-Rio)

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Dados confiáveis são essenciais para a segurança dos alimentos

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Vivemos em um mundo globalizado e a cadeia produtiva de alimentos ganhou dimensões jamais vistas. No seu prato pode haver ingredientes vindos de várias partes do mundo, e neste cenário, o Brasil tem um papel fundamental, pois é um estratégico player na exportação de alimentos, tanto commodities agrícolas quanto produtos industrializados.

Segundo Frank Yiannas, atual vice-comissário do FDA (Food and Drug Administration):

“Uma melhor segurança dos alimentos começa e termina com melhores dados”.

Dados confiáveis de rastreabilidade são essenciais não apenas para recall eficiente, mas também para análise de causa-raiz de eventos de DVAs (Doenças Veiculadas por Alimentos), ajudando a entender, analisar, corrigir e prevenir novas ocorrências.

A rastreabilidade começa com a coleta de dados. Tratando-se de cadeias de suprimentos complexas e multissetoriais que se estendem por todo um sistema global, a comunicação de dados é fundamental para a rastreabilidade rápida e eficaz de ponta a ponta.

Com esta visão, o FDA incorporou temas sobre compartilhamento, qualidade e análise de dados em cada um dos elementos principais do documento  “Nova era de segurança dos alimentos mais inteligente” que pode ser acessado aqui. Este é um projeto que adota uma nova abordagem para a segurança dos alimentos, alavancando a tecnologia e outras ferramentas e formas de trabalho para tornar a cadeia produtiva de alimentos mais segura, digital e rastreável.

Em poucas palavras, trata-se da adoção, mais do que esperada e lógica, de elementos da indústria 4.0 em suporte à segurança dos alimentos, entre eles:

Dispositivos de Internet das coisas (IoT) que facilitam a coleta de dados

Dispositivos conectados à internet para coletar dados de segurança e rastreabilidade de alimentos com o uso de sensores podem ser usados para monitorar as condições climáticas no campo, variáveis operacionais nos processos, limites de controle em pontos críticos e muito mais.

Os scanners de identificação por radiofrequência (RFID) podem ser usados para rastrear os movimentos de produtos alimentícios marcados, apoiando os esforços de rastreabilidade de alimentos do campo ao garfo.

A variedade de sensores, câmeras, scanners e outros dispositivos IoT capacitam os atores da indústria de alimentos a acessar e coletar dados com mais rapidez, confiabilidade e eficácia do que aqueles coletados com trabalho humano, e claro, reduzindo os riscos de erros e fraudes.

Os dados coletados por esses dispositivos podem ser usados para gerenciar desvios de segurança dos alimentos em tempo real, recuperar do mercado rapidamente produtos inseguros e criar modelos preditivos valiosos para os stakeholders do segmento alimentício.

Inteligência artificial (AI) para análise de dados aprimorada

Com grandes conjuntos de dados ao seu alcance, muitas organizações estão buscando como ferramenta-chave o uso da AI para analisar seus dados de segurança dos alimentos de forma mais assertiva.

As agências reguladoras também estão aproveitando a nova tecnologia de análise de dados. O FDA, por exemplo, planeja aplicar modelos preditivos aos produtos alimentícios regulamentados, pois se tiver uma base de dados confiável, há como os algoritmos ajudarem a prever riscos futuros e assim poder agir preventivamente.

A inteligência artificial permite uma capacidade de análise de dados muito mais ampla, combinando informações e extrapolando resultados pelo uso de modelos matemáticos preditivos.

À medida que a cadeia global de abastecimento de alimentos se torna cada vez mais ampla e complexa, a indústria de alimentos precisa se integrar, buscando a sinergia de soluções baseadas em dados confiáveis, expandindo a adoção de tecnologias que permitem a coleta, troca e análise de dados. Este é o futuro da segurança de alimentos, um caminho que já está sendo trilhado e que não tem mais volta.

Para se aprofundar um pouco mais sobre as tecnologias da Industria 4.0 que podem ser aplicadas à cadeia produtiva de alimentos, leia os artigos sobre os “Impactos da 4ª revolução industrial no segmento de alimentos parte 1parte 2“.

E você, como gerencia dados sobre a segurança dos alimentos? Deixe seu comentário!

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O potencial da Indústria 4.0 favorecendo a segurança dos alimentos

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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!

