¿IA para reducir la merma y asegurar la trazabilidad alimentaria?
Sí — cuando la IA ve toda su operación. Adaptrix conecta ERP, MES y calidad, explica con análisis explicable de factores por qué se dispara la merma, prevé la demanda de perecederos con modelos de previsión estadística y mantiene cada lote listo para una retirada según el Reglamento (CE) 178/2002 — todo con un LLM local: sus recetas nunca llegan a una IA de terceros.
See it work
Ask in plain language. Get an explained, cited decision.
One question routes through specialised agents — schema, SQL, forecast, root cause and governance — and lands as an auditable answer with the evidence attached.
Director· Food & beverage workspace
DemoWhy is food-waste percentage creeping above our 5% target?
Director Highanswer in 10.9s
- Analysing waste
- Scanning prep_batches + orders
- Ranking the drivers of the change
- Formatting the explained answer
scan Scan orders · 1.8M rowsfilter Filter perishable lotsaggregate Aggregate waste by segmentrank Rank driver contributions
Over-prep on the dinner daypart accounts for most of the waste.
Why waste movednet +2.6 pts
- 65% of the moveOver-prep · dinner daypart+1.7 pts
- Weekend forecast miss+0.7 pts
- Spoilage+0.2 pts
Adaptrix recommends
- Cut dinner-daypart prep par levels 15%
- Adopt the demand forecast for weekend prep
Projected · back to 5.5% waste within a month
GDPR · checkpoints cleanSQL + provenance attachedAudit logged
Ask a follow-up…
Illustrative scenario shown in a demo workspace — figures for demonstration, not a customer result.
Pregúntele sobre su operación
¿Dónde se está colando el desperdicio de alimentos?
El desperdicio rara vez se dispara: se cuela. Un daypart de cena se sobreprepara, un pronóstico de fin de semana falla, el deterioro sube poco a poco y un objetivo del 5 % se convierte en silencio en un 9 % antes de que alguien asuma la cifra.
Adaptrix vincula lotes de preparación, pedidos, el registro de desperdicio y el inventario, pronostica su porcentaje de desperdicio con un intervalo de confianza del 95 % y atribuye el aumento a drivers con signo que suman el cambio, hasta el daypart y el proceso responsables.
- Detecte el goteo mientras aún es una corrección a nivel de preparación
- Vea qué daypart o proceso lo impulsa: con signo, sumando el movimiento
- Actúe sobre una recomendación con la recuperación proyectada adjunta
Reproducción guionizada con datos ilustrativos: esta es la vista de respuesta real, no un vídeo.
P
10.9s·auditado¿Por qué el porcentaje de desperdicio de alimentos supera poco a poco nuestro objetivo del 5%?
- Analizando la pregunta — métrica, segmentos, horizonte
- Vinculando 4 fuentes conectadas
- Pronosticando con un intervalo de confianza del 95%
Desperdicio de alimentos · 12 sem. reales + pronóstico
pronóstico 11.0%
Por qué se mueve
El exceso de preparación en la franja de cena representa la mayor parte del desperdicio.
Pronóstico11.0%IC 95% · 9.7%–12.3% para fin de mes
- +1.7 ptsExceso de preparación · franja de cena · 65% del movimiento
- +0.7 ptsError de pronóstico de fin de semana
- +0.2 ptsDeterioro
Cambio neto= +2.6 pts
Adaptrix recomienda
- Reducir un 15% los niveles de preparación de la franja de cena
- Adoptar el pronóstico de demanda para la preparación del fin de semana
Previsto · vuelta al 5.5% de desperdicio en un mes
TrazaRGPD · puntos de control correctosSQL + procedencia adjuntaAuditoría registrada
1,05 mil M t
de alimentos se desperdiciaron en el mundo en 2022 — casi una quinta parte de los alimentos disponibles para el consumidor
59,2 M t
de residuos alimentarios se generaron en la UE en 2022 — 132 kg por habitante
19 %
de los residuos alimentarios de la UE se originan en transformación y fabricación — dentro de su propia planta
Fuentes: UNEP Food Waste Index Report 2024; Eurostat, estimaciones de residuos alimentarios del año de referencia 2022 (publicado en septiembre de 2024). Enlaces más abajo.
Los problemas que erosionan en silencio el margen de un fabricante de alimentación
Seis patrones que vemos una y otra vez en empresas de alimentación y bebidas: invisibles en los informes agregados, caros en la cuenta de resultados.
La merma se come el margen
Recortes, deterioro, reprocesos y sobrellenado se acumulan por líneas y turnos, pero la cuenta de resultados solo muestra una cifra agregada de merma sobre la que nadie puede actuar.
