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20 de julio, 2022

La fotónica en la industria panadera evita la generación de desperdicios

Vitartis participa en esta iniciativa, cuyo sector cuenta con cerca de 1.000 empresas en la Comunidad

I+D+i

La aplicación de las tecnologías fotónicas en la industria panadera evita la generación de desperdicios y contribuye a la obtención de un producto final más homogéneo gracias a la recogida de datos en tiempo real. Estas son algunas de las conclusiones que se extraen del proyecto ‘Photon4Bakery’, en el que ha participado la Asociación de la Industria Alimentaria de Castilla y León, Vitartis, para impulsar la transformación digital de este sector de actividad.

Vitartis, junto el Clúster Alimentario de Galicia, Clusaga, ha desarrollado esta iniciativa en la que se ha analizado la mejora de los procesos para ser más competitivos y sostenibles mediante la incorporación de estas tecnologías. La ventaja es que se puede detectar rápidamente cualquier desviación de un parámetro, lo que permite corregirlo inmediatamente y ahorrar tiempos en los procesos de producción.

El proyecto ha permitido tener información sobre el porcentaje de grasa, proteína y sal en masa de empanada o el punto óptimo de fermentación en barras de pan, así como conocer el momento adecuado para introducirlas al horno y poder optimizar los tiempos de producción.

El subsector de panadería cuenta en Castilla y León con aproximadamente 1.000 empresas —casi un tercio de las que operan en el sector agroalimentario—, que generan un volumen de negocio de 1.300 millones de euros, de los cuales 220 millones corresponden a ventas al exterior. Más del 90% de las empresas son micropymes (menos de 10 empleados).

Los socios tecnológicos del proyecto ‘Photon4Bakery’ ­—las empresas Advanced Innovation (Bilbao) y ATRIA Innovation (Zaragoza)— han aportado ya estas soluciones concretas a tres industrias panaderas de Galicia, con las que han trabajado en la aplicabilidad en términos de eficiencia y eficacia de las tecnologías NIR (Near InfraRed spectroscopy) y HSI (HiperSpectral Imaging). El proyecto ha buscado avanzar en la implementación de técnicas de machine learning y sistemas de procesado computacional intensivo.