Kontinuierliche Verbesserung und Echtzeitdaten sind das Power-Duo der Abfallreduzierung. Automatisch erfasste und in Echtzeit bereitgestellte Daten unterstützen den Plan-Do-Check-Act-Zyklus, indem sie Probleme aufdecken, Ihnen die Möglichkeit zur Analyse und Diagnose geben, Ihren Mitarbeitern Live-Daten zur Überwachung und Steuerung liefern und anschließend Ihre Ergebnisse bestätigen.

Jeder weiß, dass man diese Daten erhalten kann, indem man Millionen in brandneue Hightech-Geräte investiert. Aber das ist nicht der einzige Weg. Im Folgenden finden Sie Beispiele von Herstellern, die beeindruckende Ergebnisse erzielen, indem sie automatisch Echtzeitdaten von den bereits vorhandenen Altgeräten sammeln.

Sehen Sie, wie sie mit sieben häufigen Übeltätern im Kampf gegen Verschwendung umgehen.

Umverpackung

Wenn Sie zu wenig verpacken, müssen Sie Ausschuss produzieren oder neu verpacken. Daher neigen die meisten Hersteller dazu, zu viel zu verpacken. Aber Überverpackung ist ein direktes Geschenk. Hier gibt es für Lebensmittelhersteller, die Echtzeitmessungen nutzen können, leicht zu erzielende Gewinne. Ein Kunde, der eine automatische Verpackungsmaschine und eine Kontrollwaage einsetzt, stellte beispielsweise fest, dass Ablagerungen auf seinen Geräten im Laufe der Zeit zu Unterverpackungen führten. Durch eine Anpassung der Maschine konnten die Beutel vorübergehend wieder den Spezifikationen entsprechen, aber plötzlich stellte sich heraus, dass sich die Bedingungen geändert hatten und seit einiger Zeit eine Überverpackung von 5 % vorlag.

Datenerfassung: Durch die Verbindung der Kontrollwaage mit SKALA Control können die Gewichtswerte in Echtzeit auf einem Monitor über der Wiegestation angezeigt werden, wobei die Kontrollgrenzen deutlich gekennzeichnet und Werte außerhalb der Spezifikationen markiert sind.

Ergebnis: Die Überverpackung sank von 2 % auf 1 %. Einsparungen von 84.000 $ pro Monat.

Über-/Unterverarbeitung

Die Verarbeitung von haltbaren Lebensmitteln erfolgt häufig unter Verwendung von Wasser: Backen, Trocknen, Dehydrieren, Rehydrieren. Fast jedes Produkt muss einen optimalen Wert erreichen. Die Fähigkeit, diesen Wert beim ersten Durchgang konsistent zu erreichen, ist eine wirksame Methode zur Abfallreduzierung. Ein Kunde rehydriert getrocknete Früchte, um sie auf einen akzeptablen Feuchtigkeitsgehalt zu bringen, und verpackt sie dann in Beuteln. Der Feuchtigkeitsgehalt kann erst zwei Tage später gemessen werden, wenn sich ein Gleichgewicht eingestellt hat. Die endgültigen Feuchtigkeitswerte können zwischen 13 % und 18 % schwanken. Die Nichteinhaltung der 18 %-Spezifikation kann eine Differenz von 5 % beim Endergebnis bedeuten.

Datenerfassung: Dieser Kunde benötigt Daten aus mehreren Quellen. Die Messungen des Feuchtigkeitsgehalts zu Beginn, während und am Ende (zweiter Tag nach der Verarbeitung) werden automatisch über mit SKALA verbundene Geräte erfasst. Die Umgebungstemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit werden in den Rehydrationskammern mithilfe angeschlossener Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensoren erfasst. Das Bruttogewicht der Produkte wird vor und nach der Verarbeitung über eine angeschlossene Waage erfasst und anhand dieses Gewichts wird die hinzugefügte Feuchtigkeit bestimmt.

Die im Laufe der Zeit gesammelten Daten werden verwendet, um einen Algorithmus zu erstellen, der die erforderlichen Eingaben empfiehlt, um jede Charge auf einen Feuchtigkeitsgehalt von 18 % zu bringen, basierend auf Messungen einer eingehenden Charge dehydrierter Produkte.

Ergebnis: Einsparungen von 100.000 Dollar pro Monat.

Prozess nicht richtig

Ein Backwarenhersteller muss aufgrund ungleichmäßiger Backergebnisse erhebliche Mengen an Produkten aussortieren. Durch die Erfassung von Daten stellen sie fest, dass das Problem nicht beim Backofen liegt, sondern bei einem vorherigen Verarbeitungsschritt, bei dem eine Füllung gekocht wurde. Schwankungen in der Wasseraktivität der Füllung führen zu einem nicht konformen Endprodukt.

Datenerfassung: QC entnimmt alle fünf Minuten eine Probe, um die Wasseraktivität der Füllung an der Produktionslinie zu messen. Die Ergebnisse werden auf einem Monitor an der Kochstation und dem Produktionslinienleiter angezeigt. Durch die Anzeige der Wasseraktivität in Echtzeit kann der Bediener die Kochzeit anpassen, um die Wasseraktivität der Füllung unter Kontrolle zu halten.

