Pese a los cambios recientes en el comercio internacional y la regulación, la evolución de la producción alimentaria apunta a cadenas de suministro cada vez más complejas e interconectadas, y a un escrutinio normativo cada vez más intenso. El riesgo crece y se acelera, y los enfoques tradicionales y reactivos en inocuidad alimentaria y controles preventivos ya no son suficientes. Los PCQI y los profesionales de inocuidad alimentaria están constantemente tratando de ponerse al día —y muchas veces se quedan atrás.
La clave para adelantarse puede estar en aplicar la analítica predictiva en los controles preventivos, impulsada por macrodatos recopilados automática y directamente desde sensores inteligentes que monitorean todo el ciclo de producción alimentaria en tiempo real. Cuando se implementan correctamente, estos sistemas permiten a los PCQI mejorar la toma de decisiones en tiempo real e implementar controles preventivos novedosos, proactivos y basados en datos —adelantándose así a los riesgos.
Analítica Predictiva en Inocuidad Alimentaria
Las técnicas de analítica predictiva no son nuevas; muchas ya se utilizan en inocuidad alimentaria desde hace años. Sin embargo, los avances en capacidad de procesamiento y en inteligencia artificial, sumados al acceso asequible a dispositivos de recopilación de datos conectados, la han hecho mucho más poderosa y accesible.
Los PCQI deben desarrollar un programa que, en primer lugar, recopile una cantidad suficiente de datos y, en segundo lugar, lo haga con la rapidez necesaria para que esa información sea útil. Además, deben familiarizarse con herramientas de analítica y ciencia de datos, como los gemelos digitales, los sistemas de gestión de calidad basados en la nube y los programas de análisis estadístico.
Esta inversión inicial vale la pena. Los sistemas predictivos pueden anticipar riesgos de patógenos mucho antes de que ocurran brotes mediante el monitoreo de la temperatura y la humedad, detectar posibles fallas en el empaque antes de que lleguen al consumidor, e identificar problemas con proveedores antes de que se rompa la cadena de suministro o se falle una auditoría.
El Rol del PCQI en la Inocuidad Predictiva
Los PCQI ya son responsables de desarrollar y supervisar los planes de inocuidad alimentaria y los controles preventivos dentro de las instalaciones de producción de alimentos. La inocuidad predictiva es una extensión natural de ese rol —una que, además, los vuelve más eficaces al liberar su tiempo para enfocarse en prioridades estratégicas en lugar de pequeños detalles.
El cambio más significativo al aplicar la inocuidad predictiva es pasar de actividades estáticas y programadas a acciones dinámicas y basadas en datos que se activan según el perfil de riesgo. En lugar de verificar, registrar y auditar siempre a la misma hora, los PCQI siguen las señales que indican dónde están los riesgos más críticos en ese momento.
Esto les permite:
- Ajustar dinámicamente los controles preventivos según los riesgos reales.
- Optimizar la asignación de recursos en función de los puntos más vulnerables.
- Identificar peligros antes de que ocurran.
- Priorizarlos con base en datos, no en rutinas.
- Fortalecer la preparación para auditorías mediante documentación respaldada por datos en tiempo real
- Mejorar el cumplimiento con el 21 CFR Parte 117 Subparte C.
Construir una Infraestructura de Datos para Inocuidad Predictiva
Para que la analítica predictiva funcione en los controles preventivos, es fundamental contar con datos suficientes, limpios, organizados, y compatibles con los sistemas de análisis —sin dejar de cumplir con los requisitos regulatorios.
La siguiente lista de verificación puede ayudar a los PCQI a desarrollar la estructura de su programa de analítica predictiva:
Captura de datos
Datos históricos
Los datos históricos son el punto de partida para cualquier proceso de recopilación de datos. Las organizaciones que ya cuentan con registros digitalizados no deberían tener dificultades para convertirlos a un formato compatible con los modelos predictivos. Por otro lado, aquellas que aún dependen en gran medida de documentos en papel y archivos escaneados deberán dedicar tiempo a digitalizar esos registros antes de poder avanzar.
