Guía para principiantes sobre la medición del rendimiento y los residuos en la fabricación de alimentos

La mejora continua y los datos en tiempo real son la pareja de fuerza de la reducción de residuos. Los datos, recopilados automáticamente y entregados en tiempo real, impulsan el ciclo Planificar-Hacer-Verificar-Actuar al exponer los problemas, permitirle diseccionar y diagnosticar, entregar datos en vivo a su personal para que puedan supervisar y controlar, y luego confirmar sus resultados.

Todo el mundo sabe que se pueden obtener esos datos invirtiendo millones en nuevos equipos de alta tecnología. Pero ése no es el único camino. A continuación se presentan ejemplos de fabricantes que están obteniendo resultados impresionantes mediante la recopilación automática de datos en tiempo real de las máquinas heredadas que ya poseen.

Vea cómo se enfrentan a siete infractores habituales en la lucha contra el despilfarro.

Sobreembalaje

Si embalas de menos, tendrás que desechar o volver a embalar. Por eso, la mayoría de los fabricantes prefieren no embalar demasiado. Pero el sobreenvasado es un regalo directo. Los fabricantes de productos alimentarios que sepan aprovechar las mediciones en tiempo real no se quedan atrás. Por ejemplo, un cliente que utiliza una ensacadora automática y una báscula de control se dio cuenta de que, con el tiempo, la acumulación en su equipo provocaba un envasado insuficiente. Al ajustar la máquina, las bolsas se ajustaban temporalmente a las especificaciones, pero de repente se daban cuenta de que las condiciones habían cambiado y llevaban tiempo sobreenvasando un 5%.

Recogida de datos: Al conectar la báscula de control al control SKALA, pueden ver los pesos notificados en tiempo real en un monitor situado encima de la estación de pesaje, con los límites de control claramente marcados y las lecturas fuera de especificación señaladas.

Resultado: El sobreembalaje disminuyó del 2% al 1%. Ahorro de 84.000 dólares al mes.

Procesamiento excesivo o insuficiente

El procesado de alimentos de larga conservación suele implicar agua: hornear, secar, deshidratar, rehidratar. Hay un punto óptimo que casi todos los productos deben alcanzar. La capacidad de alcanzarlo, de forma consistente, en la primera pasada, es una forma eficaz de reducir los residuos. Un cliente rehidrata la fruta deshidratada para que alcance una humedad aceptable y luego la embolsa. No pueden medir la humedad hasta que alcanza el equilibrio dos días después. Los valores finales de humedad pueden fluctuar entre el 13% y el 18%. No cumplir la especificación del 18% puede suponer una diferencia del 5% en el resultado final.

Recogida de datos: Este cliente requiere datos de múltiples fuentes. Recopilan sus mediciones de contenido de humedad iniciales, intermedias y finales (segundo día de postprocesado) automáticamente a través de instrumentos conectados a SKALA. La temperatura ambiente y la humedad relativa se recogen dentro de las cámaras de rehidratación mediante sensores temp/RH conectados. Los pesos brutos del producto se recogen antes y después del procesado mediante una balanza conectada, y los pesos se utilizan para determinar la humedad añadida.

Los datos recogidos a lo largo del tiempo se utilizan para crear un algoritmo que recomienda las entradas necesarias para llevar cada lote al 18% de humedad basándose en las mediciones de un lote entrante de producto deshidratado.

Resultado: Ahorro de 100.000 dólares al mes.

Proceso incorrecto

Un fabricante de productos horneados desecha cantidades significativas de producto debido a horneados inconsistentes. Mediante la recopilación de datos, determinan que el problema no está en el horno, sino en un paso previo del proceso en el que se cocinó un relleno. La variabilidad en la actividad de agua del relleno está causando un producto final no conforme.

Recogida de datos: El control de calidad recoge una muestra cada cinco minutos para medir la actividad del agua de llenado en la línea. Los resultados se muestran en un monitor situado en la estación de cocción y se comunican al responsable de la línea. Al ver la actividad del agua en el momento en que se produce, el operario puede ajustar el tiempo de cocción para mantener la actividad del agua de llenado bajo control.