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Inteligência das coisas aplicada à Segurança dos Alimentos

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O mundo vem sofrendo transformações em progressão geométrica: hoje 2/3 do mundo estão conectados por smartphones que são usados para se comunicar, pesquisar, fazer compras, se localizar, etc, e a perspectiva é de que até 2020 esse número aumente para 75%, um reflexo da redução nos custos da tecnologia que vem tornando estes aparelhos muito mais acessíveis. Em breve serão commodities, e claro, isso afeta também os meios de produção e os processos industriais no segmento de alimentos e bebidas, pois eles podem se tornar um importantíssimo aliado à segurança dos alimentos/ food safety.

Lembro, sem nostalgia alguma, que no começo de minha carreira a primeira vez que colocaram um computador em minha mesa de trabalho, levei um susto e veio o desespero de dali em diante ter que lidar com aquela máquina que me desafiava. No que “aquilo” me ajudaria? Só para registro, sou do tempo em que se fazia curso de datilografia.

Eu utilizava papel milimetrado e canetinhas coloridas para, com muito capricho, desenhar meus gráficos de Pareto, calculava desvios padrões para determinar capabilidade de processos com minha calculadora que nem era científica, e com minha caneta 4 cores apontava desvios em gráficos de controle. Para que me serviria um computador?

Hoje dou risada desta história, calcular um desvio padrão com 100 variáveis amostrais toma uma manhã inteira de trabalho e há boas chances de erro, mas o Excel em segundos nos permite obter um resultado exato, da mesma forma que constrói um Pareto didático e até em 3D.

Como viver sem a tecnologia, a precisão e a velocidade que ela traz? Além de outra vantagem, a possibilidade de ao invés de se dedicar tanto a cálculos e a construção de gráficos, poder gastar mais tempo melhorando suas análises e interpretações, o que é essencial na assertividade das decisões.

Aqueles tempos eram o começo de algo muito maior que está surgindo com o avanço da chamada “inteligência das coisas” que vai avançar muito rapidamente, devido às já existentes tecnologias para conexão ampla; 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.

Teremos coletas de dados em processos ocorrendo em tempo integral de uma forma muito dinâmica, com decisões sendo tomadas pelos próprios equipamentos.

Com inteligência artificial que dará também um salto nos próximos anos, poderemos usar algoritmos capazes de avaliar inúmeros cenários, com tudo sendo analisado em tempo real e teremos informações precisas quanto à decisão de liberar lotes, rejeitá-los, destinar a reprocesso ou quaisquer outras destinações especiais.

Como exemplo, imagine uma linha industrial com HACCP implantado, nos PCCs sensores farão o monitoramento on-line, em tempo real, por exemplo, num esterilizador numa linha asséptica. Os sensores vão monitorar vazão de processo (tempo de contato), temperatura e viscosidade do produto, com as oscilações naturais do processo considerando o cálculo de letalidade (F0) e o binômio tempo x temperatura, mais a viscosidade para determinar o fluxo laminar ou turbulento, o sistema será capaz de dar inputs quanto ao controle de vazão ou ao aumento ou redução de temperatura, e se algo fugir ao limite crítico, imediatamente será também capaz de dar uma ordem de desvio do produto para não seguir adiante, podendo ser reprocessado ou eliminado, isso tudo sem depender da intervenção de um operador.

Caso um desvio deste ocorresse, uma mensagem de alerta poderia também ser enviada a um computador, tablete ou smartphone de um supervisor de processos, para que acompanhasse este tipo de evento.

Devido à inteligência artificial, sistemas também poderão ser capazes de aprender a ir tomando ações de melhoria contínua de forma independente, para que potenciais desvios ocorram cada vez menos e os processos sejam cada vez mais seguros, gerando menor probabilidade de reprocesso.

Digamos que sozinhos monitoramentos de PCCs serão capazes de ir avançando em sigmas.

O sistema poderá também montar estatísticas e gerar automaticamente gráficos de verificação, assim como informar previamente quando instrumentos precisam ser calibrados, inclusive fazendo testes de cross-checking entre diferentes dispositivos de medição instalados numa linha industrial.

Com estas tecnologias, associadas com a 4ª revolução industrial, estima-se que poderão ser reduzidos até 30% dos custos de operação, e ainda, aumentar o tempo de vida das máquinas em até 20%, justamente por evitar custos de não qualidade, de manutenções e com menos intervenção dos operadores as máquinas tendem a ter menos defeitos, quebras e falhas.

Isso não é o futuro, não é o amanhã, isso já chegou e já tem empresas fazendo uso da inteligência das coisas, e cabe a nós profissionais de food safety visualizarmos todo o seu potencial, e claro, estarmos preparados para a revolução 4.0 que está em pleno curso neste momento.

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