27 de junio de 2025

De lo simple a lo sofisticado: predicción del porcentaje de proteína del haba de soja en procesos industriales.

La predicción del porcentaje de proteína del haba de soja es fundamental para garantizar la calidad y eficiencia en procesos industriales agroalimentarios. En este artículo se presenta un sistema predictivo que combina modelos estadísticos clásicos, machine learning y técnicas de reducción de dimensionalidad, demostrando cómo un enfoque progresivo puede ofrecer soluciones precisas, robustas y operativas en planta.

Predicción de proteína del haba de soja en procesos industriales mediante modelos estadísticos y machine learning
Predicción del porcentaje de proteína del haba de soja mediante modelos estadísticos y técnicas de machine learning.

La importancia de predecir la concentración de proteína en planta

La estimación fiable y anticipada de la predicción del porcentaje de proteína del haba de soja es un reto central en la industria agroalimentaria. La introducción de Gemelos Digitales ha transformado la forma de controlar, optimizar y comprender los procesos, permitiendo respuestas automáticas y decisiones informadas sin demoras.

En un proceso real de extracción de proteína, se buscó desarrollar un modelo capaz de estimar con precisión la concentración proteica, facilitando decisiones operativas y reduciendo incertidumbres.

Construcción de un baseline: Regresión Lineal Múltiple y sus limitaciones

El primer paso consistió en aplicar una Regresión Lineal Múltiple como modelo base. Aunque ofrecía interpretabilidad y una buena aproximación inicial, los análisis residuales mostraron heterocedasticidad y autocorrelación, indicando que la linealidad del modelo no capturaba toda la variabilidad del proceso.

Para mejorar la robustez, se aplicó la Regresión Generalizada de Mínimos Cuadrados (GLS), corrigiendo la estructura de varianza y capturando dependencias entre observaciones. Esto permitió un modelo más estable dentro del marco lineal.

Machine Learning para capturar relaciones no lineales: Random Forest

Para capturar relaciones complejas y no lineales entre variables, se entrenó un modelo Random Forest usando las mismas variables medibles en tiempo real. Este enfoque permitió mejorar la predicción del porcentaje de proteína del haba de soja, identificando interacciones que los modelos lineales no detectaban.

El análisis de importancia de variables reveló redundancias, lo que motivó la exploración de técnicas de reducción de dimensionalidad para mejorar la parsimonia y capacidad de generalización.

Reducción de dimensionalidad con Kernel PCA: descubrir estructuras latentes

Se aplicó Kernel PCA para transformar los datos a un espacio donde las relaciones complejas fueran más manejables. Esta técnica permitió identificar componentes latentes representativas del sistema.

Al combinar estas nuevas características con Random Forest y seleccionar un subconjunto óptimo de variables originales, se consiguió un modelo final con mejor precisión, menor complejidad y mayor capacidad de generalización para la predicción del porcentaje de proteína del haba de soja.

Resultados y aplicabilidad operativa real

El modelo optimizado alcanzó los mejores resultados en planta:

  • Alta precisión en la predicción del porcentaje de proteína del haba de soja
  • Mayor robustez frente a variaciones operativas
  • Aplicabilidad real en entornos industriales

La progresión desde modelos lineales hasta técnicas avanzadas demostró su valor práctico y compatibilidad con los procesos industriales más exigentes.

Conclusión: una metodología progresiva al servicio de la calidad y la operación

Este sistema predictivo demuestra que un enfoque iterativo —combinando modelos estadísticos, machine learning y reducción de dimensionalidad— puede producir soluciones operativas fiables. La evolución no busca sofisticación por sí misma, sino respuestas concretas a necesidades reales de planta. Este enfoque acerca la analítica avanzada al lenguaje operativo industrial, facilitando decisiones basadas en datos, calidad y eficiencia.

También te puede interesar lo siguiente