Meat 4.0 se referă la aplicarea tehnologiilor celei de-a patra revoluții industriale (Industria 4.0) în sectorul cărnii. Componentele industriei 4.0, cum ar fi robotica, Internetul obiectelor, Big Data, realitatea augmentată, securitatea cibernetică și blockchain-ul, au transformat recent multe sectoare industriale și de producție, inclusiv sectoarele agroalimentare, cum ar fi industria cărnii.

Nevoia de soluții digitalizate și automatizate de-a lungul întregului lanț de aprovizionare cu alimente a crescut remarcabil în timpul pandemiei de COVID-19. Lucrarea ”Principles and Applications of Industry 4.0 Technologies in the Meat Industry”, pe care o cităm aici și care i-a avut ca autori pe Noemí Echegaray, Abdo Hassoun și Jose Manuel Lorenzo, de la Centro Tecnológico de la Carne de Galicia, Parque Tecnológico de Galicia, San Cibrao das Vinas, Spain.

Lucrarea introduce conceptul Meat 4.0, pentru a evidenția principalii săi activatori, oferind o imagine de ansamblu actualizată a dezvoltărilor și aplicațiilor recente ale inovațiilor din Industria 4.0 și a tehnicilor avansate în transformarea digitală și automatizarea proceselor din industria cărnii.

O necesitate

Populația mondială crește rapid și se preconizează că va atinge aproximativ 10 miliarde de oameni până în anul 2050. Asigurarea unor alimente suficiente, sigure și durabile pentru toți acești oameni rămâne una dintre provocările cheie viitoare cu care se confruntă umanitatea, în special în scenariul actual de epuizare a resurselor, pandemii și schimbări climatice.

Producția și consumul de carne au crescut în ultimele cinci decenii și este de așteptat ca producția de carne să continue să crească pentru a satisface cererea în creștere de proteine ​​animale.

Cu toate acestea, ca urmare a perisabilității lor ridicate, diferite metode de conservare și procesare au fost aplicate în mod tradițional cărnii și produselor din carne pentru a menține calitatea înaltă și a prelungi perioada de valabilitate a acestora.

Pe de altă parte, o gamă largă de metode analitice a fost investigată de-a lungul anilor pentru a caracteriza carnea și produsele din carne din punct de vedere al calității, siguranței și autenticității.

Dar, multe dintre metodele convenționale de conservare, procesare și analitice nu sunt capabile să facă față provocărilor bine-cunoscute (de exemplu, termenul de valabilitate scurt și eterogenitatea mare) cu care se confruntă industria cărnii, ceea ce face dificilă conservarea, procesarea și analizarea acestora. produse.

Un nou val de tehnologii

În ultimii ani, noile inovații și dezvoltarea unui nou val de tehnologii avansate au revoluționat sistemele alimentare și industria alimentară. Aceste progrese au fost accelerate de apariția multor tehnologii emergente în contextul celei de-a patra revoluții industriale (numită Industry 4.0 sau IR 4.0), care a transformat digital multe sectoare de producție alimentară, inclusiv industria cărnii.

Într-adevăr, ca și alte industrii, industria cărnii a experimentat o transformare semnificativă în timpul revoluției industriale în curs. Iar Industria 4.0 a devenit un subiect interdisciplinar, implicând un set de cunoștințe și tehnologii legate de domeniile fizic, digital și biologic.

Deși nu există un acord general în literatura de specialitate cu privire la facilitatorii Industriei 4.0, cele mai raportate tehnologii din industria alimentară sunt Inteligența Artificială (AI), Big Data (BD), robotica, senzorii inteligenți, Internetul lucrurilor (IoT), realitatea augmentată, securitatea cibernetică și lanțul de aprovizionare.

Capacitatea de digitalizare

Acest interes crescut pentru Industria 4.0 poate fi explicat prin capacitatea sa de a digitaliza industria alimentară prin utilizarea tehnologiilor inteligente interconectate și a platformelor bazate pe web.

Mai multe publicații au indicat că Industria 4.0 și tehnologiile sale au potențialul de a promova mai multă automatizare și digitalizare, ceea ce duce la conceptul de fabrică inteligentă, cu eficiență îmbunătățită, calitate superioară a alimentelor, pierderi reduse de alimente și costuri și timp de producție reduse.

Mai mult, deficitul de muncitori și alte perturbări cauzate de pandemia COVID-19 au accelerat în ultimii ani trecerea către mai multă automatizare și digitalizare. Multe componente ale Industriei 4.0, cum ar fi AI, BD, robotica, IoT și realitatea augmentată (AR), au fost revizuite în ultimii ani.

În industria cărnii, s-a raportat că aplicarea IA scade costurile prin optimizarea operațiunilor și îmbunătățește profitabilitatea în fabricile de procesare a cărnii. O privire de ansamblu asupra evoluțiilor și progreselor recente în colaborarea om-robot în industria cărnii roșii a fost oferită de Romanov și colab..

