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Espectroscopía NIR e IA: del laboratorio a la planta para digitalizar el control de calidad en la industria alimentaria
La industria alimentaria se encuentra inmersa en una transformación acelerada hacia procesos
más digitales, eficientes y sostenibles. En este escenario, disponer de información fiable
a tiempo real marca la diferencia entre ajustar el proceso o asumir pérdidas. La digitalización del control de calidad ya no es una opción “a futuro”: es una
necesidad estratégica para las empresas que buscan operar con mayor precisión y resiliencia.
10 de mayo de 2026, 09:00
La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) permite un análisis rápido, no destructivo y sostenible, capaz de ofrecer información en tiempo real sobre la composición de alimentos y materias primas. Su adopción encaja con la transición hacia plantas inteligentes, donde las decisiones se basan en datos y donde la automatización facilita la eficiencia y competitividad.
En AZTI llevamos más de una década investigando, validando e implementando aplicaciones basadas en NIR para acercar estas capacidades a entornos industriales reales, con un objetivo claro: optimizar procesos, reducir variabilidad y mermas, y aumentar fiabilidad y trazabilidad del producto final.
¿Qué es la espectroscopía NIR y por qué es tan relevante para la industria?
La espectroscopía NIR es una técnica que utiliza luz situada más allá del rojo visible para analizar la composición interna de un material o alimento sin necesidad de destruir la muestra. La interacción de la luz NIR incide sobre el producto, hace que ciertas longitudes de onda sean absorbidas por grupos funcionales presentes en moléculas clave (como agua, grasas, azúcares o proteínas), generando un espectro característico que actúa como una “huella dactilar” química de cada matriz.
Desde el punto de vista industrial, más allá de su rapidez, el valor diferencial del NIR destaca porque permite medir sin utilizar reactivos y sin residuos asociados, lo que facilita su integración en rutinas operativas de planta. Esta capacidad habilita un control de calidad continuo, mayor frecuencia analítica y una operativa más sostenible, alineado con la transformación hacia plantas más digitalizadas.
Además, su madurez queda demostrada por su uso consolidado en sectores como lácteos, aceites, harinas o productos cárnicos, donde se utiliza para controlar la calidad, detectar fraudes y adulteraciones, predecir frescura o caracterizar la composición de productos.
Quimiometría e IA: el “cerebro” que convierte espectros en decisiones
A pesar de las ventajas de la tecnología, los espectros NIR no son interpretables directamente o “a simple vista”. Los espectros son complejos y mezclan información de muchos componentes del alimento. Para traducir esa señal compleja en parámetros relacionados con la calidad o la seguridad del alimento útiles para la industria, se emplea la quimiometría.
Esta disciplina combina estadística avanzada y modelización matemática (incluyendo técnicas de inteligencia artificial o IA) para extraer la información útil y convertirla en predicciones precisas.
En la práctica, la quimiometría permite preprocesar los espectros para reducir ruido y variaciones (por ejemplo, por dispersión), detectar patrones entre muestras y construir modelos predictivos que transforman la señal en estimaciones cuantitativas (humedad, grasa, proteína, sal, etc.) en segundos, sin necesidad de repetir analíticas destructivas de laboratorio para cada lote. Este enfoque (sensor + datos + modelos) es el que convierte el NIR en una herramienta de digitalización real y no solo en un instrumento analítico.
Ventajas del NIR para la industria alimentaria: impacto directo en operación y costes
La espectroscopía NIR destaca por ser rápida, no destructiva, limpia y económica frente a métodos tradicionales. Este carácter sostenible y eficiente ha impulsado y facilitado su adopción e integración en líneas de producción donde se manejan numerosos lotes diarios o donde es necesario controlar parámetros de calidad de forma continua.
En términos de beneficio empresarial, estas ventajas se traducen en:
-Velocidad: análisis en segundos, reduciendo drásticamente tiempos de control.
-Monitorización continua de parámetros de calidad durante la producción sin interrumpir procesos.
-Proceso no destructivo: al no ser necesaria la destrucción de los alimentos para su análisis se puede llegar a controlar o monitorizar el 100% de la producción.
-Reducción significativa de costes analíticos, evitando consumibles y analíticas de laboratorio
-Mayor seguridad alimentaria, al detectar desviaciones o adulteraciones de forma temprana.
-Tecnología sostenible, menos reactivos y residuos, alineado con objetivos ambientales y de economía circular.
Estas características facilitan su integración en líneas con producción intensiva o necesidad de monitorización continua, convirtiéndola en un habilitador directo de decisiones basadas en datos. En términos económicos y operativos, estas cualidades permiten identificar desviaciones a tiempo, evitar lotes fuera de especificación y sostener una monitorización continua sin interrumpir los procesos.
