La inteligencia artificial entra en la cría de larvas y el mantenimiento de grupos electrógenos
La inteligencia artificial empieza a abrirse camino en ámbitos industriales y productivos muy alejados de los usos más conocidos de esta tecnología. En Galicia, dos proyectos impulsados por Bioflytech y Genesal, en colaboración con el Instituto Tecnológico de Galicia (ITG), exploran cómo aplicar modelos inteligentes a la cría de larvas de mosca y al análisis del funcionamiento de grupos electrógenos.
Las dos iniciativas parten de necesidades muy diferentes, pero comparten un mismo objetivo: aprovechar los datos para anticiparse a los problemas, mejorar la eficiencia de los procesos y tomar decisiones con mayor precisión. En un caso, la IA se emplea para optimizar la producción de grasa y harina a partir de larvas; en el otro, para detectar posibles errores antes de que afecten al rendimiento de una máquina.
Controlar mejor la cría de larvas de mosca
Bioflytech trabaja en un modelo de producción basado en insectos, una alternativa que puede contribuir a generar ingredientes para alimentación animal y otros productos de interés industrial. La cría de larvas de mosca exige controlar numerosas variables, desde las condiciones ambientales hasta la alimentación, el crecimiento y el momento adecuado para la transformación.
En este contexto, la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta para identificar patrones que no siempre resultan evidentes a simple vista. El análisis conjunto de los datos permite estudiar cómo influyen factores como la temperatura, la humedad, la densidad de las larvas o la composición del sustrato en la evolución del cultivo.
La finalidad es avanzar hacia un proceso más estable y predecible. Si el sistema es capaz de relacionar las condiciones de producción con el desarrollo de las larvas, los responsables pueden ajustar determinados parámetros antes de que aparezcan desviaciones. Así, la tecnología ayuda a reducir pérdidas y a mejorar el aprovechamiento de la biomasa.
Una producción más eficiente y trazable
La aplicación de IA también puede facilitar la planificación de los ciclos de producción. Prever el crecimiento de las larvas y el momento óptimo de recolección permite organizar mejor los recursos, adaptar la capacidad de las instalaciones y mantener una calidad más homogénea en los productos finales.
Este tipo de soluciones resulta especialmente relevante en una actividad que todavía está consolidando sus procesos industriales. La cría de insectos requiere combinar conocimientos biológicos, sistemas de automatización y capacidad de análisis. La inteligencia artificial actúa como una capa adicional para interpretar la información y convertirla en decisiones operativas.
Predecir fallos en grupos electrógenos
La colaboración entre Genesal e ITG aborda otro reto: analizar el comportamiento de los grupos electrógenos para anticipar posibles averías o funcionamientos anómalos. Estos equipos son esenciales en instalaciones que necesitan garantizar el suministro eléctrico, especialmente en entornos industriales, sanitarios, logísticos o de servicios críticos.
Un fallo inesperado puede provocar interrupciones, costes de reparación y problemas de disponibilidad. Por eso, disponer de sistemas capaces de detectar señales tempranas resulta clave. La IA puede analizar los datos registrados por los equipos y compararlos con patrones de funcionamiento normal para localizar indicios de desgaste o anomalías.
El sistema puede estudiar variables relacionadas con el motor, la generación eléctrica y las condiciones de trabajo. Cuando identifica una desviación relevante, permite lanzar una alerta o recomendar una revisión. No se trata únicamente de reaccionar ante una avería, sino de avanzar hacia un mantenimiento predictivo que ayude a intervenir antes de que el problema sea mayor.
Del mantenimiento preventivo al predictivo
El mantenimiento preventivo se basa en realizar revisiones según unos periodos establecidos. Aunque este método reduce riesgos, no siempre refleja el estado real de cada máquina. Dos grupos electrógenos con el mismo tiempo de uso pueden presentar niveles de desgaste diferentes dependiendo de la carga, el entorno y la frecuencia de funcionamiento.
El análisis mediante inteligencia artificial permite personalizar mejor las intervenciones. En lugar de revisar todos los equipos con la misma periodicidad, los técnicos pueden priorizar aquellos que muestran señales de riesgo. Esto puede reducir paradas innecesarias, optimizar el uso de repuestos y mejorar la disponibilidad de las instalaciones.
La importancia de combinar datos y conocimiento industrial
Estos proyectos reflejan que la IA no funciona de manera aislada. Para que sus predicciones sean útiles, necesita datos de calidad, sensores adecuados y el conocimiento de los profesionales que conocen el proceso. La tecnología puede detectar relaciones y anomalías, pero su aplicación debe integrarse en la operativa diaria de las empresas.
También resulta necesario validar los resultados antes de trasladarlos a decisiones críticas. En la cría de larvas, una recomendación incorrecta puede afectar a todo un ciclo de producción. En los grupos electrógenos, una alerta mal interpretada puede generar una intervención innecesaria o, por el contrario, no detectar a tiempo un fallo relevante.
La colaboración entre empresas tecnológicas, compañías industriales y centros de conocimiento permite abordar precisamente esos desafíos. El objetivo final es desarrollar herramientas aplicables, capaces de aportar mejoras medibles y adaptadas a las condiciones reales de cada actividad.
Una IA orientada a la industria gallega
La experiencia de Bioflytech y Genesal muestra dos vías distintas para incorporar inteligencia artificial a la industria gallega: optimizar una nueva cadena de producción y mejorar la fiabilidad de equipos ya esenciales para numerosos sectores. En ambos casos, el valor de la tecnología está en anticiparse, reducir incertidumbres y utilizar mejor los recursos.
La evolución de estos proyectos determinará hasta qué punto los modelos inteligentes pueden convertirse en herramientas habituales dentro de las fábricas y centros productivos. Por ahora, sus aplicaciones apuntan a una tendencia clara: la IA deja de ser una promesa abstracta y empieza a integrarse en procesos concretos, desde el crecimiento de una larva hasta la detección temprana de un error mecánico.