Proceso incoherente

La variabilidad en el proceso de producción suele generar residuos. Un cliente ha observado que las variaciones en la temperatura de los hornos dan lugar a actividades de agua desiguales en el producto final. El control en tiempo real de la actividad del agua en el producto final les permite ajustar el tiempo de procesamiento para mejorar notablemente la uniformidad.

Recogida de datos: Temperaturas del horno en tiempo real, tiempo de procesamiento medido por la velocidad de la cinta transportadora notificada en tiempo real en un tablero de control del proceso. Acciones: ajuste de la velocidad de la cinta para variar el tiempo de procesamiento.

Resultado: La variación del proceso se redujo en un 50%. Ahorro de entre 50.000 y 80.000 dólares al mes.

Mal funcionamiento del equipo

Un cliente que produce una barra extruida tiene una guillotina que corta estas barras en secciones. Cuando la guillotina empieza a funcionar mal, los tamaños de las barras se salen de las especificaciones y la producción se descontrola, generando residuos. Los operarios deben ser capaces de supervisar el proceso para poder ver las tendencias y realizar ajustes o llamar a mantenimiento para que repare la guillotina.

Recogida de datos: Peso neto y tamaño medidos en tiempo real desde la báscula y los calibradores conectados. Los datos y las tendencias se notifican en un cuadro de mandos situado junto a la guillotina y en un segundo cuadro de mandos visible para el operario de la línea. Cuando el proceso se descontrola, un operario puede detener la línea y ajustar la guillotina o ponerse en contacto con mantenimiento inmediatamente.

Resultado: El cliente estima que detecta los problemas un 50% más rápido gracias a la mejora de los canales de comunicación.

Producto abandonado/perdido

Es la más básica de todas las formas de residuos y una de las más difíciles de controlar. Para hacerlo correctamente, hay que ser capaz de controlar el rendimiento y los residuos en muchos puntos del proceso de producción. También hay que tener en cuenta las pérdidas que no son residuos: por ejemplo, el agua que sale del producto al hornearse. Muchos fabricantes de productos de larga conservación eliminan el agua (horneando, secando, deshidratando). Pueden utilizar la actividad del agua para predecir el rendimiento esperado. Combinando el seguimiento automatizado de los residuos y el rendimiento previsto, es posible determinar la cantidad de producto que se desecha o se pierde.

Variación de las materias primas

Los ingredientes alimentarios varían enormemente de un año a otro. El lugar y las condiciones de cultivo influyen en el tamaño, el contenido de azúcar, la humedad y otros factores. Ajustar su proceso para tener en cuenta las diferencias en las materias primas es el más complejo de todos los retos. Para tener éxito, hay que comprender qué atributos de los ingredientes entrantes afectan al procesado y medirlos. Los datos en tiempo real vinculados a cada lote le permiten aprovechar los conocimientos de la ciencia alimentaria y crear un algoritmo predictivo para recomendar ajustes en el procesado basados en los atributos de los ingredientes entrantes.

Por dónde empezar

Obviamente, hay muchos lugares en el proceso de producción donde se puede empezar a atacar los residuos. Las mejores implantaciones comienzan con un único objetivo que tiene un importante potencial de retorno de la inversión. Tras el periodo de amortización, parte de lo ahorrado puede financiar el siguiente proyecto e impulsar la mejora continua.

Nuevo método para dejar de estimar y empezar a controlar el rendimiento máximo frente al real de la producción

En este seminario web de 20 minutos, el Dr. Brady Carter presenta una nueva forma de calcular el rendimiento máximo de producción lote por lote mediante una isoterma de sorción de humedad. Solo requiere tres tipos de mediciones: peso (inicial y final), contenido de humedad (inicial y final) y actividad del agua (final).

Aprende:

• Por qué la actividad del agua ofrece una forma única de predecir el rendimiento máximo
• Cómo la recogida automatizada de datos hace viables estos cálculos de residuos
• Resultados de un estudio de medición de residuos en copos de patata producidos por una planta piloto universitaria
• Retos y limitaciones del método