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EIT iFishCan - Intelligent Waste & Loss Monitoring Test Bed for the Fish Can Industry

Contexto

A perda e o desperdício alimentar (Food Loss and Waste - FLW) na cadeia de processamento de pescado constituem um problema particularmente grave, estimando-se que aproximadamente 35% da matéria-prima utilizada seja perdida. Tendo em conta os volumes de produção e a dimensão do mercado, torna-se evidente o forte impacto do FLW na eficiência e sustentabilidade desta cadeia de valor alimentar, num contexto de procura em crescimento contínuo.

As causas destas perdas são diversas e difíceis de resolver, não só devido à resistência cultural de um setor tradicional como o das indústrias do pescado, mas sobretudo devido à grande diversidade de variáveis envolvidas e às complexas relações entre elas.

Esta realidade é particularmente evidente na indústria conserveira de pescado, onde, atualmente, grande parte das etapas de processamento é realizada manualmente. Além disso, a perceção do potencial das novas tecnologias baseadas em dados, Inteligência Artificial e outras soluções digitais ainda é pouco disseminada nestas indústrias, perdendo-se assim uma importante oportunidade para aplicar estes métodos e tornar os processos mais eficientes.

Solução

O iFishCan é um projeto conjunto proposto por um consórcio de parceiros pertencentes a três Comunidades de Conhecimento e Inovação do EIT: EIT Manufacturing, EIT Food e EIT Digital.

O projeto pretende responder a este desafio através da conceção, implementação, validação e demonstração de um sistema inteligente de monitorização de FLW, de baixo custo, flexível, transportável e escalável, destinado à indústria de transformação de pescado.

Através da aplicação de técnicas de machine learning aos dados de processamento alimentar, aos parâmetros de qualidade e aos indicadores de impacto ambiental, a solução irá gerar informação prescritiva e preditiva, em tempo real, sobre os pontos mais críticos da cadeia de produção.

Desta forma, será possível definir e implementar rapidamente ações corretivas, permitindo prevenir ou reduzir as perdas e desperdícios alimentares e melhorar vários indicadores de impacto ambiental, como a pegada de carbono e a pegada hídrica.

Resultados e impacto esperados

Pretende-se desenvolver uma solução que melhore substancialmente os sistemas tradicionais de gestão de FLW, permitindo prevenir a geração de perdas e desperdícios, em vez de apenas os monitorizar, e simultaneamente reduzir o impacto ambiental da cadeia de processamento de pescado, em linha com as atuais políticas de economia circular.

Será validado um testbed em duas fábricas de conservas de pescado, localizadas em Portugal e Espanha. Posteriormente, esta iniciativa poderá ser alargada a outras empresas do setor conserveiro, contribuindo para uma maior sustentabilidade e para a redução dos seus custos operacionais.

Espera-se que o sistema iFishCan tenha um impacto significativo em vários aspetos do processo produtivo das empresas que adotarem esta solução, nomeadamente:

• Redução de 10% das perdas alimentares durante a produção;
• Redução de 5% a 10% no consumo de energia;
• Redução de 5% a 20% no consumo de água.

Dados do Projeto

Parceiros | AZTI (líder) - EIT Food, AI Talentum - EIT Food / EIT Digital, INESC TEC - EIT Manufacturing, FoodInTech - EIT Digital

Financiamento | União Europeia - EIT

Duração | 2021