El reto real: llevar los sensores NIR a planta de forma operativa (y mantenerlo)
La implantación industrial de los sensores NIR plantea desafíos recurrentes, ya que no basta con adquirir el instrumento de medición, sino que requiere la adopción de una arquitectura tecnológica integrada:
En primer lugar, los sensores generan espectros, pero las empresas realmente necesitan parámetros de calidad: para ello hacen falta crear modelos predictivos robustos. Además, cada matriz alimentaria requiere calibraciones específicas, capaces de representar adecuadamente la variabilidad real del proceso (materias primas, campañas, condiciones de operación). A esto se suma que los modelos deben mantenerse y actualizarse periódicamente para seguir siendo fiables cuando cambian las condiciones de producción.
Finalmente, la gestión del dato es esencial: la industria necesita que los resultados se almacenen de forma segura y se integren con los sistemas existentes (ERP/MES/SCADA), manteniendo trazabilidad y accesibilidad.
Por ello, la tendencia más sólida para superar estas barreras es la de combinar sensores, quimiometría y plataformas digitales en soluciones integradas.
Una solución integral para industrializar la tecnología: sensor + modelos + plataforma conectada
AZTI, en colaboración con AITalentum, desarrolla soluciones integrales diseñadas para facilitar la implantación del NIR en industrias alimentarias, permitiendo digitalizar el control de calidad de manera rápida, limpia y operativa. Se trata de un enfoque integral: desde la definición del caso de uso y el diseño de muestreo hasta el desarrollo de modelos y la validación industrial. Este activo digital (denominado Xpectra) se materializa en soluciones que combinan:
-Sensores NIR adaptados a planta. Equipos comerciales que soportan las condiciones ambientales del entorno industrial (vibraciones, temperatura, humedad) y la variabilidad del producto.
-Modelos predictivos y calibraciones a medida construidos con quimiometría y aprendizaje automático, para predecir parámetros críticos en segundos. Esto permite desarrollar modelos matemáticos que traduzcan esa señal en datos comprensibles en segundos. Estos modelos deben calibrarse con la variabilidad real de las materias primas y condiciones de la planta.
-Una plataforma digital conectada. Se necesita de una infraestructura digital (apoyada en el Internet de las Cosas, IoT) que recolecte y valide los espectros, ejecute los modelos predictivos en tiempo real y visualice los resultados. Es crucial que esta plataforma pueda integrarse con los sistemas de gestión existentes en la empresa, como ERP, MES o SCADA, garantizando el almacenamiento seguro y la trazabilidad de los datos.
Sof-IA: transferencia tecnológica a escala industrial en subproductos de pescado
A través del proyecto Sof-IA, financiado por MICIU/AEI y por FEDER, UE y coordinado por AITalentum, estamos desarrollando una solución integral para digitalizar el control de calidad en la industria de subproductos de pescado en la empresa BARNA.
El objetivo es sustituir analíticas tradicionales, lentas y costosas, por un sistema capaz de controlar en tiempo real la calidad de aceites procedentes de subproductos pesqueros, un ámbito con elevada variabilidad y alto impacto económico.
Los aceites derivados de subproductos tienen un alto valor comercial, pero su valorización depende de parámetros críticos como su contenido en omega-3 o su nivel de oxidación, cuya medición rápida es esencial pero difícil de integrar en planta utilizando métodos convencionales. Sof‑IA aborda este reto mediante una solución basada en tres pilares: sensores NIR de bajo coste, modelos predictivos desarrollados mediante aprendizaje automático y una plataforma digital para visualizar, procesar y almacenar datos.
Xpectra actúa como infraestructura digital, integrando una herramienta para validar espectros y una plataforma digital con IA que interpreta los datos de los sensores, ejecuta los modelos y genera los resultados sin necesidad de conocimientos especializados. En el proyecto se han validado modelos para la predicción de la calidad de los aceites utilizando equipos NIR comerciales. Gracias a esta implementación, BARNA puede controlar la calidad de sus productos en tiempo real, aumentando su rendimiento económico.
En conjunto, el proyecto Sof‑IA demuestra cómo la combinación de espectroscopía NIR, modelos avanzados y plataformas digitales permite transformar procesos tradicionalmente analíticos en sistemas de control continuo, automáticos y orientados al valor. Xpectra facilita la transición del dato crudo a la decisión operativa. Se puede encontrar más información sobre el activo en: www.xpectra.es
En un sector donde la competitividad se define por la eficiencia, la sostenibilidad y la trazabilidad, estas soluciones representan un camino tangible hacia una industria alimentaria más inteligente, más precisa y orientada al valor.
