Il miglioramento continuo e i dati in tempo reale sono la coppia vincente nella riduzione dei rifiuti. I dati, raccolti automaticamente e forniti in tempo reale, alimentano il ciclo Plan-Do-Check-Act (Pianifica-Esegui-Controlla-Agisci) mettendo in luce i problemi, consentendo di analizzarli e diagnosticarli, fornendo dati in tempo reale al personale affinché possa monitorare e controllare, e infine confermando i risultati.

Tutti sanno che è possibile ottenere tali dati investendo milioni in attrezzature high-tech nuove di zecca. Ma non è l'unico modo per farlo. Di seguito sono riportati alcuni esempi di produttori che stanno ottenendo risultati impressionanti raccogliendo automaticamente dati in tempo reale dalle macchine legacy già in loro possesso.

Scopri come stanno affrontando sette trasgressori comuni nella lotta contro gli sprechi.

Sovracarto

Se il confezionamento è insufficiente, sarà necessario scartare o riconfezionare il prodotto. Pertanto, la maggior parte dei produttori tende a confezionare in eccesso. Tuttavia, il confezionamento eccessivo è un evidente spreco. Qui c'è un'opportunità facile da cogliere per i produttori alimentari che possono sfruttare le misurazioni in tempo reale. Ad esempio, un cliente che utilizza un'imbustatrice automatica e una bilancia di controllo ha notato che, nel tempo, l'accumulo di residui sulle attrezzature causava un sottodosaggio. La regolazione della macchina riportava temporaneamente i sacchetti entro le specifiche, ma improvvisamente si rendevano conto che le condizioni erano cambiate e che da tempo stavano sovradimensionando il contenuto del 5%.

Raccolta dati: collegando la bilancia di controllo al sistema SKALA Control, è possibile visualizzare i pesi rilevati in tempo reale su un monitor sopra la stazione di pesatura, con i limiti di controllo chiaramente indicati e le letture fuori specifica contrassegnate.

Risultato: l'overpack è diminuito dal 2% all'1%. Risparmio di 84.000 dollari al mese.

Sovra/sottoprocessamento

La lavorazione degli alimenti a lunga conservazione spesso richiede l'uso di acqua: cottura, essiccazione, disidratazione, reidratazione. Quasi tutti i prodotti devono raggiungere un punto ottimale. La capacità di raggiungerlo, in modo costante, al primo tentativo, è un modo efficace per ridurre gli sprechi. Un cliente reidrata la frutta secca per portarla a un livello di umidità accettabile, quindi la confeziona. Non è possibile misurare l'umidità fino a quando non raggiunge l'equilibrio, due giorni dopo. I valori finali di umidità possono variare tra il 13% e il 18%. Il mancato rispetto della specifica del 18% può comportare una differenza del 5% sul risultato finale.

Raccolta dati: questo cliente necessita di dati provenienti da più fonti. Le misurazioni iniziali, intermedie e finali (secondo giorno dopo la lavorazione) del contenuto di umidità vengono raccolte automaticamente tramite strumenti collegati a SKALA. La temperatura ambiente e l'umidità relativa vengono rilevate all'interno delle camere di reidratazione utilizzando sensori di temperatura/umidità relativa collegati. Il peso lordo dei prodotti viene rilevato prima e dopo la lavorazione tramite una bilancia collegata, e i pesi vengono quindi utilizzati per determinare l'umidità aggiunta.

I dati raccolti nel tempo vengono utilizzati per creare un algoritmo che raccomanda gli input necessari per portare ogni lotto al 18% di umidità sulla base delle misurazioni effettuate su un lotto in arrivo di prodotto disidratato.

Risultato: risparmio di 100.000 dollari al mese.

Processo non corretto

Un produttore di prodotti da forno scarta quantità significative di prodotto a causa di cotture non uniformi. Raccogliendo i dati, determina che il problema non è nel forno, ma in una fase di lavorazione precedente in cui il ripieno è stato cotto. La variabilità nell'attività dell'acqua del ripieno causa la non conformità del prodotto finale.

Raccolta dati: il controllo qualità raccoglie un campione ogni cinque minuti per misurare l'attività dell'acqua nel riempimento sulla linea. I risultati vengono riportati su un monitor nella stazione di cottura e al responsabile della linea. Osservando l'attività dell'acqua in tempo reale, l'operatore può regolare il tempo di cottura per mantenere sotto controllo l'attività dell'acqua nel riempimento.

