Optimización del Espumado en Bebidas Carbonatadas con Ciencia de Datos
Proyecto Final de Data Science de Gonzalo Civita
Diplomatura en Ciencia de Datos con R y Python
La industria de bebidas carbonatadas enfrenta uno de sus mayores desafíos en la etapa de embotellado: el espumado excesivo. Este fenómeno reduce la velocidad de llenado, genera desperdicios y aumenta los costos de producción. En este proyecto, nuestro alumno Gonzalo Civita aplicó ciencia de datos y modelos de machine learning para optimizar el proceso y mejorar la eficiencia productiva.
Un enfoque científico para reducir el espumado
El proyecto se desarrolló en colaboración con una empresa del sector alimenticio, utilizando datos reales de una línea de producción.
El objetivo principal fue clasificar los niveles de espumado a partir de variables críticas como:
- Temperatura de la bebida
- Volumen de CO₂
- Oxígeno disuelto
- Velocidad de llenado
La hipótesis planteada: existe una correlación directa entre estas variables y los niveles de espumado, lo que permitiría anticipar cuándo ocurrirán picos de espuma y ajustar los parámetros en tiempo real.
Modelos de machine learning aplicados
Para resolver el problema, se entrenaron y compararon distintos modelos de clasificación supervisada:
- Árboles de decisión
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- K-Vecinos más cercanos (KNN)
- Naive Bayes
Cada modelo fue evaluado según su precisión predictiva y su beneficio económico neto, calculando el impacto directo en la producción (botellas/hora) y en los costos asociados al desperdicio.
El árbol de decisión, tras aplicar técnicas de poda y optimización de hiperparámetros, fue el modelo con mejor rendimiento, alcanzando una precisión del 97% y un beneficio económico neto significativamente superior al de los demás modelos.
Resultados: más eficiencia y menos desperdicio
Gracias a la optimización del espumado en bebidas carbonatadas con ciencia de datos, la línea de producción logró mejoras notables:
- +20,6% en la velocidad de embotellado
- −70% en desperdicios
- +36,7% en beneficio económico neto
En términos prácticos, esto significa pasar de 19.621 botellas/hora a 23.678 botellas/hora, manteniendo la calidad del producto y reduciendo el impacto económico del espumado.
Impacto del proyecto
Este caso demuestra el valor del data science en la industria alimenticia.
El uso de modelos predictivos permite no solo detectar causas del espumado, sino también anticipar comportamientos y ajustar parámetros antes de que ocurran pérdidas en la línea de producción.
La combinación entre análisis de datos, automatización y evaluación económica genera una ventaja competitiva clara para las empresas del sector.
Conclusiones
La optimización del espumado en bebidas carbonatadas con ciencia de datos es un ejemplo concreto de cómo el análisis estadístico y el machine learning pueden mejorar procesos industriales y aumentar la rentabilidad.
Proyectos como este reflejan el compromiso del Instituto Data Science Argentina con la formación práctica y la aplicación real del conocimiento en entornos productivos.
LinkedIn de Gonzalo Civita: https://www.linkedin.com/in/gonzalo-civita/
