展望肉类和蛋白质加工的智能未来
技术工人短缺、产品多样性和难以评估的消费者行为——肉类和蛋白质行业正面临重大挑战。 根据产品对卫生和质量的特殊要求，使工艺链高效和经济更为重要。 流程的数字化和自动化提供了可能的解决方案。 人工智能、机器人的使用和云计算等创新技术为工业生产开辟了新机遇。 自然、敏感、大小和形状各异——产品肉在加工和生产过程中需要特别小心和精确。 在人们达到极限的地方，自动化解决方案和数字流程提供了优势，特别是因为很难找到合格的专家。 因此，自动化和数字化的主题就在议程的首位 IFFA 2022，14 年 19 月 2022 日至 XNUMX 日 汇集了国际肉类和蛋白质行业的领先公司。
展望未来：智能工厂
自动化和数字化领域的发展非常迅速。 位于创新金字塔顶端的是智能工厂，即高度数字化和网络化并在很大程度上自主工作的智能生产设施。 新技术不仅可以连接人，还可以连接应用程序和对象（物联网），并使机器能够分析数据，从中“学习”并创建适当的行为模式（人工智能），这使得这成为可能。 通过这种方式，智能工厂可以使流程高效且具有成本效益，并提高整体设备效率，同时符合严格的质量和食品安全要求。 然而，还有很长的路要走，大多数肉类和蛋白质加工公司，无论大小，还有很长的路要走。
流程链上的数据
为了评估肉类质量和食品安全，数据会在整个加工链中实时记录和分析。 这主要是在软件、传感器和工业图像处理的帮助下完成的。 在流程过程中收集的数据可以分配给特定的子流程，随着自动化程度的提高和各个流程的相关性的增加，这是一个很大的优势。 如果生产过程发生中断，即使没有冗长的分析，也能迅速确定因果关系。 通过这种方式，可以在工艺仍在运行的同时维护工艺线，并消除或防止停机时间。 使这成为可能的技术在术语“人工智能”（AI）下进行了总结。 人工智能降低了风险，并承诺为消费者和公司带来更高的效率、更高的透明度、更高的安全性，以及从原产地到销售的完整文档和流程链的可追溯性。 问题：在肉类行业，各条生产线往往没有联网，数据交换中断，无法用于工艺优化。 此外，不同质量的印章和分类使数据收集和交换更加困难。
透明生产
用于实时管理和控制生产的最常见系统是 ERP（“企业资源计划”）和 MES（“制造执行系统”）。 您的职能包括生产计划、流程计划、机器数据和生产数据采集、维护控制、质量管理和订单控制。 通过不断收集和记录生产数据，系统可以在某些参数偏离标准时立即识别出来——并且借助人工智能，它们会立即将根本原因归咎于问题。 通过这种方式，可以显着减少或完全避免错误生产。 整个生产过程可视化，偏差立即可见。
万事大吉：安全数据
数据量（大数据）的收集、存储和评估需要生产设施内的高效网络基础设施。 5G是数据实时传输的先决条件，云解决方案保证了海量数据随时随地的存储和可用性。 工作时间、打印历史记录、错误消息和机器状态等重要信息都存储在云端，可以随时随地在移动设备上查看。 网络安全在肉类和蛋白质行业尤为重要，因为黑客攻击可以瘫痪整个供应链。 由于简单的访问和缺乏安全管理，犯罪分子可以迅速进入生产系统 - 不仅对业务运营而且对公司的声誉造成致命后果。 因此，网络安全应该是重中之重，应该是重中之重。 第一个对策可以是生产和管理网络的脱钩。 同样重要的是数据保护问题：安全的云环境必须遵守 GDPR 规定的所有数据保护和安全法规。
机器人在食品行业的应用
机器人在肉类和蛋白质行业的使用还无法与汽车行业或电子制造行业相比。 然而，从特种机器向工业机器人的转变正在如火如荼地进行。 在拥有 250 到 1000 名员工的公司中，他们的份额已经达到 50% 左右，传统机器与集成机器人技术的机器之间的过渡平稳。 通过使用工业机器人，肉类行业可以从汽车和电气工程行业推动的技术进步中受益。 机器人比手工工作更快，因为：它不需要休息和假期，也不会因病缺席。 缺乏工人，特别是在缺乏吸引力的重复性工作环境中，继续推动机器人的开发和使用。 但仍有保留意见：太慢、太占空间、不适合寒冷潮湿的环境——至少这是屠宰场的反对意见。 机器人维护成本低，设计卫生，并配备了适用于控制、模拟、可视化、物体识别等的软件。 与食物接触的理想条件，特别是因为它们的多功能性也有望显着提高生产力。 机器人可以切割、包装、包装、分类、拾取和放置。 “丹麦技术研究所”正在研究多功能机器人工作单元，它可以在中期取代流水线生产并彻底改变整个过程。 机器人单元将在 AI 的帮助下在各个工作步骤中独立处理猪肉面。 这是在尽可能多的工作步骤中一次完成的，而不是一个接一个的小工作步骤。 各种生产可以并行运行，允许产品的强大组合，而不受流水线生产的限制。 机器人单元的第一批原型应在 2022 年底前投入使用。 在不久的将来，其他工业领域早已成为现实的东西也将进入肉类行业：人类控制和引导，机器人接管所有手动活动。
对质量保证的高要求
只有百分之三的机器人卖给了食品行业。 因此，自动化程度与其他行业相比仍然较低，还有很大的提升空间。 然而，在控制、检查、可追溯性和质量保证领域，法律要求如此之高，以至于作为工业生产控制机构的人类不再能够可靠地满足这些要求。 这就是使用自动检测系统的原因，例如检查条形码或产品是否有异物。 它们工作快速、精确且始终如一地可靠。 检查系统的范围从简单的传感器到智能的，即自学习相机系统。 这是自动化和数字化融合的地方。 一个不工作，没有另一个。
