A inteligência artificial (IA) está impactando rapidamente quase todos os setores e transformando o mundo. Isso também é verdade para os envolvidos no negócio de laticínios.

Por exemplo, a qualidade inferencial baseada em IA, o controle avançado baseado em modelos e a otimização em tempo real, juntamente com insights preditivos baseados em modelos de visão e manutenção preditiva, são usados atualmente em equipamentos de processamento de laticínios.

Atualmente, estima-se que o uso de IA no mercado de alimentos e bebidas valha US$ 9,68 bilhões em 2024 e espera-se que atinja US$ 48,99 bilhões até 2029, crescendo a um CAGR de 38,3%, de acordo com a Mordor Intelligence.
Jorge Izquierdo, vice-presidente de desenvolvimento de mercado da PMMI, The Association for Packaging and Processing Technologies, observou que outros usos da IA incluem a aceleração da programação de robôs, PLCs, sistemas de inspeção visual e treinamento de câmeras para defeitos de qualidade nas instalações.

“Os benefícios mais comuns que a IA pode oferecer são a integração de sistemas diferentes, a redução da complexidade, o aumento da produtividade e da confiabilidade e a capacitação da força de trabalho com treinamento e suporte”, disse Izquierdo.

Os benefícios

Michael Tay, gerente de plataforma analítica da Rockwell Automation, sediada em Milwaukee, Wisconsin, observou que os benefícios da IA incluem maior rendimento/capacidade de processamento (até 10%), melhor qualidade (redução da variabilidade e da oferta em até 65%) e maior eficiência energética.

Além disso, a detecção de problemas usando IA de visão pode ser de 50% a 75% mais rápida e os gastos com manutenção por produto em massa produzido são reduzidos em até 35%.

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“Um amplo conjunto de operações de exploração e secagem aumentou o rendimento em mais de 10%, em média, em dezenas de linhas por diferentes processadores”, disse Tay.

“Esses mesmos clientes reduziram a secagem excessiva, movendo suas médias de pó ou concentrado 50% em direção à sua especificação, com um equivalente ou insignificante fora da especificação e, como resultado dessas duas melhorias, reduziram o gasto de energia por tonelada produzida entre 5% e 10%.”

Essas conquistas, observou ele, foram obtidas com o controle preditivo de modelos validado pelo setor, que impulsiona o desempenho continuamente e gerencia as restrições de equipamentos e produtos em tempo real.

“A maioria dessas aplicações é suportada por modelos de previsão de qualidade em tempo real para controlar as especificações manuais do laboratório com estimativas em tempo real”, disse Tay.

“E os projetos subsequentes aproveitam a redução da variabilidade da umidade do produto para melhorar a distribuição de gordura e proteína até a metade da especificação do produto, com outros componentes aproveitados em produtos nutracêuticos.”

Da mesma forma que a produção de queijo cremoso (desde a mistura da composição, programação da maturação e filtragem do produto final) é orientada para reduzir os custos de matéria-prima por massa produzida e, ao mesmo tempo, reduzir a variabilidade da qualidade em 50%, em média, o uso de informações de sensores de máquina com base em IA está sendo usado para monitorar e rastrear a estabilidade do equipamento para fornecer informações preditivas rápidas sobre falhas em desenvolvimento – como operações de centrífuga – para apoiar a manutenção gerenciada e a detecção precoce de problemas antes que eles se tornem críticos ou prejudiciais para equipamentos essenciais e móveis.

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“Um cliente está aproveitando os modelos preditivos de alta velocidade para prever e ajustar os volumes de enchimento em frascos de viscosidade variável, de modo que as pastas de maionese e queijo estão reduzindo o excesso de enchimento em mais de 50%, com enchimento insuficiente insignificante”, disse Tay. “Outros produtos estão sendo investigados.”

Sushil Verma, cofundador do Austin Data Labs da Ever.Ag, observou que a integração da IA avançou significativamente além dos equipamentos para abranger todos os processos de produção de laticínios.

“Notavelmente, as soluções orientadas por IA no nível da fazenda incluem a otimização das composições de ração, o rastreamento da saúde dos animais e a avaliação da prontidão para a fertilização usando dados sofisticados de sensores”, disse ele. “Esses aplicativos não apenas simplificam as operações, mas também melhoram o bem-estar animal e a qualidade do leite, impactando diretamente a produtividade e a eficiência da fazenda.”

Algumas das principais áreas em que a IA melhorou a eficiência são a otimização do rendimento do queijo, a otimização do transporte e o planejamento de vendas e operações.