Registro regular
Los PCQI registran una enorme cantidad de datos cada día. Estos registros deben digitalizarse e integrarse en los sistemas analíticos. Además, se debe garantizar almacenamiento seguro e integridad de datos con trazabilidad y cifrado, como los registros de auditoría y el cifrado, para el cumplimiento normativo.
Registros de cumplimiento y acciones correctivas
Además de registrar el estado del equipo, como la temperatura y la humedad, también deben integrarse al conjunto de datos los registros “blandos”. Estos pueden incluir el cumplimiento de los procedimientos de saneamiento, evaluaciones del desempeño del personal en materia de inocuidad alimentaria, diagnósticos de equipos, métricas de desempeño de proveedores y resultados de auditorías, entre otros.
Sensores inteligentes (IoT)
Estas herramientas clave para los PCQI pueden integrarse en la mayoría de los equipos y rutinas de monitoreo, y proporcionar un flujo constante de datos en tiempo real directamente a un repositorio central. Esto libera a los profesionales de la inocuidad alimentaria de tener que realizar lecturas manuales (siempre que se sigan y verifiquen regularmente los procedimientos de calibración), y al mismo tiempo ofrece datos mucho más precisos y detallados que los que se podrían obtener manualmente.
Las sugerencias sobre dónde integrar sensores inteligentes incluyen:
- Temperatura y humedad en áreas con control climático
- Sensores de calidad del aire o de partículas al trabajar con granos, especias o procesos de cocción que puedan generar partículas en suspensión
- Cámaras que detectan integridad del empaque al final de la línea
- Sistemas SCADA con interfaz de máquina para registrar el rendimiento de la maquinaria industrial segundo a segundo
Validación de datos y gobernanza
Formato estandarizado
Para garantizar que las proyecciones y predicciones sean precisas y coherentes a lo largo del tiempo, se requiere un formato estándar. Defina una forma estandarizada de recopilar, ingresar y presentar los datos para cada variable, y asegúrese de mantener esos estándares en el futuro.
Validación de entradas
Antes de tomar decisiones o adoptar un enfoque predictivo, es fundamental asegurarse de que todos los datos se recopilen con precisión y que cada lectura sea válida. Desarrolle un proceso de validación y calibración para monitorear y ajustar las fuentes de datos con el tiempo.
Responsables asignados
Identifique en qué áreas puede necesitar apoyo —por ejemplo, en la configuración y el mantenimiento de la infraestructura de TI— y asigne la responsabilidad de esas partes del proceso a los departamentos y personas correspondientes.
Selección y validación de modelos
Evaluar múltiples modelos
Encontrar el modelo estadístico adecuado —y la tecnología de IA/aprendizaje automático (IA/AA) que lo respalde— puede ser un desafío. Evalúe múltiples modelos utilizando datos históricos e incidentes pasados para determinar cuál es el más preciso, pero tenga cuidado con el sobreajuste a eventos anteriores. Tenga en cuenta que distintos modelos pueden funcionar mejor para distintos procesos.
Validación regular de modelos
Utilice gemelos digitales —réplicas virtuales de sus instalaciones, equipos o procesos— para proyectar valores futuros de lecturas de sensores y condiciones de riesgo. Luego, compare esas predicciones con los valores reales. Establezca un paso de validación regular para este fin.
Integración con su plan de inocuidad alimentaria y HACCP
Asegurar que los resultados del modelo coincidan con los indicadores clave de inocuidad alimentaria
Confirme que las proyecciones generadas por el modelo predictivo se enfoquen en los indicadores y métricas clave que son importantes para su planta y su plan de inocuidad alimentaria. Al trabajar con sistemas de macrodatos, es fácil caer en la parálisis por análisis o perderse en el ruido estadístico. Por ello, es fundamental aislar los resultados críticos y construir un panel de control que se centre específicamente en ellos.
