CARACTERÍSTICAS
Modelo predictivo capaz de determinar los ajustes óptimos de fábrica de acuerdo al análisis de los datos de producción históricas.
IMPACTO
Reducción del tiempo de ajuste de los molinos y mejora del rendimiento de transformación.
LOGROS
Mejora del proceso productivo de la fábrica basando la toma de decisiones en datos objetivos y algoritmia avanzada.
PROBLEMA EMPRESARIAL
El proyecto Norman está transformando la industria de la molinería, un sector clave en la cadena agroalimentaria, gracias a la implementación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial. Esta iniciativa busca maximizar la eficiencia, reducir el impacto ambiental y asegurar la calidad del producto final.
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.
Esta innovación tecnológica permite:
- Optimización en tiempo real del proceso de mucha, aumentando el rendimiento de producción.
- Mejora constante de la calidad del producto final mediante el ajuste automático de variables
- Implementación de sistemas de mantenimiento predictivo que minimicen los tiempos de parada y reducen los residuos.
- Reducción del consumo energético, con un ahorro de costes operativos.
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.
