En una planta de alimentos y bebidas, un producto fuera de especificación no representa únicamente un problema de calidad. También significa materias primas desperdiciadas, horas de producción perdidas, retrabajos, mayor consumo energético y posibles retrasos en las entregas.
El verdadero problema aparece cuando la planta descubre las desviaciones demasiado tarde, cuando ya se han fabricado cientos o miles de unidades bajo condiciones inadecuadas.
Muchas empresas cuentan con sistemas PLC, SCADA, Sistemas MES e historiadores que registran continuamente temperaturas, presiones, caudales, velocidades y otras variables críticas. Sin embargo, disponer de datos no significa disponer de información suficiente para anticipar problemas de calidad.
Aquí es donde AVEVA Advanced Analytics para la industria alimentaria puede aportar valor. Mediante inteligencia artificial y Machine Learning, permite transformar los datos históricos y en tiempo real de la planta en conocimiento operativo, construir modelos predictivos sin necesidad de programar e identificar las condiciones de producción que favorecen la calidad, la eficiencia energética y un mejor aprovechamiento de la capacidad instalada.
La oportunidad no consiste simplemente en recopilar más información, sino en utilizar los datos existentes para detectar desviaciones antes de que se conviertan en desperdicios y pérdidas económicas.
1. ¿Por qué se producen desviaciones de calidad en la industria alimentaria?
La variabilidad del proceso productivo es una de las principales causas de productos fuera de especificación. Su origen suele encontrarse en tres factores que interactúan entre sí.
Materias primas con características variables
Los ingredientes pueden presentar diferencias de humedad, composición, concentración, viscosidad o propiedades físico-químicas.
Por ejemplo, una planta de productos lácteos puede recibir materias primas con características diferentes entre lotes. Si las condiciones de procesamiento permanecen constantes, estas variaciones pueden afectar la textura, consistencia o calidad del producto final.
Parámetros de proceso inestables
Temperatura, presión, pH, caudal, velocidad de mezclado y tiempo de residencia influyen directamente en los resultados de fabricación.
El problema es que una variable puede encontrarse dentro de sus límites establecidos y, aun así, su combinación con otras variables generar resultados deficientes.
Por ejemplo, una temperatura aparentemente correcta puede producir resultados diferentes dependiendo del caudal, la composición del producto y el tiempo de tratamiento.
En los procesos de fabricación por lotes, mantener la consistencia de las recetas y controlar las condiciones operativas resulta fundamental para reducir las desviaciones de calidad. Una adecuada optimización del sistema de producción Batch permite mejorar el control de ingredientes, dosificación y parámetros de fabricación, proporcionando una base más fiable para aplicar modelos de analítica avanzada.
Equipos que pierden rendimiento
El desgaste de bombas, válvulas, intercambiadores o sistemas de dosificación puede introducir variaciones difíciles de identificar.
Un intercambiador térmico con incrustaciones, por ejemplo, puede alterar progresivamente las condiciones de transferencia de calor y comprometer la uniformidad del proceso.
Estos problemas no siempre provocan una alarma inmediata, pero pueden deteriorar la calidad de manera gradual.
2. El verdadero problema: detectar las desviaciones cuando ya es demasiado tarde
En muchas plantas, el control de calidad depende de mediciones periódicas, inspecciones, resultados de laboratorio y alarmas configuradas mediante límites fijos.
Aunque estos mecanismos son necesarios, pueden resultar insuficientes para identificar patrones complejos de comportamiento.
El problema aparece cuando una combinación anormal de variables comienza a afectar la calidad, pero ninguna supera individualmente su límite de alarma.
La desviación continúa hasta que una inspección o análisis detecta que el producto incumple las especificaciones.
Para entonces, una cantidad importante de producto puede estar afectada.
Esto genera tres consecuencias:
- Más desperdicios: Materias primas y productos terminados que deben rechazarse.
- Más retrabajos: Capacidad productiva utilizada para corregir productos en lugar de fabricar nuevos lotes.
- Mayores costos: Consumo adicional de energía, materiales, mano de obra y tiempo de producción.
Por tanto, una pregunta fundamental para el Gerente de Producción es:
¿Cuánto tiempo transcurre desde que comienza una desviación hasta que la planta consigue identificarla y corregirla?
Reducir ese intervalo puede representar una oportunidad importante para mejorar la rentabilidad.
3. ¿Qué es AVEVA Advanced Analytics y cómo ayuda a mejorar la calidad?
AVEVA Advanced Analytics es una solución de analítica avanzada industrial que transforma los datos generados por los equipos y sistemas de producción en conocimiento operativo para comprender mejor los procesos, anticipar desviaciones y tomar decisiones fundamentadas.