Aplicarea AR în abatoare crește aparent randamentul producției. Recent, a fost revizuită și aplicarea tehnologiilor Industrie 4.0 în conservarea, procesarea și metodele analitice ale fructelor de mare. Această analiză va raporta progresele recente și evoluțiile tehnologice din industria cărnii, concentrându-se pe tehnologiile din industria 4.0. Dar, iată principalele zone cu influență determinantă în dezvoltarea conceptuluide Industrie 4.0 în procesarea cărnii.

Robotică și automatizare

Roboții industriali și automatizarea reprezintă o componentă importantă a Industriei 4.0, care ar putea rezolva unele provocări din industria alimentară, precum dificultatea de a obține forță de muncă adecvată și reducerea timpului de producție și a costurilor de procesare.

În mod tradițional, automatizarea fabricilor de carne a fost foarte dificilă din cauza costurilor inițiale uriașe implicate și a carcaselor care vin în diferite dimensiuni, făcând dificil pentru roboți să mențină consistența în timpul proceselor de tăiere.

Cu toate acestea, apariția pandemiei de COVID-19 a forțat multe fabrici de carne să închidă temporar din cauza problemelor de siguranță ale angajaților săi. Totuși, în același timp, le-a accelerat planurile de automatizare a fabricilor.

Procese precum tăierea, dezosarea și mărunțirea cărnii, cum ar fi carnea de vită, miel, porc și pasăre, care erau complet dependente de abilitățile manuale ale forței de muncă, sunt acum efectuate folosind roboți și automatizări. Producătorii au beneficiat de scăderea timpilor de ciclu și creșterea producției.

Înseamnă că produsele din carne ajung mai repede la clienți, reducând deteriorarea și oferind produselor cea mai bună perioadă de valabilitate posibilă. De asemenea, contactul mai puțin uman cu procesele și produsele a redus rănile personalului și contaminarea produselor.

Big Data (BD)

BD este asociat cu date nestructurate de diferite tipuri, care sunt generate continuu la viteză mare și în volume mari. În plus, BD se caracterizează prin faptul că sunt date cu veridicitate și valoare ridicate. În lanțul de aprovizionare cu carne, BD este generată în principal prin intermediul senzorilor.

Concret, acești senzori generează date legate de parametrii fiziologici sau comportamentali ai animalelor. De exemplu, pot fi analizate diverse date legate de comportamentul animalelor, cum ar fi obiceiurile de odihnă, ruminare, hrănire și mers pe jos și pot fi obținute tendințe legate de sănătatea lor.

BD poate oferi, de asemenea, sprijin pentru gestionarea hranei și a bolilor. Există un potențial mare de utilizare a BD pentru a îmbunătăți eficiența operațională a lanțului de aprovizionare cu carne. BD poate fi, de asemenea, utilizat pentru a prezice rezultate legate de greutatea corporală, randament și producție, creând noi eficiențe și beneficii economice mai mari.

Poate ajuta la înțelegerea pieței și a tendințelor consumatorilor și la dezvoltarea de noi produse și servicii. Big Data (BD) BD este asociat cu date nestructurate de diferite tipuri, care sunt generate continuu la viteză mare și în volume mari. În plus, BD se caracterizează prin faptul că sunt date cu veridicitate și valoare ridicate.

În lanțul de aprovizionare cu carne, BD este generată în principal prin intermediul senzorilor. Concret, acești senzori generează date legate de parametrii fiziologici sau comportamentali ai animalelor. De exemplu, pot fi analizate diverse date legate de comportamentul animalelor, cum ar fi obiceiurile de odihnă, ruminare, hrănire și mers pe jos și pot fi obținute tendințe legate de sănătatea lor.

BD ne oferă, de asemenea, sprijin pentru gestionarea hranei și a bolilor. Există un potențial mare de utilizare a BD pentru a îmbunătăți eficiența operațională a lanțului de aprovizionare cu carne. BD poate fi, de asemenea, utilizat pentru a prezice rezultate legate de greutatea corporală, randament și producție, creând noi eficiențe și beneficii economice mai mari. Poate ajuta la înțelegerea pieței și a tendințelor consumatorilor și la dezvoltarea de noi produse și servicii.

Internetul lucrurilor (IoT)

IoT este legat de transferul de date între dispozitive computerizate și mașini interconectate. Este format din dispozitive fizice care colectează date, o rețea care transmite datele colectate și un strat de aplicație care include aplicații și servicii IoT.

Astfel, IoT a favorizat răspândirea dispozitivelor interconectate, favorizând o creștere a angajării mai multor aplicații inteligente IoT. În plus, IoT este aplicat pe scară largă în lanțul de aprovizionare pentru a spori transparența și trasabilitatea. Scandalul cărnii de cal din 2013 a fost cauzat de identificarea mai multor produse din carne alterate, ceea ce a dus la pierderea încrederii publicului în acestea.

Dispozitivele portabile compatibile IoT permit monitorizarea și urmărirea în timp real, siguranța angajaților, productivitatea și siguranța alimentară. De exemplu, utilizarea sistemelor de imagini hiperspectrale în combinație cu IoT ar putea ajuta la monitorizarea componentelor/ingredientelor alimentelor, îmbunătățind astfel siguranța alimentară.

