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Domingo 8 de diciembre de 2019
23/07/2019
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La Inteligencia Artificial al servicio de la cerveza perfecta

 
 
   

Los maestros cerveceros de Estrella Galicia cuentan ya con el apoyo de la Inteligencia Artificial para garantizar con todas las herramientas tecnológicas disponibles que el consumidor sigue disfrutando de la cerveza perfecta. El proceso de fabricación está siendo exhaustivamente analizado a través de la Ciencia de Datos más avanzada de modo que se controlan y miden los parámetros en cada una de las fases y toda esa información se almacena en una plataforma cloud de forma segura e ilimitada.

Hijos de Rivera ha contado con BBVA Next Technologies y Amazon Web Services para desarrollar este ambicioso proyecto tecnológico puesto en marcha en tiempo récord que apuntala el proceso de transformación digital de la compañía y que tiene como objetivo contribuir a la toma de decisiones y mejorar el control de los procesos productivos.

“La inteligencia artificial es una tecnología disruptiva que ha venido para quedarse. Bien utilizada otorga “superpoderes” a los profesionales para desarrollar su trabajo de una manera mas profunda y consistente” afirma JJ Delgado, CDO (Chief Digital Officer) de Hijos de Rivera.

La tradición cervecera centenaria de la compañía y la creatividad de los maestros cerveceros se enriquecen así con el apoyo de la Ciencia de Datos que proporciona un campo inmenso de información útil para conocer al detalle cada variable del proceso de elaboración del producto que contribuye al resultado final.

Luis Alvar, maestro cervecero de Estrella Galicia, señala que “tratamos de mejorar constantemente nuestros procesos productivos para garantizar que los consumidores puedan seguir disfrutando de la cerveza perfecta”

Este Laboratorio de Inteligencia Artificial cuenta con diversos modelos analíticos aplicables a casos de negocio reales. Por ejemplo, incorpora un sistema que va aprendiendo y depurando el propio modelo a medida que se va enriqueciendo con nuevos datos, haciendo más preciso el método predictivo.



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