Los métodos actuales de gestión de la seguridad alimentaria están basados en diseñar, implementar y mantener un plan de seguridad alimentaria de acuerdo los principios de la metodología “APPCC”, Sin embargo, a pesar de esto, existen la evidencia de que siguen detectándose casos por parte de las entidades públicas responsables del control de la inocuidad y seguridad alimentaria. Para el control y gestión del riesgo de seguridad alimentaria y vulnerabilidad contra el fraude alimentario, en el marco del proyecto Globalsafefood, estamos trabajando en nuevas técnicas de análisis masivo de datos basadas en inteligencia artificial. Te lo contamos.
La seguridad alimentaria es un aspecto de enorme relevancia, ya que es el conjunto de procesos que garantiza la llegada al mercado de los productos en óptimas condiciones de consumo desde el punto de vista de la seguridad, es decir, que no se van a producir efectos negativos en los consumidores, con motivo de la adquisición e ingesta del producto.
En este ámbito también se incorpora el fraude alimentario que también genera efectos negativos en el consumidor y en el resto de la cadena. De este modo, todas las empresas de alimentación son susceptibles de tener que gestionar adecuadamente los aspectos de seguridad alimentaria. Otras organizaciones como laboratorios, desarrolladores de producto e ingredientes, conservantes, empresas de packaging y materiales, y otras sustancias que participan en mayor o menor medida en materiales y productos asociados a la alimentación, también deben gestionar estos aspectos de seguridad alimentaria. .
Los métodos actuales de gestión de la seguridad alimentaria, en la mayor parte de las empresas industriales productoras de alimentos y bebidas, están basados en diseñar, implementar y mantener un plan de seguridad alimentaria de acuerdo los principios de la metodología “APPCC”, es decir, Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control, propuesto en el Codex Alimentarius, que ha sido validada científicamente como la herramienta más efectiva en favor de la seguridad alimentaria en los entornos productivos.
Sin embargo, a pesar de esto existen la evidencia de que siguen detectándose casos por parte de las entidades públicas responsables del control de la inocuidad y seguridad alimentaria.
Desarrollo de una base para construir nuevas aplicaciones digitales de control y gestión del riesgo de seguridad alimentaria y fraude alimentario
En esta línea estamos trabajando , a través del proyecto GLOBALSAFEFOOD, en la creación de un data-lake (repositorio de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto).capaz de aunar de manera integrada y relacionada todas las fuentes de información internas y externas a la empresa de producción agroalimentaria, con el objetivo de construir nuevas aplicaciones digitales de control y gestión del riesgo de seguridad alimentaria y vulnerabilidad contra el fraude alimentario.
Estas aplicaciones digitales serán de uso en los siguientes ámbitos de aplicación:
- Información de laboratorio: identificar tendencias y correlaciones en productos-riesgos mejorando la eficiencia y eficacia de planes analíticos.
- Análisis de Riesgos y Puntos críticos de control, para aprovechar los datos de estos procesos para la identificación de riesgos asociados en el corto y medio plazo.
- Evaluación del riesgo de seguridad alimentaria: influencia de los procesos productivos, limpieza e higienización y cualquier otro, correlacionando todo ello con información interna y externa.
- Evaluación del riesgo de fraude de categorías de producto.
- Riesgos emergentes: identificar automáticamente riesgos potenciales que puedan amenazar en el medio y largo plazo.
Estas aplicaciones digitales se basan en avances tecnológicos en diferentes ámbitos que harán realidad el potencial de mejora del control de la seguridad alimentaria:
- Creación de un data-lake capaz de albergar fuentes de información internas y externas a la empresa, con capacidad de gestión y gobierno de datos.
- Capacidad de recogida de datos de sitios web con formato textual: incorporación de la capacidad de web scrapping y crawling.
- Capacidad de clasificación y clusterización y extracción de conocimiento a partir de los textos recopilados.
- Investigación sobre la tecnología grafos como elemento cohesionador de la semántica entre las distintas fuentes de información del data-lake.
- Modelos predictivos en el ámbito de la seguridad alimentaria, para predecir riesgos potenciales en base al análisis pormenorizado de datos productivos y datos analíticos relacionados.
Ante esta situación, el proyecto va a permitir ofrecer a las empresas de alimentación nuevos conocimientos sobre nuevas aplicaciones de la fusión de información propia de la empresa, infrautilizada en la mayor parte de las ocasiones, con información externa disponible que marca tendencias en riesgos y vulnerabilidades, con la intención de automatizar un proceso que, además, produzca conocimiento que pueda utilizarse para la toma de decisión y la prevención.
Si nos centramos en lo referente al sector alimentación y bebidas en el ámbito regional, según datos del INE de 2020, el total de empresas de la Comunitat Valenciana en este -ambito es de 2.281; de las cuales 2.254 son PYMES (entendiendo como PYME las que tienen menos de 200 trabajadores según la clasificación del INE). Dentro de este segmento se recogen tanto empresas de ingredientes como empresas de producto finalista, todas ellas susceptibles de incorporar los resultados del proyecto en el que estamos trabajando como línea de gestión de riesgos en seguridad alimentaria y de protección frente a vulnerabilidades de fraudo alimentario.
