Se estima que en 2050 la población mundial será de 9.100 millones de personas, un 34% superior a la actual, lo que implicará duplicar las necesidades mundiales de alimentos sobre lo que se está produciendo actualmente. Este hecho supone un importante reto tecnológico para avanzar hacia sistemas agrícolas y alimentarios más sostenibles.

Esta situación, unida a la demanda del consumidor, hace que la producción, transporte y distribución de alimentos sea una de las sinergias globales más importantes para alimentar a la población que, sin embargo, tiene como contrapartida el desperdicio de muchos alimentos. En total, se estima que un 33% de toda la producción mundial de alimentos se pierde o se desecha a lo largo de la cadena de suministro o como producto no consumido (FAO, 2013).

Perdida de alimentos en la cadena de suministro

En el caso de la perdida de alimentos en la cadena de suministro, el alto nivel de calidad exigido por los agentes minoristas en los productos recepcionados, hace que el receptor de la mercancía suela actuar de forma binaria aceptando o rechazando la mercancía perecedera en función de la existencia de perturbaciones en las medidas que registran los trazadores en toda la cadena y esto es debido, principalmente, a la inexistencia de herramientas de estimación de la calidad del producto cuando ha estado sometido a perturbaciones, muchas veces inevitables, durante la cadena logística. Las innovaciones propuestas con el prototipo presentado en esta PdC permitirían cuantificar las pérdidas de calidad de los productos evitando su desecho, ya que pueden destinarse a mercados con más rotación o simplemente tener instrumentos de análisis para que el importador pueda asumir esas pérdidas de calidad en su mercado, sin que ello implique un riesgo para la salud alimentaria.

Cámara climática y predicción de calidad

La cámara climática propuesta y que se encuentra en estado de prototipo operativo, reproduce los episodios climáticos que se producen durante la cadena logística. Esta reproducción permite a los expertos en tecnología de alimentos realizar ensayos de calidad en el producto y, mediante el entrenamiento de modelos basados en las medidas de la instrumentación ambiental con variables como temperatura, humedad relativa y gases, poder predecir el nivel de calidad que va a tener el producto en un determinado horizonte temporal, en función de los parámetros ambientales a los que está siendo expuesto durante su cadena de suministro.

Ventaja de la predicción y reducción de rechazos

Esta predicción permitirá la venta de los productos, en el peor de los casos cuando no se mantengan en las condiciones recomendadas, destinándolos a otros canales de venta menos exigentes o con más rotación (salida rápida del producto) minimizando la tasa de rechazo en destino contribuyendo, de este modo, a minorar las pérdidas de alimentos. Sin embargo, aunque los productos hayan sufrido graves perturbaciones que condicionen su calidad, puede que no muestren defectos observables en el momento de la recepción por el minorista y se manifieste antes de la fecha límite de comercialización (shelf-life). Por lo tanto, para que estos modelos resulten útiles, es necesario expresar las variaciones de calidad estimadas por los modelos en forma de variaciones del shelf-life o, dicho de otro modo, en reducción de la vida útil del producto.