Bloga
Edukien aurkibidea
Ekoizpen-prozesuan desbideratze bat hautematea, lote bat bere osaeraren arabera sailkatzea edo lehengai baten kalitatea egiaztatzea: erabaki horiek hartzeko, informazio fidagarria behar da, denbora errealean. Zure produktuaren kalitatea ezagutzeko itxaronaldia murrizteak aukera ematen du lehenago jarduteko eta ekoizpena hobeto kudeatzeko.
Infragorri hurbileko espektroskopiak (NIR, Near Infrared Spectroscopy) elikagaien eta lehengaien propietate fisiko-kimikoak azkar aztertzeko aukera ematen du, laginak suntsitu beharrik gabe. Aplikazio bakoitzerako baliozkotutako datuak aztertzeko ereduekin batera erabilita, kalitate-kontrolak bizkortzen, analisien kostuak murrizten eta ekoizpen-instalazioetan gertatzen denari buruzko informazio gehiago eskuratzen laguntzen du.
AZTIn urteak daramatzagu teknologia horretan oinarritutako aplikazioak ikertzen, baliozkotzen eta ezartzen, helburu argi batekin: nekazaritzako elikagaien industriari prozesuen kontrola hobetzeko, galerak murrizteko eta azken produktuaren fidagarritasuna handitzeko tresna digitalak eskaintzea, elikagaien kalitatearen eta segurtasunaren kontrola hobetzeko bidean aurrera egin dezan.
NIR espektroskopia (ingelesez, Near-Infrared Spectroscopy, infragorri hurbileko espektroskopia) material edo elikagai baten barruan zer dagoen aztertzeko teknika bat da. Horretarako, begiz ikusten dugun kolore gorritik haratago dagoen argi ikusezina erabiltzen du, produktua ukitu edo kaltetu gabe.
NIR argiak produktuan eragiten duenean, maiztasun jakin batzuk xurgatzen dituzte ura, gantzak, azukreak edo proteinak bezalako molekuletan dauden talde funtzionalek. Xurgapen horrek espektro bereizgarri bat sortzen du, matrize bakoitzaren barne-osaera islatzen duen «eredu» edo «hatz-marka» moduko bat.
NIR espektroek informazio baliagarri ugari duten arren, ezin dira zuzenean interpretatu. Seinale konplexu hori elikagaien kalitatearekin edo segurtasunarekin lotutako parametro bihurtzeko, ezinbestekoa da kimiometria erabiltzea. Diziplina horrek estatistika aurreratua eta modelizazio matematikoa uztartzen ditu, machine learning edo ikaskuntza automatikoko teknikak barne, informazio erabilgarria ateratzeko. Horri esker, NIR espektroskopia industria-sektoreari berehalako datu fidagarriak eskaintzeko gai den iragarpen-tresna bihurtzen da.
NIR espektroskopia azkarra, ez-suntsitzailea, garbia eta ekonomikoa da. Analisi-metodo tradizionalek ez bezala, ez du erreaktiborik behar, ez du hondakin arriskutsurik sortzen eta emaitzak denbora errealean lortzeko aukera ematen du. Ezaugarri jasangarri eta eraginkor horiek erraztu dute teknologia ekoizpen-lerroetan erabiltzea eta txertatzea, bereziki egunero lote ugari kudeatzen diren edo kalitate-parametroak etengabe kontrolatu behar diren instalazioetan.
Abantaila horiek onura zuzenak dakartzate elikagai-sektorearentzat:
Azkartasuna: analisiak segundo gutxitan egiten dira.
Etengabeko monitorizazioa: ekoizpen-prozesua eten gabe kalitate-parametroen jarraipena egiteko aukera ematen du.
Prozesu ez-suntsitzailea: elikagaiak aztertzeko suntsitu beharrik ez dagoenez, ekoizpenaren % 100 kontrolatzera edo monitorizatzera irits daiteke.
Analisi-kostuen murrizketa nabarmena: kontsumigarriak eta laborategiko analisi luzeak saihesten dira.
Ekoizpen-lerroan aplikatzeko aukera: prozesuak monitoriza daitezke ekoizpena gelditu gabe.
Elikagaien segurtasun handiagoa: desbideratzeak edo aizunketak detektatzen laguntzen du, produktua merkatura iritsi aurretik.
Oro har, NIR espektroskopia funtsezko teknologia da elikagai-industria digitalizatuago, eraginkorrago eta jasangarriago baterantz aurrera egiteko, erabakiak denbora errealeko datuetan oinarrituta hartzeko aukera ematen baitu.
NIR espektroak interpretatzea teknika honen erronka nagusietako bat da, lortutako seinaleak informazio konplexua, gainjarria eta dimentsio anitzekoa biltzen baitu. Beste analisi-teknika batzuetan, gailur bakoitza zuzenean lotzen da osagai jakin batekin. NIR espektroskopian, ordea, espektro berean hainbat bibrazio molekular eta gainharmoniko gainjartzen dira. Horregatik, ezin da zuzenean interpretatu, eta tratamendu matematiko aurreratua behar da informazio kimiko erabilgarria ateratzeko.
Hori dela eta, kimiometria teknologiaren oinarri nagusia da. Diziplina horrek eskaintzen ditu espektro gordinak elikagai-industrian zuzenean aplikatzeko moduko informazio erabilgarri eta fidagarri bihurtzeko behar diren metodo estatistikoak eta algoritmoak.
