La compleja gestión de datos de seguridad y calidad alimentaria en las empresas

La compleja gestión de datos de seguridad y calidad alimentaria en las empresas

seguridad alimentaria

Cumplir con la normativa y las auditorias de seguridad alimentaria obliga a las empresas del sector a mantener la vigilancia de abundantes parámetros microbiológicos. Esto implica toda una serie de muestreos y pruebas, que pueden generar una cantidad abrumadora de información. Sin embargo, la gestión estratégica y eficiente de estos datos aporta mucho a la seguridad alimentaria.

 

Dentro de los sistemas de producción de carne y aves de corral no son pocas las pruebas y muestreos necesarios para cumplir con los requisitos de APPCC, auditorías, certificaciones, etc. La recopilación de datos, el mantenimiento de registros y el posterior análisis de la información recogida en los muestreos realizados puede resultar una tarea titánica.

Hoy compartimos algunos planteamientos básicos, que pueden ayudar a lograr una gestión eficiente de estos datos.

Definir metas claras para la recopilación de datos

En la tarea de validar la seguridad alimentaria, es fundamental comprender qué datos se necesitan y por qué se necesita recopilarlos. 

Al establecer unos objetivos claros para la recopilación de datos, nos podemos asegurar de que las pruebas generen la información más relevante para nuestras necesidades, lo que redundará en mejores decisiones de intervención.

Definir cuestiones concretas alineadas con nuestras preocupaciones de seguridad alimentaria nos permitirá optimizar la recopilación de los datos necesarios para abordarlas.

Por otra parte, obtener información de cada uno de los pasos del proceso completo de producción nos puede ayudar a identificar aquellos puntos críticos en los que, por ejemplo, la carga de patógenos aumenta y a decidir si las intervenciones que realizamos son mejorables o si es necesario introducir de nuevas.

Afinar los registros

La sobrecarga de datos puede ser una dificultad añadida a nuestro sistema de muestreos y pruebas. La industria cárnica y avícola recolecta anualmente millones de  datos para poder cumplir con los requisitos de sus sistemas APPCC y auditorías de seguridad alimentaria, asi como para evaluar la efectividad de las acciones realizadas para mantener la inocuidad de sus productos.

Dado que se trata de una información valiosa para la empresa, una vez recopilada es importante mantenerla organizada, para que nos pueda resultar útil a la hora de realizar análisis y tomar decisiones.  Además de ordenados, los datos deben mantenerse de fácil y rápido acceso. Este punto es de gran importancia y será fundamental para gestionar eficientemente situaciones como la retirada de producto del mercado o un brote de enfermedades transmitidas por los alimentos.

¿Cual es el mejor sistema de gestión de registros? Algunas empresas crean sus propios sistemas de mantenimiento de  registros internos personalizados o compran sistemas on-line pero, en cualquier caso, el mejor sistema será el que satisfaga las necesidades concretas de cada empresa. Y, muy a menudo, cuanto más simple mejor.

Mantenerse atento a las tendencias

La abundancia de datos puede provocar que nos enfoquemos demasiado en parámetros específicos y perdamos de vista las tendencias importantes. Es necesario mirar más allá de los datos diarios para poder identificar tendencias basadas en factores como la ubicación, la temporada o el ciclo de producción en nuestras instalaciones, y separar la información significativa del "ruido", para decidir que intervenciones serán las más efectivas.

En el análisis de tendencias es fundamental tener en cuenta cualquier cambio  realizado en el sistema, por ejemplo cambios en el procedimiento de recolección de muestras, en los métodos del laboratorio, en el equipo de procesado o cualquier otra variable que pueda afectar a los resultados de la pruebas. Un buen mantenimiento de registros de los cambios que introduzcamos en el sistema nos ayudará a identificar el impacto de estos cambios sobre el análisis de tendencias, y nos permitirá tener una visión más real y tomar decisiones más adecuadas. Los cambios más pequeños, incluso los cambios que no son específicos de nuestros procesos, pueden afectar a nuestro sistema de seguridad alimentaria.

Con el objetivo de anticiparse a posibles problemas, el análisis predictivo y el uso de modelos predictivos, basados en estadísticas, están surgiendo como nuevas herramientas, que utilizan el "machine learning" (aprendizaje automático) para proporcionar información sobre patrones, que de otro modo pueden no ser evidentes de inmediato a través del clásico análisis de control estadístico de procesos (SPC). Con la complejidad y abundancia de datos en los actuales sistemas de seguridad alimentaria, estas nuevas herramientas nos pueden aportar un análisis de tendencias actuales en profundidad y también modelos predictivos.

No olvidar la calidad del producto

La seguridad alimentaria es una expectativa básica del consumidor, pero la calidad del producto es también importante. Por ello, es necesario comprender cómo pueden afectar a la calidad del producto las intervenciones que hacemos para mantener la seguridad alimentaria. Además de realizar pruebas para controlar la presencia de patógenos, también son necesarias las mediciones de color, vida útil y otros parámetros de calidad de los alimentos para evitar efectos negativos sobre el rendimiento del producto y la experiencia alimentaria del consumidor.

La calidad está directamente relacionada con la marca del producto e impulsa las decisiones de compra del consumidor. Si una intervención de seguridad alimentaria afecta a la apariencia o el sabor del producto, las ventas pueden sufrir en consecuencia.

Es evidente que no podemos permitir ni una pequeña disminución en el rendimiento de las acciones destinadas a mantener la seguridad de los productos, pero la gestión adecuada de la información, convenientemente registrada, sobre los parámetros de calidad y seguridad alimentaria de nuestros procesos de producción nos ayudará a encontrar respuestas inmediatas y a largo plazo.

 

Fuente: Food Quality & Safety.

 

 

 

 

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