Der Leitfaden für Einsteiger zur Messung von Ausbeute und Abfall in der Lebensmittelherstellung

Kontinuierliche Verbesserung und Echtzeitdaten sind das Kraftpaket der Abfallreduzierung. Automatisch erfasste und in Echtzeit gelieferte Daten treiben den Plan-Do-Check-Act-Zyklus voran, indem sie Probleme aufdecken, Ihnen die Möglichkeit geben, sie zu analysieren und zu diagnostizieren, Ihren Mitarbeitern Live-Daten liefern, damit sie überwachen und steuern können, und dann 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 Maschinen erfassen.

Sehen Sie sich an, wie sie gegen sieben häufige Übeltäter im Kampf gegen die Verschwendung vorgehen.

Umverpackung

Wenn Sie zu wenig einpacken, müssen Sie es verschrotten oder neu verpacken. Daher tendieren die meisten Hersteller dazu, nicht zu viel zu verpacken. Aber eine Überverpackung ist ein direkter Verrat. Hier gibt es tief hängende Früchte für Lebensmittelhersteller, die Echtzeitmessungen nutzen können. Ein Kunde, der eine automatische Abfüll- und Kontrollwaage betreibt, stellte beispielsweise fest, dass mit der Zeit die Ablagerungen auf seiner Anlage zu einer Unterverpackung führten. Die Einstellung der Maschine brachte die Beutel vorübergehend in die richtige Position, doch plötzlich stellte er fest, dass sich die Bedingungen geändert hatten und er seit einiger Zeit 5 % zu viel verpackt hatte.

Datenerfassung: Durch den Anschluss der Kontrollwaage an die SKALA-Steuerung werden die Gewichte in Echtzeit auf einem Monitor über der Wiegestation angezeigt, wobei die Kontrollgrenzen deutlich markiert und die Messwerte außerhalb der Spezifikationen gekennzeichnet sind.

Ergebnis: Die Umverpackung ging von 2 % auf 1 % zurück. Einsparungen von 84.000 $/Monat.

Über-/Unterverarbeitung

Bei der Verarbeitung von haltbaren Lebensmitteln kommt oft Wasser zum Einsatz: Backen, Trocknen, Dehydratisieren, Rehydratisieren. Es gibt einen optimalen Punkt, den fast jedes Produkt erreichen muss. Die Fähigkeit, diesen Punkt gleich beim ersten Durchgang zu erreichen, ist ein wirksames Mittel, um Abfall zu reduzieren. Ein Kunde rehydriert Trockenfrüchte, um sie auf einen akzeptablen Feuchtigkeitsgehalt zu bringen, und verpackt sie dann. Er kann die Feuchtigkeit erst messen, wenn sie zwei Tage später das Gleichgewicht erreicht hat. Die endgültigen Feuchtigkeitswerte können zwischen 13 % und 18 % schwanken. Die Nichteinhaltung der 18%-Spezifikation kann sich um 5 % auf das Endergebnis auswirken.

Datenerfassung: Dieser Kunde benötigt Daten aus mehreren Quellen. Er sammelt seine Anfangs-, Zwischen- und Endmessungen des Feuchtigkeitsgehalts (am zweiten Tag nach der Verarbeitung) automatisch mit an SKALA angeschlossenen Geräten. Die Umgebungstemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit werden in den Rehydrationskammern mit Hilfe angeschlossener Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensoren erfasst. Das Bruttogewicht des Produkts wird vor und nach der Verarbeitung mit einer angeschlossenen Waage erfasst, und die Gewichte werden dann zur Bestimmung der zugesetzten Feuchtigkeit verwendet.

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

Ergebnis: Einsparungen von 100.000 $/Monat.

Prozess nicht richtig

Ein Backwarenhersteller verschrottet große Mengen an Produkten, weil sie nicht gleichmäßig gebacken werden. Durch die Erfassung von Daten wird festgestellt, dass das Problem nicht im Ofen liegt, sondern in einem früheren Verarbeitungsschritt, in dem eine Füllung eingekocht wurde. Schwankungen in der Wasseraktivität der Füllung verursachen ein nicht konformes Endprodukt.

Datenerfassung: QC entnimmt alle fünf Minuten eine Probe, um die Wasseraktivität der Füllung an der Leitung zu messen. Die Ergebnisse werden auf einem Monitor an der Kochstation und an den Linienleiter gemeldet. Da der Bediener die Wasseraktivität direkt sieht, kann er die Kochzeit anpassen, um die Wasseraktivität in der Füllung unter Kontrolle zu halten.