Vincular los resultados con los registros de riesgo y los protocolos de toma de decisiones
Asegúrese de que, cuando se identifique una alerta o señal de advertencia, todos los actores relevantes sean informados de inmediato y que exista un proceso definido para comprender y resolver la situación. Diseñe de forma proactiva los sistemas de respuesta, en lugar de esperar a reaccionar ante las alertas cuando ya se han producido.
Desafíos de los Sistemas de Inocuidad Alimentaria Predictiva
Construir un sistema funcional de inocuidad alimentaria basado en analítica predictiva no está exento de dificultades. Algunos de los mayores desafíos incluyen:
- Falta de acceso a datos históricos: Digitalizar grandes volúmenes de registros en papel puede ser una tarea monumental, especialmente en instalaciones que han operado durante muchos años sin cambios importantes. Considere recurrir a un servicio profesional de digitalización o establecer convenios con instituciones educativas locales, donde estudiantes de ciencia de datos puedan adquirir experiencia práctica mediante pasantías.
- Brechas de capacidades: No todos los fabricantes de alimentos cuentan con un departamento de TI robusto que pueda ayudar a configurar y mantener la infraestructura tecnológica necesaria, y no todos los PCQI se sienten cómodos leyendo e interpretando paneles estadísticos complejos. La capacitación continua (upskilling) puede cerrar estas brechas con el tiempo. Además, las plantas pueden recurrir a consultores externos en inocuidad alimentaria para apoyar la capacitación del personal, como ocurre con el programa Asigne a un Experto de AIB International.
- Tercerización de decisiones: Es importante recordar que la analítica predictiva está diseñada para apoyar —no reemplazar— la toma de decisiones realizada por profesionales humanos capacitados. Valide con regularidad los resultados y las decisiones tomadas con base en estos sistemas, y evite depender en exceso de ellos a costa de la experiencia directa en planta.
El Futuro de la Inocuidad Alimentaria: Sistemas Inteligentes que Apoyan a PCQI Inteligentes
La analítica predictiva aplicada a los controles preventivos es una herramienta poderosa. Puede ayudar a identificar riesgos antes de que se conviertan en problemas, permitir que los PCQI se concentren en prioridades clave y capacitar a los profesionales de la inocuidad para gestionar sus instalaciones de forma proactiva. En resumen, transforma a los PCQI de técnicos operativos en líderes de gestión de riesgos.
Hacer que estos sistemas trabajen a su favor requerirá ciertos ajustes. Será necesario adaptar los planes de inocuidad para reflejar cómo se recopilan los datos y cómo se toman las decisiones, modernizar las instalaciones para permitir la integración de sensores y redes, y desarrollar las habilidades estadísticas y técnicas de los PCQI para que puedan aprovechar al máximo las nuevas herramientas. Pero el esfuerzo vale la pena.
Los PCQI que deseen comenzar pueden hacerlo mediante programas piloto de alcance limitado. Identifique un caso de uso sencillo —por ejemplo, instalar sensores IoT en una zona refrigerada— e implemente ese proyecto acotado mientras detecta las brechas de habilidades, tecnología y procesos que deben abordarse para una implementación más amplia. A medida que gane experiencia y confianza, despliegue gradualmente más casos de uso, afinando cada uno antes de pasar al siguiente. Este enfoque progresivo y controlado facilita tanto la aprobación como la supervisión del proceso.
Una vez que se sienta seguro, el siguiente paso es integrar estos programas dentro de sistemas más amplios de análisis de riesgos y calidad a nivel organizacional. Si necesita ayuda para comenzar, comuníquese con AIB International para descubrir cómo nuestros consultores expertos en inocuidad alimentaria pueden ayudarle a implementar la inocuidad alimentaria predictiva.