Hauek dira haren eginkizun nagusiak:
1. Espektroaren aurretratamendua
Lehenik eta behin, kimiometriak seinalearen aurretratamendua egiten du, zarata, dispertsioa eta tresnen ondoriozko aldakortasuna murrizteko zuzenketak aplikatuz. Deribatuak, dispertsioaren zuzenketak edo leuntze-teknikak bezalako metodoen bidez, espektro edo seinale garbiagoak eta elkarren artean konparagarriagoak lortzen dira. Urrats hori ezinbestekoa da ondorengo analisietarako.
2. Patroien identifikazioa
Osagai Nagusien Analisia (PCA, ingelesezko sigletan) bezalako teknikei esker, laginen arteko antzekotasunak identifika daitezke, anomaliak hauteman eta lehen begiratuan oharkabean pasatuko liratekeen joerak bistaratu. Analisi horiek produktuak multzokatzen, aizunketak antzematen edo portaera anomaloa duten loteak bereizten laguntzen dute.
3. Iragarpen-eredu kuantitatiboak eta kualitatiboak
Hurrengo urratsa eredu kuantitatiboak eta kualitatiboak eraikitzea da. PLSR (karratu txikienen bidezko erregresio partziala), PLS-DA (karratu txikienen bidezko analisi diskriminatzaile partziala) edo ikaskuntza automatikoko (machine learning) beste algoritmo batzuk erabiliz, informazio espektrala erreferentziazko metodoen bidez lortutako parametro fisiko-kimikoekin erlazionatzen da (hezetasuna, gantza, gatza, heldutasuna eta abar).
Horrela, espektroak «kurba» hutsak izatetik denbora errealeko iragarpenak izatera igarotzen dira, eta produktua laborategiko analisirik egin gabe ebaluatzeko aukera ematen dute.
4. Datu-bolumen handien kudeaketa
Gainera, kimiometriak datu-bolumen handiak kudeatzea eta interpretatzea errazten du. Izan ere, NIR espektro bat lagin bakoitzeko ehunka aldagairekin erlaziona daiteke. Konplexutasun hori kudeatzeko, datuak egituratu, interpretatu eta eredu sendoak sortzeko erabiltzeko gai diren tresna estatistikoak behar dira.
Oro har, NIR espektroskopia eta kimiometria batera erabiltzeak prozesu eraginkorragoak, erreproduzigarriagoak eta datuetan oinarrituak garatzeko aukera ematen dio industriari. Horrela, ziurgabetasuna murrizten da eta kalitate-kontrola etengabe eta modu jasangarrian hobetzen da.
Ikerketa-proiektuetan eta industriarekin lankidetzan, AZTIk teknologia honen hainbat aplikazio garatu ditu elikagai-industriako kalitatea eta segurtasuna kontrolatzeko, besteak beste:
Akrilamida detektatzea.
Esne-industriako instalazioetako efluenteak monitorizatzea.
Elikagai freskoak eta aurrez izoztutako elikagaiak bereiztea.
Ura eta gehigarriak injektatu zaizkien produktuak detektatzea.
Saltsak egiteko prozesua monitorizatzea.
Elikagaien gatz-kantitatea kontrolatzea.
Fruten heldutasuna ebaluatzea.
Elikagaien osaera aztertzea (gantza, proteinak, hezetasuna, errautsak eta bestelako osagaien kantitateak zehaztea).
Azpiproduktuen kalitatea kontrolatzea.
Lan-ildo horiek industriaren behar zehatzei erantzuten diete: lehengaien ezaugarriak egiaztatzea, prozesuen bilakaeraren jarraipena egitea eta produktuen nahiz azpiproduktuen kalitatea ebaluatzea. Aplikazio bakoitzerako, elikagaiaren ezaugarrietara eta erabilera-baldintzetara egokitutako ereduak garatu eta baliozkotu behar dira.
Ikuspegi horren aplikazioetako bat Xpectra da, AI Talentumek AZTIren babes zientifiko eta teknikoarekin garatutako irtenbidea. NIR sentsoreak, adimen artifiziala eta aplikazio bakoitzera egokitutako iragarpen-ereduak uztartzen ditu.
Lehen aplikazioa arrain-olioaren kalitatea kontrolatzeko garatu da, ekoizpena sailkatzeko eta kudeatzeko erabakiak errazteko helburuarekin.
AI Talentumek plataforma teknologikoa, softwarea, NIR ekipo komertzialekiko integrazioa eta laguntza teknikoa eskaintzen ditu. AZTIk, berriz, NIR espektroskopian duen esperientzia baliatzen du, baita erreferentziazko metodoekin alderatuta kimiometria-ereduak garatzeko, kalibratzeko eta baliozkotzeko duen ezagutza ere.
Irtenbideak NIR ekipoak, softwarea eta baliozkotutako ereduak integratzen ditu, ekoizpen-instalazioetako langileek espektroskopiari buruzko ezagutza aurreraturik izan gabe emaitzak kontsultatu eta interpretatu ahal izan ditzaten. Horrela, produktuen eta lehengaien kalitate-analisia enpresaren eguneroko jardunera hurbiltzen du, eta kalitateari buruzko informazioa ekoizpenari buruzko erabaki bihurtzen laguntzen du.
Kontsultatu nola funtzionatzen duen Xpectrak eta nola egokitu daitekeen zure produktura.