Mediante inteligencia artificial (IA) y Machine Learning, permite analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones de comportamiento y descubrir relaciones entre variables operativas que pueden afectar la calidad, la eficiencia energética y el rendimiento de la producción.
Una de sus principales características es que permite construir y ejecutar modelos de inteligencia artificial y Machine Learning sin necesidad de programar, utilizando tanto datos históricos como información de operación en tiempo real.
De esta manera, los responsables de Producción, Calidad y Operaciones pueden aprovechar la información que ya generan sus instalaciones para desarrollar modelos predictivos, analizar comportamientos futuros y establecer recomendaciones sobre las condiciones más adecuadas para operar.
La finalidad no es únicamente detectar anomalías, sino identificar las condiciones ideales de operación y establecer una referencia que permita mantener el proceso dentro de los parámetros deseados, favoreciendo la mejora continua.
Tres capacidades para convertir los datos en decisiones
AVEVA Advanced Analytics se estructura alrededor de tres capacidades principales:
Predict: anticipar resultados y comportamientos del proceso
Permite desarrollar modelos predictivos que relacionan las condiciones operativas con los resultados esperados de calidad, consumo energético y rendimiento.
Por ejemplo, en una línea de alimentos o bebidas, un modelo puede analizar temperatura, presión, caudal, humedad o concentración para estimar cómo determinadas combinaciones pueden afectar las características del producto final.
Esto ayuda a identificar riesgos de desviación antes de que se reflejen en los resultados de laboratorio o en el producto terminado.
Analyze: identificar patrones y anomalías
La solución permite analizar conjuntamente distintas variables, reconocer comportamientos anormales y encontrar relaciones que podrían pasar inadvertidas mediante los sistemas tradicionales de supervisión.
Sus herramientas de análisis facilitan la creación y utilización de modelos sin necesidad de desarrollar código, acercando las capacidades de analítica avanzada a los equipos responsables de la operación industrial.
Prescribe: recomendar las mejores condiciones de operación
La capacidad prescriptiva utiliza los resultados de los modelos para orientar las decisiones de Producción y Calidad.
En lugar de limitarse a identificar una desviación, ayuda a determinar qué condiciones operativas pueden contribuir a corregirla o evitar que vuelva a producirse.
Estas recomendaciones permiten establecer un camino de mejora basado en datos, con el objetivo de mantener la calidad del producto, aprovechar mejor los recursos energéticos y utilizar eficientemente la capacidad disponible.
El verdadero valor de AVEVA Advanced Analytics consiste en pasar de analizar lo que ya ocurrió a anticipar lo que puede suceder y definir cómo debería operar el proceso para obtener mejores resultados.
Las predicciones y recomendaciones requieren validación técnica y deben aplicarse respetando los límites operativos y las condiciones de seguridad del proceso.
4. Caso de uso: predicción de calidad, eficiencia energética y throughput en procesos industriales
Una de las aplicaciones de Advanced Analytics en la industria consiste en analizar conjuntamente la calidad del producto, el consumo energético y el throughput, entendido como la cantidad de producto que una instalación puede procesar durante un periodo determinado.
Estos tres factores están estrechamente relacionados.
Una planta puede aumentar su velocidad de producción, pero si las nuevas condiciones provocan desviaciones de calidad o incrementan excesivamente el consumo energético, la mejora de productividad puede no traducirse en una mayor rentabilidad.
Por eso, el desafío consiste en identificar las condiciones de operación que permitan mantener la calidad requerida, utilizar eficientemente la energía y aprovechar al máximo la capacidad disponible del proceso.
¿Cómo se aplica Advanced Analytics?
La solución combina mediciones de proceso, como humedad y densidad, con información sobre las características del producto en diferentes etapas de fabricación.
A estos datos pueden incorporarse otras variables relevantes, como temperatura, presión, caudal, velocidad de producción o consumo energético, dependiendo de la instrumentación disponible y las características del proceso.
Mediante modelos de Machine Learning, es posible analizar las relaciones entre estas variables e identificar patrones asociados con determinados resultados de calidad y rendimiento.
Por ejemplo, el modelo puede ayudar a identificar qué combinaciones de humedad, densidad y condiciones operativas se relacionan con un producto conforme a las especificaciones, un menor consumo energético por unidad producida y un mejor aprovechamiento de la capacidad instalada.
De la predicción a la mejora de las condiciones operativas
A partir de los patrones identificados, Advanced Analytics puede ayudar a:
- Predecir la calidad del producto: Estimar características de calidad a partir de las condiciones de proceso, anticipando posibles desviaciones.