Prever perecederos no perdona
La vida útil corta castiga cada error de previsión por partida doble: si sobreproduce, lo da de baja; si se queda corto, el lineal del distribuidor se queda vacío.
Retiradas contrarreloj
El artículo 18 del Reglamento (CE) 178/2002 exige un paso atrás y un paso adelante para cada lote. Con los registros en hojas de cálculo, un rastreo lleva días que usted no tiene.
La calidad deriva por lote y línea
Las reclamaciones se concentran en lotes, líneas o proveedores concretos, pero los datos APPCC y de laboratorio viven en silos: el patrón se detecta tarde o no se detecta.
El margen varía mucho por referencia y canal
Promociones, marca blanca y condiciones de hostelería separan la economía unitaria. Las medias ocultan qué productos y canales ganan dinero de verdad.
La estacionalidad distorsiona cualquier media
Campañas, festivos y meteorología hacen oscilar la demanda de producto fresco. Planificar con la media del mes garantiza merma una semana y roturas de stock la siguiente.
Cómo trabaja Adaptrix en una empresa de alimentación
De los sistemas conectados a las alertas autónomas — sin sustituir su ERP ni su MES.
1
Conectar
Adaptrix se conecta en modo lectura a su ERP, MES, LIMS/sistemas de calidad y canales de venta. Sin migraciones ni un nuevo proyecto de datos maestros.
2
Explicar
El análisis explicable y agéntico con explicabilidad SHAP responde a las preguntas reales: ¿por qué se disparó la merma en la línea 3? ¿Qué lote o proveedor concentra las reclamaciones?
3
Prever
Previsión de demanda de perecederos con modelos de previsión estadística por referencia, canal y temporada, para que la producción siga a la demanda y no a la costumbre.
4
Actuar
Alertas autónomas avisan de causas de merma, anomalías de lote y caídas de OEE en cuanto aparecen — antes de que se conviertan en bajas o reclamaciones.
Preparación para la trazabilidad: autodiagnóstico en cinco puntos
¿Dónde está hoy su operación? Cinco puntos de control, del número de lote a la imputación de la merma.
| Punto de control | Listo para una retirada | Señal de alerta |
|---|---|---|
| Números de lote | Un mismo número de lote acompaña la materia prima hasta el producto expedido en todos los sistemas | Los números se transcriben a mano entre ERP, MES y hojas de cálculo |
| Un paso atrás, un paso adelante | Proveedor y cliente de cualquier lote localizables en minutos | Registros repartidos entre papel, correos y archivos locales |
| Simulacro de retirada | Un simulacro rastrea un lote de punta a punta en horas | El último simulacro llevó días — o nunca se hizo |
| Datos APPCC / PCC | Las lecturas de los puntos de control crítico son digitales y consultables | Registros de PCC en papel, revisados solo cuando llega la auditoría |
| Imputación de la merma | La merma se contabiliza por causa, línea y turno | Una cuenta genérica de merma esconde todas las causas |
Basado en las obligaciones de trazabilidad del artículo 18 del Reglamento (CE) 178/2002 y en la práctica APPCC.
Sus recetas nunca salen de su empresa
Un fabricante de alimentación protege dos cosas: los datos personales (RGPD) y los secretos comerciales — recetas, escandallos, condiciones de proveedores. Adaptrix autoaloja sus modelos de lenguaje abiertos en su propia infraestructura soberana en la UE (el despliegue en su infraestructura está previsto para Enterprise Plus). Nada se envía a servicios de IA en nubes estadounidenses.
Reglamento (CE) 178/2002
Los registros de lote pasan a ser consultables de punta a punta: responder a «un paso atrás, un paso adelante» lleva minutos, no días.
APPCC (HACCP)
Los datos de los puntos de control crítico se analizan de forma continua para detectar derivas y anomalías — no solo en la auditoría.
RGPD y soberanía del dato
Un modelo abierto autoalojado en infraestructura soberana de la UE significa que ni consultas, ni registros, ni datos personales salen hacia una IA de terceros.
Secretos comerciales
Recetas, escandallos y condiciones de proveedores se analizan en infraestructura soberana de la UE y nunca se usan para entrenar modelos de terceros.
Explicabilidad SHAP
Cada hallazgo sobre merma o calidad se puede rastrear hasta sus causas: respuestas auditables en lugar de puntuaciones de caja negra.
Previsión estadística (validación cruzada)
Modelos de previsión contrastados, ajustados a estacionalidad, promociones y vida útil — por referencia y por canal.
Precio anual fijo con 0 € por token: los costes siguen siendo previsibles por muchas preguntas que haga su equipo. Ver precios
Analítica con IA para alimentación: una valoración honesta
Dónde compensa
- Respuestas explicables en lugar de cuadros de mando: sabrá por qué subió la merma, no solo que subió.
