Predicción de calidad con inteligencia artificial

Problema que resuelve

Los procesos agroalimentarios presentan variabilidad e incertidumbre. Depender solo de controles finales dificulta reaccionar a tiempo, incrementa costes y desperdicio.

Qué hacemos y cómo lo hacemos

• Recopilación y estructuración de datos de procesos productivos.
• Desarrollo de modelos predictivos de calidad mediante IA.
• Validación con datos históricos y pruebas piloto.
• Integración en sistemas de control para anticipar desviaciones.
• Formación y acompañamiento en la interpretación de resultados.

Beneficios clave

• Predicción de calidad en tiempo real.
• Reducción de incidencias, mermas y costes.
• Optimización de procesos y mejora de rendimiento.
• Mayor capacidad de anticipación y toma de decisiones.