El algoritmo desarrollado por Dribia indica de forma rápida los ajustes adecuados de los molinos para asegurar un buen proceso de molturación. Nos permite acelerar el proceso de ajuste inicial y acompañar a los molineros en la toma de decisiones."
CARACTERÍSTICAS
Optimización de los ajustes de los molinos para maximizar el rendimiento de transformación de trigo a harina.
IMPACTO
El algoritmo genera una propuesta de ajuste inmediata que, integrada en el sistema MES de la fábrica, guía a los molineros en el proceso de ajuste de los molinos.
LOGROS
Acelera el ajuste de todo el conjunto de los molinos y proporciona una predicción del rendimiento esperado del lote, con errores inferiores al 5%.
PROBLEMA EMPRESARIAL
En el proceso de transformación de trigo a harina, un indicador clave es el rendimiento de la transformación, que es la proporción de trigo vs. centeno que se obtiene como resultado de la mucha. Es deseable conseguir el máximo rendimiento sin comprometer la calidad de la harina resultante. Para conseguir este equilibrio, el jefe de molinería debe ajustar, de acuerdo con su experiencia y las características particulares del trigo que debe moler, cada uno de los molinos (alrededor de 20) de la fábrica. Éste es un proceso manual, guiado por la experiencia del operario y difícilmente protocolarizable.
LA SOLUCIÓN DE DRIBIA
Liderado por el Clúster Digital de Cataluña y con el apoyo de empresas como Farinera Coromina y AETECH, Norman aplica algoritmos predictivos para optimizar el proceso de transformación del trigo en harina. A través de modelos que conectan las características del grano con los parámetros operativos, se logra ajustar variables a tiempo real, garantizando un uso óptimo de los recursos.
Hemos desarrollado un algoritmo que a partir de datos como el tipo de trigo y los resultados de análisis de laboratorio del trigo; propone los ajustes óptimos de los molinos y el consumo de energía esperado por cada motor. El sistema utiliza un algoritmo de optimización bayesiana para encontrar la mejor configuración entre los más de 20 motores que mueven el sistema de molinos en menos de dos minutos. La solución propuesta por el algoritmo proporciona indicaciones directas a los molineros del ajuste a aplicar en cada molino para conseguir el mejor rendimiento de transformación de trigo en harina preservando la calidad del producto final.
El impacto del proyecto Norman, financiado en el marco de la convocatoria de AEI 2024, se extiende más allá de la producción de harina. Esta iniciativa transforma no sólo el proceso de mucha, sino también toda la cadena de valor agroalimentaria, demostrando el potencial de la tecnología para combinar eficiencia operativa y respeto por el medio ambiente.
