Взгляд в умное будущее переработки мяса и белка
Нехватка квалифицированных рабочих, разнообразие продукции и поведение потребителей, которое трудно оценить, – мясная и белковая промышленность сталкивается с серьезными проблемами. Тем более важно сделать технологическую цепочку эффективной и экономичной в соответствии с особыми требованиями, предъявляемыми продуктом к гигиене и качеству. Оцифровка и автоматизация процессов предлагают возможные решения. Инновационные технологии, такие как ИИ, использование роботов и облачных вычислений, открывают новые возможности в промышленном производстве. Натуральное, нежное и разнообразное по размеру и форме - мясной продукт требует особой осторожности и точности в обработке и производстве. Там, где люди достигают предела своих возможностей, преимущества дают автоматизированные решения и цифровые процессы, тем более что квалифицированных специалистов найти сложно. Следовательно, темы автоматизации и цифровизации находятся в самом верху повестки дня. IFFA 2022, с 14 по 19 мая 2022 г. объединяет ведущие компании международной мясной и белковой индустрии.
Взгляд в будущее: умная фабрика
Развитие в области автоматизации и цифровизации происходит очень быстро. На вершине инновационной пирамиды находится «умная фабрика» — интеллектуальное производственное предприятие, которое в значительной степени оцифровано, подключено к сети и работает в значительной степени автономно. Это стало возможным благодаря новым технологиям, которые соединяют не только людей, но также приложения и объекты (Интернет вещей) и позволяют машинам анализировать данные, «учиться» на них и создавать соответствующие модели поведения (искусственный интеллект). Таким образом, Smart Factory может сделать процессы эффективными и рентабельными, а также повысить общую эффективность оборудования, соблюдая при этом строгие требования к качеству и безопасности пищевых продуктов. Однако предстоит еще долгий путь, и большинству компаний по переработке мяса и белков, больших и малых, еще предстоит пройти долгий путь.
данные по технологической цепочке
Для оценки качества мяса и безопасности пищевых продуктов данные записываются и анализируются в режиме реального времени по всей технологической цепочке. В первую очередь это делается с помощью программного обеспечения, датчиков и промышленной обработки изображений. Данные, собранные в ходе процесса, могут быть отнесены к конкретным подпроцессам, что является большим преимуществом при повышении степени автоматизации и увеличении корреляции отдельных процессов. В случае сбоев в производственном процессе причинно-следственные связи выявляются быстро, даже без длительных анализов. Таким образом, технологические линии поддерживаются в рабочем состоянии, а простои исключаются или предотвращаются. Технологии, которые делают это возможным, обобщаются под термином «искусственный интеллект» (ИИ). ИИ снижает риски и обещает большую эффективность, большую прозрачность, большую безопасность для потребителей и компаний, а также полную документацию и отслеживаемость цепочки процессов от происхождения до продажи. Проблема: в мясной промышленности различные производственные линии часто не объединены в сеть, обмен данными прерывается и не может быть использован для оптимизации процесса. Кроме того, сбор данных и обмен ими усложняются различными знаками качества и классификациями.
Прозрачное производство
Наиболее распространенными системами управления и контроля производства в режиме реального времени являются ERP («Планирование ресурсов предприятия») и MES («Система управления производством»). В ваши функции входит планирование производства, планирование процессов, сбор данных о машинах и производстве, контроль технического обслуживания, управление качеством и контроль заказов. Непрерывно собирая и записывая производственные данные, системы немедленно распознают отклонения определенных параметров от нормы, а благодаря ИИ сразу определяют основную причину проблемы. Таким образом, бракованное производство может быть значительно сокращено или полностью исключено. Весь производственный процесс визуализируется, сразу видны отклонения.
Все и все: безопасные данные
Для сбора, хранения и оценки объемов данных (больших данных) требуется эффективная сетевая инфраструктура на производственном объекте. 5G является обязательным условием для передачи данных в режиме реального времени, облачные решения обеспечивают хранение и доступность больших объемов данных в любое время и в любом месте. Важная информация, такая как часы работы, история печати, сообщения об ошибках и статус машины, хранится в облаке и может быть просмотрена в любое время и на мобильных устройствах из любого места. Кибербезопасность особенно важна в мясной и белковой промышленности, поскольку хакерские атаки могут парализовать целые цепочки поставок. Благодаря простому доступу и отсутствию управления безопасностью преступники могут быстро попасть в производственные системы — с фатальными последствиями не только для бизнес-операций, но и для репутации компании. Поэтому кибербезопасность должна быть главным приоритетом и должна быть главным приоритетом. Первой контрмерой может быть разделение производственных и административных сетей. Не менее важным является вопрос защиты данных: безопасная облачная среда должна соответствовать всем правилам защиты данных и безопасности в соответствии с GDPR.
Использование роботов в пищевой промышленности
Использование роботов в мясной и белковой промышленности пока не сравнимо с их применением в автомобильной промышленности или в производстве электроники. Однако переход от специальных машин к промышленным роботам идет полным ходом. В компаниях с количеством сотрудников от 250 до 1000 их доля уже составляет около 50 процентов, при этом происходит плавный переход между обычными машинами и машинами со встроенной робототехникой. Благодаря использованию промышленных роботов мясная промышленность может извлечь выгоду из технологических достижений автомобильной и электротехнической промышленности. Робот работает быстрее, чем работа вручную, потому что: Не нуждается ни в перерывах, ни в отпусках и не отсутствует по болезни. А нехватка рабочих, особенно в непривлекательной рабочей среде с повторяющимися задачами, продолжает стимулировать разработку и использование роботов. Но все же есть оговорки: слишком медленный, слишком занимающий много места, неподходящий для холодных и влажных сред — по крайней мере, это возражение на скотобойнях. Роботы не требуют технического обслуживания, имеют гигиеничную конструкцию и оснащены подходящим программным обеспечением для управления, моделирования, визуализации, распознавания объектов и многого другого. Идеальные условия для контакта с пищевыми продуктами, тем более что их универсальность также обещает значительный прирост производительности. Роботы могут резать, упаковывать, заворачивать, сортировать, собирать и размещать. «Датский технологический институт» исследует многофункциональные роботизированные рабочие ячейки, которые могли бы заменить поточное производство и революционизировать весь процесс в среднесрочной перспективе. Роботизированная ячейка должна самостоятельно обрабатывать свиные бока с помощью ИИ на различных этапах работы. Это делается за максимально возможное количество рабочих шагов одновременно, а не в маленькие рабочие шаги один за другим. Различные производства могут работать параллельно, что позволяет производить широкий ассортимент продукции без ограничений линейного производства. Первые прототипы роботизированных ячеек должны быть готовы к использованию к концу 2022 года. В ближайшем будущем то, что уже давно стало реальностью в других отраслях промышленности, найдет свое применение и в мясной промышленности: люди контролируют и управляют, роботы берут на себя всю ручную деятельность.
Высокие требования к обеспечению качества
Только три процента роботов продаются пищевой промышленности. Поэтому степень автоматизации пока низка по сравнению с другими отраслями, есть много возможностей для совершенствования. Однако в областях контроля, инспекции, прослеживаемости и обеспечения качества юридические требования настолько высоки, что люди как контролирующие органы в промышленном производстве больше не могут надежно их выполнять. Вот почему используются автоматические системы контроля, например, для проверки штрих-кодов или продуктов на наличие посторонних предметов. Они работают быстро, точно и стабильно надежно. Системы контроля варьируются от простых датчиков до интеллектуальных, то есть самообучающихся систем камер. Здесь происходит слияние автоматизации и оцифровки. Одно без другого не работает.