Unii cercetători au folosit tehnologia IoT pentru a reduce risipa de alimente în fabricile de procesare a alimentelor.

Realitatea Augmentată (AR)

Realitatea augmentată permite îmbunătățirea percepției vizuale a lumii reale. Aplicarea realității augmentate la operația de tăiere a carcaselor a avut ca rezultat o creștere a randamentului producției.

Totuși, personalul necesită pregătire pentru a beneficia pe deplin de eficiența și capacitatea aplicației AR, mai degrabă decât de implementarea procedurii standard de comunicare verbală a instrucțiunilor.

Platforma AR, numită ARGA (Augmented Reality Grading App), permite o clasificare mai rapidă, mai consistentă și mai precisă a cărnii, profitând în același timp din plin de experiența și capacitățile gradatorilor de carne din industrie. Este utilizat pe scară largă în instruirea personalului, precum și pentru ghidarea pas cu pas a procedurilor de întreținere sau operare.

Securitatea cibernetică

Securitatea cibernetică se referă la procesele și disponibilitatea tehnologilor cu abilitățile necesare care protejează sistemele informatice și tehnologice, cum ar fi rețelele și calculatoarele. Atacurile cibernetice au crescut constant la nivel global și au afectat mai multe industrii și sectoare de producție, inclusiv întreprinderi, școli, spitale, site-uri web guvernamentale etc.,.

Ori de câte ori o nouă tehnologie este adoptată sau implementată într-o industrie, securitatea cibernetică devine un motiv de mare îngrijorare. De exemplu, JBS, care este unul dintre cei mai mari procesatori de carne din Statele Unite, a căzut pradă atacurilor cibernetice care au dus la penurie.

Prin urmare, având în vedere amploarea și importanța acestui sector în ceea ce privește securitatea alimentară, este esențial să se asigure că sistemele informatice ale lanțului de aprovizionare cu carne sunt securizate.

Blockchain

Lanțul de aprovizionare cu carne nu a fost foarte eficient și a fost întotdeauna un motiv de îngrijorare când vine vorba de sustenabilitatea mediului. JBS, cel mai mare producător de carne, a fost acuzat de defrișarea pădurilor amazoniene pentru pășunatul animalelor, precum și de trecerea acestor vite drept legitime.

Aceste probleme au determinat JBS să implementeze tehnologia blockchain pentru a asigura trasabilitatea animalelor și cărnii sale, deoarece blockchain-ul constă în registre digitale distribuite, descentralizate, susținute de o rețea de mai multe computere.

Astfel, tehnologia blockchain are capacitatea de a oferi autorităților de reglementare a pieței și consumatorilor un nivel crescut de transparență și încredere în calitatea și siguranța alimentelor.

Mai multe aplicații ale tehnologiei blockchain în sectorul cărnii au avut ca rezultat creșterea încrederii consumatorilor prin tehnologii de urmărire, combaterea fraudei alimentare, nemodificarea datelor, stocarea securizată a informațiilor și asigurarea unui nivel mai mare de încredere în lanțurile de aprovizionare cu carne.

Tehnologia imagistică

Tehnologia imagistică este utilizată pe scară largă în lanțul de aprovizionare pentru a permite evaluarea vizuală a alimentelor pe linia de procesare cu intervenție umană minimă. Concret, aceste tehnici 4.0 permit integrarea sistemelor capabile să ”vadă” și să reacționeze la diferite situații pe baza unor parametri definiți anterior.

În acest fel, odată ce criteriile optime de calitate au fost stabilite pentru un produs, sistemele inteligente vor putea acționa luând decizii instantanee în linia de procesare în sine. Există diverse tehnologii de imagistică, cum ar fi imagistica spectrală (cunoscută și ca imagistica spectroscopică sau imagistica chimică, imagistica în infraroșu apropiat, imagistica cu raze X, procesarea imaginilor digitale și analogice și imagistica cu mirosuri.

Aceste metodologii constau în captarea imaginilor în timp real, care sunt afișate editat pe computere și analizat automat pentru a genera comenzi de control pe baza rezultatelor obținute.

Imaginile spectrale sunt una dintre cele mai utilizate tehnici de imagistică, printre care se disting imaginile hiper și multispectrale. În cazul imaginilor hiperspectrale, acestea colectează și procesează informații din întregul spectru electromagnetic (lungimi de undă în ultraviolet aproape, vizibil și infraroșu apropiat, mediu și îndepărtat), precum și de pe suprafața spațială.

Cu toate acestea, utilizarea directă a imaginilor hiperspectrale este limitată de timpul extins necesar procesării unor volume mari de date. Din acest motiv, se face selecția lungimilor de undă caracteristice care permit dezvoltarea unui sistem de imagistică multispectral.

La rândul său, infraroșul apropiat permite obținerea spectrului unui obiect în intervalul de lungimi de undă de la 750 la 2500 nm. În acest fel, imagistica multispectrală și în infraroșu apropiat poate oferi informații calitative și/sau cantitative din interacțiunea undelor electromagnetice cu constituenții alimentelor.