“Ao aplicar a IA para otimizar o transporte de leite, as rotas de transporte de grãos e gado e as programações de entrega, conseguimos reduzir os custos e melhorar a prestação de serviços”, disse Verma. “No âmbito da produção, as ferramentas de IA têm sido fundamentais para otimizar o rendimento do queijo, gerenciando melhor variáveis como culturas iniciais e qualidade do leite de diferentes insumos agrícolas.”

Mikael Bengtsson, diretor de estratégia da Infor para o setor de alimentos e bebidas, viu a IA fazer grandes incursões no setor de laticínios.

“Quando falamos de IA, precisamos considerar que existem diferentes tipos de IA – o aprendizado de máquina, o aprendizado profundo, a IA generativa e, depois, a automação de processos robóticos, que pode ter um componente de IA”, disse Bengtsson. “Hoje, a maioria dos clientes está pensando em IA em termos de aprendizado de máquina, e isso pode ser no nível agrícola, na fabricação ou em outras partes da cadeia de suprimentos.”

Um dos grandes aspectos do aprendizado de máquina é ter sensores em diferentes lugares, como no chão de fábrica ou em equipamentos, e medir a umidade, a temperatura, as vibrações e vários outros fatores importantes para os produtos lácteos.

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“Esses sensores medem e coletam toneladas de dados, quase dados demais, especialmente para os humanos analisarem”, disse Bengtsson. “Essa é a beleza das máquinas e da IA: a tecnologia pode facilmente digerir, consumir e dar sentido a esses dados. Ela pode ver como o equipamento está funcionando e recomendar as melhores maneiras de fazer melhorias.”

No nível da fazenda, Bengtsson disse que é um conceito semelhante, com sensores de IA medindo e analisando dados importantes nos campos, descobrindo tendências e anormalidades e obtendo recomendações de melhorias.

“Isso poderia ser algo reativo no lado da manutenção, onde algo está quebrado e eu vou consertar”, disse Bengtsson. “Agora pode ser preditivo e você pode ver o que vai acontecer antes do surgimento de um problema.”

Melhoria da produtividade

Um dos clientes de laticínios da Infor, a Amalthea, fabricante de queijo de cabra na Holanda, sempre coletou dados sobre seu processo de fabricação, mas historicamente demorava um pouco para analisar e fazer qualquer mudança substancial.

“Implementamos IA para eles, de modo que agora podem implementar coisas quase em tempo real”, disse Bengtsson. “Eles podem ver o que está acontecendo com o rendimento dos ingredientes e fazer ajustes para melhorar o rendimento instantaneamente, o que os ajuda a obter mais e proporciona um produto mais consistente.”
O uso da IA, observou Bengtsson, ajuda a melhorar a eficiência de todos os envolvidos no setor de laticínios.

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“Quando falamos em monitorar equipamentos e consertar coisas antes que elas quebrem, isso obviamente ajuda a aumentar a eficiência”, disse ele. “Mas o que acontece também é que, se uma linha de produção parar, você pode desperdiçar metade de um tanque, perdendo lucro e aumentando o desperdício de alimentos, o que faz uma grande diferença. A Amalthea viu isso em primeira mão.”

No processo de produção de laticínios, muitos parâmetros de qualidade são capturados por amostragem manual do operador e transportados para laboratórios de qualidade que fornecem resultados disponíveis periodicamente para os operadores da fábrica.

“A IA aproveita um histórico de qualidades laboratoriais de umidade, composição, cor, sólidos, textura e viscosidade para mapear modelos de temperatura, pressões e fluxos disponíveis em tempo real, entre outras medições úteis, para fornecer um aplicativo virtual preditivo em tempo real”, disse Tay.

“Isso permite o controle de qualidade em tempo real e em circuito fechado do feedback do operador disponível anteriormente de forma intermitente ou, pelo menos, do feedback preditivo em tempo real. A produção fora da especificação é reduzida a níveis insignificantes, e a entrega é reduzida por um feedback mais rápido e imediato, projetado para aprender e se adaptar à qualidade produzida pelo equipamento.”

Fazendo a diferença

A Rockwell tem um longo histórico de sucesso com o uso de IA no setor de laticínios, que inclui tudo, desde a melhoria do processamento de leite cru, processamento de produtos lácteos em pó ou acabados a partir de leite, manteiga e queijos, e produtos derivados, incluindo iogurte.