Prozess nicht konsistent

Schwankungen im Produktionsprozess führen häufig zu Verschwendung. Ein Kunde stellt fest, dass Schwankungen der Ofentemperaturen zu uneinheitlichen Wasseraktivitäten im Endprodukt führen. Durch die Überwachung der Wasseraktivität im Endprodukt in Echtzeit kann die Verarbeitungszeit angepasst werden, um die Konsistenz deutlich zu verbessern.

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

Ergebnis: Prozessabweichung um 50 % reduziert. Einsparungen von 50-80.000 $/Monat.

Fehlfunktion der Ausrüstung

Ein Kunde, der stranggepresste Stangen herstellt, hat eine Guillotine, die diese Stangen in Abschnitte schneidet. Wenn die Guillotine ausfällt, weichen die Stangengrößen 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, um Trends zu erkennen und Anpassungen vorzunehmen oder die Wartung zu rufen, um die Guillotine zu reparieren.

Datenerfassung: Nettogewicht und Größe werden in Echtzeit von einer angeschlossenen Waage und einem Messschieber gemessen. Daten und Trends werden auf einem Dashboard angezeigt, das sich direkt an der Schneidemaschine befindet, sowie auf einem zweiten Dashboard, das für den Bediener der Anlage sichtbar ist. Wenn der Prozess außer Kontrolle gerät, kann ein Mitarbeiter die Linie anhalten und die Schneidemaschine anpassen oder sich sofort mit der Wartung in Verbindung setzen.

Ergebnis: Der Kunde schätzt, dass er dank der verbesserten Kommunikationskanäle Probleme 50 % schneller erkennt.

Fallengelassenes/verlorenes Produkt

Dies ist die grundlegendste aller Formen von Abfall und eine der am schwierigsten zu verfolgenden. Um dies richtig zu tun, muss man in der Lage sein, den Ertrag und den Abfall an vielen Stellen des Produktionsprozesses zu verfolgen. Sie müssen auch Verluste berücksichtigen, die keine Abfälle sind - zum Beispiel Wasser, das aus dem Produkt herausgebacken wird. Viele Hersteller von haltbaren Produkten entziehen Wasser (durch Backen, Trocknen, Dehydrieren). Anhand der Wasseraktivität können sie den erwarteten Ertrag vorhersagen. Durch die Kombination von automatischer Abfallverfolgung und erwarteter Ausbeute ist es möglich, zu bestimmen, wie viel Produkt fallen gelassen wird oder verloren geht.

Variation der Rohwaren

Lebensmittelzutaten unterliegen von Jahr zu Jahr enormen Schwankungen. Anbaustandorte und -bedingungen beeinflussen Größe, Zuckergehalt, Feuchtigkeitsgehalt und vieles mehr. Die Anpassung Ihres Prozesses an die Unterschiede bei den Rohstoffen ist die komplexeste aller Herausforderungen. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie wissen, welche Eigenschaften der eingehenden Zutaten sich auf die Verarbeitung auswirken und diese messen. Mit Echtzeitdaten, die mit jeder Charge verknüpft sind, können Sie Ihr lebensmittelwissenschaftliches Fachwissen nutzen und einen prädiktiven Algorithmus erstellen, der auf der Grundlage der Eigenschaften der eingehenden Zutaten Anpassungen bei der Verarbeitung empfiehlt.

Wo soll man anfangen?

Es gibt natürlich viele Stellen im Produktionsprozess, an denen man gegen Verschwendung vorgehen kann. Die besten Umsetzungen beginnen mit einem einzigen Ziel, das ein erhebliches ROI-Potenzial hat. Nach der Amortisationszeit kann ein Teil der Einsparungen das nächste Projekt finanzieren und die kontinuierliche Verbesserung vorantreiben.

Neue Methode, um mit Schätzungen aufzuhören und den maximalen gegenüber dem tatsächlichen Produktionsertrag zu verfolgen

In diesem 20-minütigen Webinar in der Kaffeepause stellt Dr. Brady Carter eine neue Methode zur Berechnung der maximalen Produktionsausbeute für jede einzelne Charge vor, bei der eine Feuchtigkeits-Sorptionsisotherme verwendet wird. Dazu sind nur drei Arten von Messungen erforderlich: Gewicht (Anfangs- und Endwert), Feuchtigkeitsgehalt (Anfangs- und Endwert) und Wasseraktivität (Endwert).

Lernen:

• Warum die Wasseraktivität einen einzigartigen Weg zur Vorhersage des maximalen Ertrags bietet
• Wie die automatisierte Datenerfassung diese Abfallberechnungen möglich macht
• Die Ergebnisse einer Studie zur Messung von Abfällen in Kartoffelflocken, die in einer universitären Pilotanlage hergestellt wurden
• Herausforderungen und Grenzen der Methode