En el marco de un convenio firmado entre el Grupo Forzani y nuestra Facultad Regional, investigadores de nuestra casa de estudios llevarán adelante un desarrollo tecnológico innovador que aplica inteligencia artificial en procesos industriales. Se trata de un sistema de visión artificial que permitirá detectar, identificar y contar bolsas de harina mientras se trasladan en una cinta transportadora dentro del molino que la empresa posee en Esmeralda, Santa Fe.
El proyecto será ejecutado por el Grupo de Investigación Sobre Aplicaciones Inteligentes (GISAI), con participación de docentes y estudiantes de las carreras de Ingeniería Electrónica e Ingeniería en Sistemas de Información.
El Ing. Ezequiel Gribaudo, Subsecretario de Vinculación Tecnológica de UTN San Francisco, explicó que este trabajo se concreta a partir de un trabajo conjunto que surgió de la firma de un convenio hace unos meses. "Esta es la primera propuesta efectiva, que es el desarrollo de un sistema a través de visión artificial que detecta y clasifica dinámicamente diferentes tipos de bolsas de harina cuando están transitando por una cinta de transporte”.
El sistema permitirá no solo contar las bolsas, sino también identificarlas de manera individual, algo clave en una empresa que produce más de 20 variedades con envases de formatos similares. “A través de inteligencia artificial, la clasificación es muy certera”, destacó Gribaudo, que también subrayó que este tipo de desarrollos tienen alto potencial de aplicación en otras industrias.
Tecnología local para resolver problemas
Por parte de GISAI, el director del proyecto, Ing. Javier Redolfi, remarcó que la propuesta surgió tras una demanda concreta del Grupo Forzani: “La propuesta viene por un interés del cliente en implementar soluciones basadas en inteligencia artificial".
En una primera visita a planta se identificó la necesidad de implementar un sistema de conteo de producción: "Básicamente, saber cuántas bolsas de harina de los diferentes tipos se producen. Otras fallas detectadas incluyen que, en ocasiones, el sistema toma dos bolsas en lugar de una, lo que causa errores al momento de cargar el camión y se ve afectado el cliente. También buscamos poder identificar si hay pérdidas de producto por desconexiones en los conductos, para no generar contaminación y pérdidas de producción”.
El Ing. Redolfi también resaltó la innovación detrás del proyecto: “Este producto no existe en el mercado. No hay un sistema que permita este tipo de controles y, si existe, requiere de mucha configuración adicional y es muy factible que no funcione de manera correcta. Las soluciones que brindamos se adaptan al problema particular”.
Vale destacar que el grupo GISAI se encargará de todo el proceso: desde el análisis de factibilidad, desarrollo del software, entrenamiento del modelo de inteligencia artificial y su implementación en planta. Actualmente, el sistema ya funciona en versión de laboratorio, y se están adquiriendo los equipos necesarios para llevarlo a la planta del molino. Se espera que la versión estable esté operativa en marzo de 2026.
Un desarrollo con impacto educativo y social
Además de los beneficios productivos para el Grupo Forzani, el proyecto implica una importante oportunidad formativa para la comunidad universitaria. “En el proyecto participan alumnos, graduados y docentes, quienes aprenden y se forman durante el proceso. Y como implica una contraprestación monetaria, también genera un ingreso adicional para el grupo de investigación y la Facultad”, señaló Redolfi.
El sistema desarrollado incluirá identificación de hasta ocho tipos de bolsas, análisis de métricas, dashboard web con filtros por fecha y tipo, y mecanismos para evitar el doble conteo por múltiples cámaras o frames. Se busca alcanzar una precisión de clasificación superior al 85% y un error de conteo inferior al 10%.
* en la foto Franco Forzani, CEO del Molino Forzani S.A., el Ing. Ezequiel Gribaudo, Subsecretario de Vinculación Tecnológica, y Noelia Forzani, presidenta de Molino Forzani S.A.
