La compañía inicia en enero la fase de validación industrial de una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de anticipar rendimientos y proponer combinaciones óptimas de materias primas para mejorar eficiencia, costes y calidad del producto final. El desarrollo se enmarca en el proyecto de I+D “PremIA”, apoyado por el programa IA 360 del Igape y fondos NextGenerationEU.

Grupo Nueva Pescanova ha dado un paso más en la digitalización de su industria transformadora: ha iniciado la fase de validación de los primeros prototipos de una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) orientada a optimizar la producción de surimi. La implantación piloto comenzará a lo largo del mes de enero en su fábrica de Chapela (Galicia), donde se probará el desempeño del sistema en condiciones reales de producción.

La iniciativa se integra en PremIA, un proyecto de investigación y desarrollo que persigue crear un sistema predictivo capaz de analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y generar modelos estadísticos para pronosticar el comportamiento futuro de la producción. El objetivo, según la empresa, es que la herramienta permita anticipar tiempos, rendimientos y necesidades y, con ello, mejorar la toma de decisiones en fábrica sobre bases cuantificables.

De la “receta” al dato: qué promete la IA en el surimi

La producción de surimi —un derivado proteico elaborado a partir de pescado, base de múltiples formatos de consumo— se mueve en un entorno donde pequeñas variaciones pueden tener impacto directo en rendimiento, textura o consistencia. PremIA apunta precisamente a ese punto sensible: convertir la experiencia del operario y del tecnólogo en un modelo que aprenda de datos pasados y presentes y ayude a decidir con más precisión.

En su fase más avanzada, la línea de surimi ya ha permitido desarrollar una herramienta que, según Nueva Pescanova, puede predecir la combinación óptima de materias primas para obtener los mejores rendimientos en planta, optimizar costes y garantizar el cumplimiento de los estándares del producto terminado.

La palabra clave es “validación”: comprobar que los modelos funcionan cuando el proceso industrial introduce ruido real (variabilidad de materias primas, ritmos de línea, disponibilidad de stock, demanda y requisitos de calidad). En la descripción del proyecto, PremIA fija como metas, entre otras, digitalizar procesos manuales que dependen del conocimiento experto, gestionar múltiples variables complejas (calidad del surimi, fluctuación de precios, disponibilidad de stock y demanda comercial) y capturar datos en tiempo real para respaldar decisiones operativas.

Para lograrlo, el proyecto contempla el uso de técnicas de machine learning y deep learning, algoritmos de optimización (incluida la formulación de “recetas” eficientes), integración big data e incluso sistemas de ayuda a la decisión orientados a planificación y eficiencia.

Un proyecto con dos líneas: surimi y vida útil del langostino cocido

Aunque el foco inmediato está en el surimi, PremIA incluye una segunda línea que avanza en paralelo: algoritmos para predecir la vida útil del langostino cocido, con el objetivo de mejorar control de calidad, reforzar la seguridad y reducir desperdicio alimentario. La compañía enmarca ambas ramas en una misma lógica: usar IA para afinar producción, mejorar calidad y reducir incertidumbre en decisiones críticas.

Nueva Pescanova sitúa PremIA dentro del programa IG408M – IA 360 impulsado por el Igape (Instituto Galego de Promoción Económica), con colaboración económica de fondos NextGenerationEU en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

Si la validación confirma lo esperado, la IA pasará de “asistir” a la producción a “predecirla”: recomendando combinaciones de materias primas, anticipando rendimientos y ayudando a mantener estable la calidad del surimi mientras se optimizan costes y recursos