Prozess nicht konsistent

Schwankungen im Produktionsprozess führen häufig zu Ausschuss. Ein Kunde hat festgestellt, dass Schwankungen der Ofentemperaturen zu uneinheitlichen Wasseraktivitäten im Endprodukt führen. Durch die Überwachung der endgültigen Wasseraktivitäten in Echtzeit kann die Verarbeitungszeit angepasst werden, um die Konsistenz deutlich zu verbessern.

Datenerfassung: Ofentemperaturen in Echtzeit, Verarbeitungszeit gemessen anhand der Förderbandgeschwindigkeit, die in Echtzeit auf einem Prozesssteuerungs-Dashboard angezeigt wird. Maßnahmen: Anpassung der Bandgeschwindigkeit zur Variation der Verarbeitungszeit.

Ergebnis: Prozessschwankungen um 50 % reduziert. Einsparungen von 50.000 bis 80.000 Dollar pro Monat.

Gerätefehlfunktion

Ein Kunde, der extrudierte Stäbe herstellt, verfügt über eine Guillotine, die diese Stäbe in Abschnitte schneidet. Wenn die Guillotine Fehlfunktionen aufweist, weichen die Stabgrößen von den Spezifikationen ab und die Produktion gerät außer Kontrolle, was zu Ausschuss führt. Die Bediener müssen in der Lage sein, den Prozess zu überwachen, damit sie Trends erkennen und Anpassungen vornehmen oder die Wartung zur Reparatur der Guillotine rufen können.

Datenerfassung: Nettogewicht und Größe werden in Echtzeit von einer angeschlossenen Waage und einem Messschieber gemessen. Die Daten und Trends werden auf einem Dashboard angezeigt, das sich neben der Guillotine befindet, sowie auf einem zweiten Dashboard, das für den Anlagenbediener sichtbar ist. Wenn der Prozess außer Kontrolle gerät, kann ein Mitarbeiter die Anlage anhalten und die Guillotine einstellen oder sich sofort mit der Wartungsabteilung in Verbindung setzen.

Ergebnis: Der Kunde schätzt, dass er Probleme dank verbesserter Kommunikationskanäle um 50 % schneller erkennen kann.

Heruntergefallenes/verlorenes Produkt

Dies ist die grundlegendste aller Abfallformen und eine der am schwierigsten zu verfolgenden. Um dies ordnungsgemäß zu tun, muss man in der Lage sein, Ertrag und Abfall an vielen Punkten des Produktionsprozesses zu verfolgen. Außerdem müssen Sie Verluste berücksichtigen, die keine Verschwendung sind, beispielsweise Wasser, das aus dem Produkt herausgebacken wird. Viele Hersteller von haltbaren Produkten entfernen Wasser (durch Backen, Trocknen, Dehydrieren). Sie können die Wasseraktivität nutzen, um die erwartete Ausbeute vorherzusagen. Durch die Kombination von automatisierter Abfallverfolgung und erwarteter Ausbeute lässt sich bestimmen, wie viel Produkt verloren geht oder verschwendet wird.

Schwankungen bei den Rohstoffen

Lebensmittelzutaten unterliegen von Jahr zu Jahr enormen Schwankungen. Anbauorte und -bedingungen beeinflussen Größe, Zuckergehalt, Feuchtigkeitsgehalt und vieles mehr. Die Anpassung Ihrer Prozesse an die Unterschiede bei den Rohstoffen ist die komplexeste aller Herausforderungen. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie verstehen, welche Eigenschaften der angelieferten Zutaten die Verarbeitung beeinflussen, und diese messen. Mithilfe von Echtzeitdaten zu jeder Charge und jedem Los können Sie Ihr lebensmittelwissenschaftliches Fachwissen nutzen und einen Vorhersagealgorithmus erstellen, der auf der Grundlage der Eigenschaften der angelieferten Zutaten Anpassungen der Verarbeitung empfiehlt.

Wo soll ich anfangen?

Es gibt offensichtlich viele Stellen im Produktionsprozess, an denen Sie mit der Bekämpfung von Verschwendung beginnen können. Die besten Implementierungen beginnen mit einem einzigen Ziel, das ein erhebliches ROI-Potenzial aufweist. Nach der Amortisationsphase kann ein Teil Ihrer Einsparungen das nächste Projekt finanzieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben.

Neue Methode, um Schätzungen zu vermeiden und stattdessen die maximale gegenüber der tatsächlichen Produktionsausbeute zu verfolgen

In diesem 20-minütigen Webinar für die Kaffeepause stellt Dr. Brady Carter eine neue Methode zur Berechnung des maximalen Produktionsertrags Charge für Charge unter Verwendung einer Feuchtigkeitssorptionsisotherme vor. Dazu sind nur drei Arten von Messungen erforderlich: Gewicht (Anfangs- und Endgewicht), Feuchtigkeitsgehalt (Anfangs- und Endfeuchtigkeitsgehalt) und Wasseraktivität (Endwasseraktivität).

Lernen:

• Warum die Wasseraktivität eine einzigartige Möglichkeit zur Vorhersage des maximalen Ertrags bietet
• Wie die automatisierte Datenerfassung diese Abfallberechnungen möglich macht
• Die Ergebnisse einer Studie zur Messung des Abfalls in Kartoffelflocken, die in einer von einer Universität betriebenen Pilotanlage hergestellt wurden
• Herausforderungen und Grenzen der Methode