La posibilidad de mejora en los procesos de secado en industria alimentaria y la alimentación animal
Para la reducir el consumo de energía hay diversas opciones en las distintas etapas del proceso productivo. Pero un primer paso muy sencillo, dentro de esta posibilidad de mejora, como comentábamos en la entrada anterior, es conocer la actividad de agua (aw) de los productos. La aw es un parámetro mucho más útil que el contenido de humedad.
Estas tres preguntas son muy importantes:
¿Cuál es la calidad de la medida del rendimiento?
La mayoría de los procesadores por lotes con los que ha trabajado METER Food describen su rendimiento como «medio» o «mejor que la media”. Mientras que sus datos dicen otra cosa. Las pruebas de METER Food demuestran que, incluso en las fábricas con mayor experiencia, se sobrestima el propio rendimiento de secado. Y además, se subestima (a veces de forma sorprendente) la diferencia entre su eficiencia actual y el mejor rendimiento posible.
¿Cuál es la variabilidad hay en la materia prima y los ingredientes que se reciben?
Los resultados de las pruebas demuestran que el muestreo aleatorio y los flujos de trabajo manuales simplemente no tienen la sofisticación necesaria para hacer frente a la sorprendente variabilidad inherente a las materias primas e ingredientes.
¿Con qué frecuencia el proceso está fuera de las especificaciones?
El proceso de secado es un poco como hacer paracaidismo hacia un cuadrado del tamaño de una toalla de playa. Cuando estás lo bastante cerca para ver el objetivo, es demasiado tarde para corregir el rumbo. Al tomar muestras y responder, los responsables de línea pasan demasiado tiempo modificando los ajustes y siguen luchando con un proceso fuera de control.
La variabilidad afecta a los procesos más de lo que pensamos
Para comprender el alcance de la variabilidad en los ingredientes y materias primas, pedimos a varios fabricantes que secaran un lote de su producto a un nivel aceptable en base a sus procedimientos operativos estándar. Y a continuación, se recogieron muestras de cada uno de los lotes y se midió la actividad de agua y el contenido de humedad.
La siguiente imagen muestra la variabilidad del contenido de humedad de cuatro carros diferentes de un mismo lote. La hipótesis de partida era encontrar una variabilidad significativa, pero los resultados fueron realmente sorprendentes. En cada lote, independientemente del proceso de secado o del equipo utilizado, se encontraron diferencias significativas en los contenidos medios de agua. Y también en la forma de las distribuciones a nivel de lote, carro e incluso bandeja individual.
El muestreo al azar no es suficiente
Estos cuatro gráficos representan cuatro carros de un mismo lote. Aunque la imagen es específica de cada lote, está reflejando lo que se detectó en cada uno de los lotes de cada fabricante: la varianza no disminuía hasta que no se muestreaba una única pieza.
Eso significa qué si se muestrea al azar para determinar cuándo detener el secado, es casi imposible acertar. ¿Cómo puedes predecir el contenido de agua del lote a partir de varias muestras cuando la desviación estándar es de 3,8?
Como la variabilidad es inherente al producto natural, es necesario disponer de alguna forma de medir lo que ocurre en cada lote en tiempo real mientras se seca. Y si se miden sólo unas pocas muestras, o unas cuantas líneas, o zonas de la linea, no se obtendrá suficiente información para disminuir la variabilidad.
El secado excesivo perjudica al beneficio empresarial
Aunque pensemos que el nuestro procedimiento de muestreo es representativo, es necesario abrir la puerta a la realización de nuevas pruebas. Y aunque se crea que esto supone un coste por la mano de obra.
Ya que, el verdadero responsable de la disminución del beneficio empresarial es el secado excesivo. El producto poco seco puede procesarse hasta que cumpla las especificaciones. El producto sobresecado ha perdido peso que normalmente no puede recuperar. Sin un mecanismo fiable de predicción en tiempo real, el sobresecado no es un error ocasional. Es una parte inherente del proceso y cuesta a los fabricantes entre el 2 y el 5% de sus ingresos totales. Día tras día, trimestre tras trimestre, año tras año.
La maquinaria nueva es recomendable, pero no imprescindible
Para resolver los problemas de control de procesos, los fabricantes suelen comprar nueva maquinaria, hornos, túneles de secado, deshidratadores …. El estudio de METER Food muestra que, si bien el envejecimiento de los equipos tiene un efecto sobre la eficiencia y la variabilidad, el control de procesos no puede lograrse simplemente mejorando los equipos. Es necesario algo más, como veremos en la siguiente entrada de este blog.