- La previsión de demanda de perecederos por referencia y canal reduce a la vez las bajas y los lineales vacíos.
- Rastreos de lote y respuestas de auditoría en horas en lugar de días — con sus registros actuales.
- Soberanía total del dato a precio anual fijo: sin facturación por token y sin salida de datos.
Qué debe tener en cuenta
- Necesita acceso de lectura a su ERP, MES y sistemas de calidad: prevea una breve fase de integración.
- El estándar es el alojamiento gestionado en la infraestructura soberana de Adaptrix en la UE; el despliegue on-premise en planta está previsto para Enterprise Plus (en la hoja de ruta).
- La calidad de la previsión crece con el histórico: a partir de unos dos años de ventas se obtienen los mejores resultados.
Perfil: un fabricante español de alimentación premium
IlustrativoUn fabricante español de alimentación premium produce en planta propia y vende a distribución, hostelería y canal directo. La merma se contabiliza como una única cifra, la planificación vive en hojas de cálculo y un simulacro de retirada lleva días. Con Adaptrix conectado al ERP y a los registros de producción, el panorama cambia:
- La merma se imputa a líneas, turnos y causas concretas — en lugar de una cifra agregada a fin de mes.
- La demanda de perecederos se prevé por referencia y canal antes de los picos de campaña y festivos.
- Un rastreo de lote en simulacro se completa en horas en lugar de días, con proveedor y cliente de cada lote documentados.
Escenario ilustrativo basado en proyectos anonimizados. Los resultados dependen de la calidad de los datos, los sistemas y el alcance; no es una referencia de cliente con nombre.
“El desperdicio de alimentos es una tragedia mundial. Millones de personas pasarán hambre hoy mientras se desperdician alimentos en todo el mundo.”
Guías y soluciones relacionadas
Profundice en soberanía del dato, cumplimiento y sectores vecinos.
Preguntas frecuentes
¿Cómo reduce la IA la merma en una empresa de alimentación?
Haciendo la merma imputable y previsible. Adaptrix cruza datos de producción, calidad y ventas, muestra con análisis explicable de factores qué líneas, turnos, productos o proveedores generan las pérdidas y prevé la demanda de perecederos con modelos de previsión estadística para producir según la demanda real. Las alertas autónomas avisan de nuevas causas de merma antes de que se conviertan en bajas.
¿Cumple Adaptrix los requisitos de trazabilidad del Reglamento (CE) 178/2002?
Su ERP y su MES siguen siendo el sistema de registro legal: la obligación del artículo 18 («un paso atrás, un paso adelante») la cumplen sus registros. Adaptrix hace esos registros consultables de punta a punta, de modo que un rastreo de lote o una respuesta de auditoría lleva minutos en lugar de días, y los huecos en la cadena afloran antes de que los encuentre un inspector.
¿A qué sistemas se conecta Adaptrix?
ERP (SAP, Microsoft Dynamics, Sage y otros), MES y bases de datos de producción, LIMS y sistemas de calidad, TPV y canales de venta, además de hojas de cálculo y exportaciones CSV. Las conexiones son de solo lectura; no hay que sustituir ningún sistema.
¿Salen nuestras recetas o datos de proveedores de nuestra infraestructura?
Nunca hacia una IA de terceros. Adaptrix autoaloja sus modelos de lenguaje abiertos en su propia infraestructura soberana en la UE (el despliegue en su infraestructura está previsto para Enterprise Plus). Ni consultas, ni recetas, ni escandallos, ni condiciones de proveedores se envían a servicios de IA en nubes estadounidenses, y nunca se usan para entrenar modelos de terceros. Eso cubre a la vez el RGPD y el secreto comercial.
¿Qué precisión tiene la previsión de demanda de perecederos?
Depende de su histórico: con unos dos años de ventas por referencia, los modelos de previsión estadística capturan estacionalidad, promociones y patrones semanales, y suelen superar con claridad la planificación manual. En un piloto medimos el error de previsión frente a su planificación actual: la mejora se demuestra con sus datos durante la implantación, no se promete.
¿Cuánto cuesta Adaptrix para una empresa de alimentación?
Un precio anual fijo con 0 € por token, sin facturación por uso, para que el análisis nunca se racione. El plan depende de las fuentes de datos y los usuarios; en la página de precios encontrará el detalle y una configuración orientativa.
Vea las causas de su merma en sus propios datos
Una demo de 30 minutos con datos realistas del sector: imputación de merma, previsión de perecederos y un rastreo de lote en directo.
Pregúntale el porqué.
Trae una pregunta real de tu negocio y mira la respuesta en directo —con razonamiento, fuentes y cálculos— o calcula primero lo que te ahorra.