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“A IA está predominantemente focada em soluções de código reduzido, visando o suporte para nossos clientes OT regulares e gerando valor em pacotes mais fáceis de aplicar, desde nossos aplicativos Virtual Online Analyzer até soluções mais amplas do Soft Sensor”, disse Tay.

“Também temos nossa solução de manutenção preditiva AutoML baseada em dispositivos inteligentes por meio de aplicativos de manutenção preditiva baseados em medições mais avançadas e direcionadas, além do controle preditivo de modelos que tem impulsionado o desempenho de laticínios em todo o setor desde 1996, por meio de novos aplicativos recém-lançados.”

A IA baseada em visão ou câmera da empresa é uma de suas tecnologias mais recentes em uma área em que o alto valor, as expectativas e as fortes necessidades de usabilidade mais simples geram valor e interesse do cliente.

“A Rockwell está focada em aplicativos adaptáveis, fáceis de implementar e manter, incluindo um monitoramento de dispositivo inteligente que aproveita os drives RA e anomalias conhecidas em que o drive do equipamento é aproveitado como sensor de equipamento móvel ou rotativo”, disse Tay. “A RA mapeia sua IA adequada à finalidade para drives modernos inteligentes e [é capaz de fornecer] alertas de falha pré-mapeados em horas.”

Isso também fornece uma instância de alerta local ou exclusiva, simples de rotular, para que os técnicos possam investigar um problema novo e não identificado, fazer reparos e rotular padrões de alerta para a próxima vez.

Além da manutenção, o papel da IA se estende à otimização das operações em nível de planta. Por exemplo, os algoritmos de IA são usados para vincular dados em nível de fazenda com o rendimento do produto, o que é crucial para gerenciar as variáveis que influenciam a eficiência e a qualidade da produção de queijo.

“As tecnologias de IA também são amplamente usadas no monitoramento e na garantia da qualidade dos produtos lácteos, desde a ordenha até a embalagem”, disse Verma.

“Em especial, os modelos de IA vinculam a qualidade do leite diretamente aos alimentos e medicamentos dados aos animais, garantindo que apenas o leite da mais alta qualidade seja usado em produtos como o queijo, em que a otimização do rendimento é fundamental.”

Os dados geram informações e o aproveitamento dos sistemas de gerenciamento de informações laboratoriais e de historiadores de processos como um modelo de dados de qualquer operação de processamento integrado impulsiona os sistemas de IA.

“Para aplicativos de manutenção preditiva, os aplicativos pré-construídos que podem ser adaptados on-line são os mais simples, mas para análises preditivas baseadas em medições mais tradicionais, é extremamente útil ter um histórico útil de dados sobre alvos de equipamentos, incluindo o tempo até a falha ou o reparo e a identificação dos reparos classificados necessários”, disse Tay.

“A maior parte da IA vai aproveitar a medição disponível capturada em historiadores de processos ou arquivos de dados ou lagos de dados semelhantes, mas um modelo de dados e algum conhecimento do processo ajudam os usuários a filtrar as informações para sinais relevantes e evitar ou eliminar correlações espúrias, fatores de confusão e outros desafios de dados/IA.”

Olhando para o futuro

Muitos especialistas em laticínios acham que os sistemas de visão vão se expandir para soluções mais fáceis de usar e confiáveis à medida que a IA se tornar mais capaz.

“Em seguida, a integração de uma série de tecnologias (visão, com medição, com dados de dispositivos inteligentes) será integrada em lagos de dados úteis com um modelo de dados para permitir que novos problemas direcionados sejam rapidamente modelados e direcionados para melhorar a colaboração entre humanos e IA e gerar maior valor ao resolver desafios mais complexos”, disse Tay.

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A área em que a IA realmente fará diferença para o setor de laticínios, observou Bengtsson, é a de suporte a decisões.

“Não é que a IA faça isso por você, mas trata-se de coletar os dados, dar sentido a tudo isso e fornecer ajuda”, disse ele. “No final das contas, esse suporte pode melhorar muito a vida de qualquer pessoa envolvida com o setor de laticínios.”

As tecnologias emergentes de IA que prometem revolucionar ainda mais o setor de laticínios incluem modelos mais avançados de aprendizado de máquina para processamento de dados em tempo real e tomada de decisões na borda.

“Essas tecnologias permitirão ajustes ainda mais personalizados e imediatos na produção e no processamento de laticínios”, disse Verma. “Os desafios provavelmente girarão em torno do dimensionamento dessas tecnologias em ambientes agrícolas variados e da manutenção de medidas rigorosas de segurança de dados para proteger dados confidenciais da fazenda e da produção.”