- Mejorar la eficiencia energética: Identificar condiciones operativas asociadas con un menor consumo de energía, sin comprometer las especificaciones del producto.
- Mejorar el throughput: Reconocer oportunidades para incrementar la cantidad de producto procesado mediante un mejor aprovechamiento de la capacidad disponible.
- Determinar condiciones de operación recomendadas: Identificar combinaciones de variables que permitan equilibrar calidad, consumo energético y rendimiento productivo.
- Consolidar la mejora continua: Utilizar los resultados del análisis para revisar parámetros, evaluar cambios y establecer referencias de operación basadas en datos.
¿Qué significa esto para una planta de alimentos y bebidas?
En una instalación donde la humedad, la densidad o la concentración influyen en las características del producto, Advanced Analytics puede ayudar a comprender cómo las variaciones de estas propiedades interactúan con las condiciones de procesamiento.
De esta manera, Producción y Calidad no tienen que limitarse a identificar qué lote salió fuera de especificación.
Pueden estudiar qué condiciones contribuyeron a esa desviación, anticipar comportamientos similares y evaluar ajustes que favorezcan una producción más estable.
El objetivo no es producir más a cualquier costo, sino encontrar el equilibrio entre calidad, eficiencia energética y capacidad productiva.
Este enfoque permite convertir los datos de operación en conocimiento aplicable a las decisiones diarias de fabricación, siempre que los modelos estén adecuadamente entrenados, validados y vinculados a procedimientos de actuación., la calidad de los datos, la capacidad predictiva del modelo y las acciones adoptadas por la planta.
5. Cómo calcular el impacto económico de las desviaciones de calidad
Para justificar una inversión en analítica avanzada industrial, es necesario traducir las desviaciones en costos económicos.
Supongamos una planta de alimentos con los siguientes datos hipotéticos:
Si la planta consiguiera reducir un 30 % estas pérdidas, el ahorro potencial alcanzaría los 97.200 $ anuales.
Esta estimación no representa un resultado garantizado de AVEVA. Sirve para ilustrar cómo cuantificar una oportunidad antes de evaluar la inversión.
También deben considerarse los costos de implementación, integración, licencias, mantenimiento y operación de los modelos.
6. ¿Qué necesita una planta para implementar analítica avanzada industrial?
La implementación no comienza comprando software. Comienza identificando un problema de negocio medible.
El primer paso consiste en seleccionar una línea o proceso donde existan pérdidas recurrentes por desviaciones de calidad.
Después es necesario comprobar que se dispone de variables relevantes, datos históricos suficientes y registros que permitan relacionar las condiciones de operación con los resultados obtenidos.
La calidad de los modelos predictivos también depende de la estandarización de los procesos de fabricación. En las plantas que trabajan por lotes, la aplicación de la norma ISA S88 en la industria alimentaria facilita la organización de recetas, equipos y procedimientos, creando condiciones más consistentes para analizar desviaciones y relacionar las variables operativas con los resultados de calidad.
La integración de información procedente de PLC, SCADA, MES e historiadores industriales puede facilitar la construcción de modelos analíticos.
Finalmente, deben definirse responsables, procedimientos de actuación e indicadores para comprobar si las alertas y recomendaciones generan mejoras reales.
Sin capacidad para actuar sobre las desviaciones, incluso un modelo predictivo preciso tendrá un impacto limitado.
7. De controlar la calidad a anticipar sus problemas
La industria alimentaria mexicana necesita evolucionar desde un enfoque centrado exclusivamente en detectar productos defectuosos hacia otro que permita anticipar las condiciones que los generan.
Esto no significa sustituir los controles de calidad tradicionales, sino complementarlos con información predictiva.
El objetivo es que Producción y Calidad puedan intervenir antes, investigar con mayor precisión y aprender de las desviaciones recurrentes.
AVEVA Advanced Analytics puede ayudar a transformar los datos industriales en decisiones preventivas, reduciendo la distancia entre detectar una anomalía y corregir sus consecuencias.
La ventaja competitiva no está en disponer de más datos, sino en utilizarlos para fabricar con mayor estabilidad, menos desperdicios y mejores costos operativos.
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En MES AUTOMATION estamos especializados en automatización industrial, integración de sistemas, soluciones MES, SCADA, digitalización de procesos y análisis predictivo. Nuestra experiencia en el sector de Alimentos y Bebidas permite abordar proyectos que conectan la información de planta con las decisiones operativas.
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No espere a que un producto fuera de especificación se convierta en una pérdida económica. Identifique qué desviaciones puede anticipar con los datos que ya genera su planta.
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Publicado originalmente el 16 septiembre 2026, actualizado el 13 octubre 2026
MES Automation participará como patrocinador en AVEVA Day México 2026