Como parte del proyecto GLOBALSAFEFOOD, AINIA crea una biblioteca capaz de fusionar información interna de las empresas, como analíticas de laboratorio o sensores de control de proceso, con información externa, como alertas y eventos de seguridad alimentaria.

Este “lago de datos”, es posible gracias a la utilización de tecnologías innovadoras como “Pipelines and Data Flows” para la ingesta de datos. O Neo4j para representar y explotar la información mediante grafos, supone unos cimientos sólidos para el desarrollo de futuros servicios de seguridad alimentaria.

Además, permiten a las empresas anticiparse a potenciales riesgos que puedan afectar a sus productos, ayudándoles a rentabilizar los datos que hasta el momento han ido almacenando.

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Detección de riesgos de la seguridad alimentaria

Entre los resultados obtenidos en este proyecto se desarrollaron dos prototipos de aplicaciones destinadas a la detección temprana de riesgos potenciales para distintos productos. Así como para la valoración de su vulnerabilidad ante intentos de fraude alimentario.

Según AINIA, estas aplicaciones pueden ayudar a las empresas de alimentación en dos sentidos:
• Orientar los controles de seguridad alimentaria sobre sus productos en función de los eventos detectados en sus mercados destino.
• Poner la selección y control de sus materias primas en función de eventos detectados en los orígenes de estas.

Actualmente, con la tendencia global hacia la digitalización de los procesos, las empresas de alimentación disponen cada vez de mayor cantidad de datos almacenados en sus “despensas”. Aunque, no siempre se recuperan para rentabilizarlos.

Por otra parte, aunque ya existen metodologías muy efectivas para la gestión de la seguridad alimentaria, no lo son al 100% y siguen apareciendo casos de contaminaciones, fraudes, etc. que llegan al consumidor.

Además, haciendo un análisis del historial de alertas e inconformidades de seguridad alimentaria se pueden identificar situaciones de riesgo alimentario que empezaron sin ser aparentemente muy relevantes, y que acabaron afectando a la cadena de suministro.

Por último, un buen análisis en el momento adecuado habría podido mitigar parte estos efectos, notificando una tendencia anómala en la cantidad y tipo de disconformidades de una determinada materia prima con un origen específico.

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