

En primer lugar, un pequeño equipo de ingenieros expertos y científicos con nivel de doctorado se desplazará a sus instalaciones para realizar una breve visita.
Vincularán SKALA a sus equipos de producción y dispositivos de seguimiento de procesos, lo que permitirá a SKALA registrar los datos del proceso y crear registros de lotes automáticos, completos y prístinos.
SKALA funciona tanto si su parámetro de control es el tiempo de permanencia, la velocidad de la cinta, la temperatura del horno, los ajustes de vapor o cualquier otro. La instalación es rápida, contenida y mínimamente invasiva.
Allí, el equipo también responderá a preguntas, formará y embarcará a todo aquel que necesite participar.
Una vez vinculado el sistema, tendrá acceso inmediato a los paneles de análisis de registros de lotes de cada uno de sus productos.
A partir de ese momento, cada vez que tome una medida del proceso, como la temperatura, la humedad relativa, la actividad del agua, el contenido de humedad o cualquier otra, se escribirá de forma permanente en el registro del lote. Los gráficos y resultados en tiempo real, claros y fáciles de leer, son accesibles desde cualquier dispositivo inteligente autorizado.


Ahora es el momento de enseñar a la inteligencia artificial de SKALA a pensar por sí misma.
Cada vez que se complete el proceso de secado, el modelo de aprendizaje automático de SKALA predecirá los niveles de humedad de ese lote. Los técnicos medirán las mismas métricas de las muestras de los lotes y las introducirán en SKALA. SKALA compara las dos mediciones y ajusta sus predicciones para que coincidan.
A partir de ahora, cada nuevo lote mejora la capacidad predictiva del algoritmo de SKALA. Pronto, SKALA empezará a alertar a los operarios de cuándo deben detenerse los procesos de secado para alcanzar las humedades objetivo.
Este proceso suele reducir la desviación estándar del contenido de humedad del lote en un 50% aproximadamente en dos o tres meses.
Cuanto más aprenda SKALA, menos supervisión técnica necesitará y más beneficios obtendrá.
Cada día, SKALA analizará los datos anteriores y los datos actuales (como el entorno de producción y los niveles de humedad de los ingredientes entrantes) para determinar -y luego ajustar automáticamente- los ajustes ideales de la máquina para producir la más alta calidad y el mayor rendimiento de cada lote.
Todos los datos, pasados y presentes, se escriben en la misma base de datos de registros de lotes, de fácil consulta: un activo permanente para su empresa.


Por lo general, las instalaciones habilitadas con SKALA recuperan la inversión antes incluso de que la inteligencia artificial de SKALA alcance la madurez completa: en una media de cuatro meses.
Durante esos meses (y después, según sea necesario), tendrá acceso en cualquier momento a nuestros gestores de éxito de clientes para asegurarse de que la adopción se realiza sin problemas.
Cuando llega el momento de la auditoría, no hay necesidad de pasar horas comprobando datos y rebuscando en carpetas de tres anillas. Con el módulo SKALA Lab, todos los datos que SKALA recopila automáticamente están disponibles en tiempo real para documentar el cumplimiento. Todo está listo para la auditoría, se puede rastrear, buscar y acceder al instante en cualquier dispositivo inteligente.

Para ser un ingrediente barato, el agua puede causar muchos problemas caros en la industria alimentaria. La mejor manera de entender el agua en su producto es aprendiendo sobre la actividad del agua (aw).
Conocer y eliminar los residuos es una forma eficaz de aumentar los beneficios, pero ¿por dónde empezar? Le recomendamos que explore estos siete métodos habituales de reducción de residuos.