Processo non coerente

La variabilità nel processo di produzione spesso porta a sprechi. Un cliente ha riscontrato che le variazioni nella temperatura dei forni causano un'attività dell'acqua non uniforme nel prodotto finale. Monitorando l'attività dell'acqua finale in tempo reale, è possibile regolare il tempo di lavorazione per migliorare notevolmente l'uniformità.

Raccolta dati: temperature del forno in tempo reale, tempo di lavorazione misurato dalla velocità del nastro trasportatore riportato in tempo reale su un pannello di controllo del processo. Azioni: regolazione della velocità del nastro per variare il tempo di lavorazione.

Risultato: variazione di processo ridotta del 50%. Risparmio di 50-80.000 dollari al mese.

Malfunzionamento dell'apparecchiatura

Un cliente che produce barre estruse dispone di una ghigliottina che taglia queste barre in sezioni. Quando la ghigliottina inizia a funzionare male, le dimensioni delle barre non rispettano le specifiche e la produzione va fuori controllo, creando sprechi. Gli operatori devono essere in grado di monitorare il processo in modo da poter vedere le tendenze e apportare modifiche o chiamare la manutenzione per riparare la ghigliottina.

Raccolta dati: peso netto e dimensioni misurati in tempo reale dalla bilancia e dai calibri collegati. Dati e tendenze riportati su un pannello di controllo situato accanto alla ghigliottina e su un secondo pannello di controllo visibile all'operatore della linea. Quando il processo va fuori controllo, un operatore può arrestare la linea e regolare la ghigliottina o contattare immediatamente la manutenzione.

Risultato: il cliente stima di individuare i problemi con una rapidità superiore del 50% grazie al miglioramento dei canali di comunicazione.

Prodotto caduto/perso

Si tratta della forma più elementare di spreco e una delle più difficili da monitorare. Per farlo correttamente, è necessario essere in grado di monitorare la resa e gli sprechi in molti punti del processo di produzione. È inoltre necessario tenere conto delle perdite che non sono sprechi, ad esempio l'acqua che viene eliminata dal prodotto durante la cottura. Molti produttori di prodotti a lunga conservazione rimuovono l'acqua (tramite cottura, essiccazione, disidratazione). Possono utilizzare l'attività dell'acqua per prevedere la resa prevista. Combinando il monitoraggio automatico degli sprechi e la resa prevista, è possibile determinare la quantità di prodotto che viene scartata o persa.

Variazione delle materie prime

Gli ingredienti alimentari variano notevolmente di anno in anno. Le condizioni e i luoghi di coltivazione influiscono sulle dimensioni, sul contenuto di zucchero, sul contenuto di umidità e su altri fattori. Adattare il processo per tenere conto delle differenze nelle materie prime è la sfida più complessa di tutte. Per avere successo, è necessario comprendere quali caratteristiche degli ingredienti in entrata influiscono sulla lavorazione e misurarle. I dati in tempo reale associati a ciascun lotto e batch consentono di sfruttare le competenze nel campo della scienza alimentare e creare un algoritmo predittivo per raccomandare adeguamenti alla lavorazione in base alle caratteristiche degli ingredienti in entrata.

Da dove cominciare

Ovviamente ci sono molti punti nel processo produttivo in cui è possibile iniziare a combattere gli sprechi. Le migliori implementazioni partono da un unico obiettivo che presenta un potenziale ROI significativo. Dopo il periodo di ammortamento, parte dei risparmi può finanziare il progetto successivo e alimentare un miglioramento continuo.

Nuovo metodo per smettere di fare stime e iniziare a monitorare la resa massima rispetto a quella effettiva

In questo webinar della durata di 20 minuti, il dottor Brady Carter presenta un nuovo metodo per calcolare la resa massima di produzione lotto per lotto utilizzando un'isoterma di assorbimento dell'umidità. Sono necessari solo tre tipi di misurazioni: peso (iniziale e finale), contenuto di umidità (iniziale e finale) e attività dell'acqua (finale).

Impara:

• Perché l'attività dell'acqua offre un modo unico per prevedere la resa massima
• Come la raccolta automatizzata dei dati rende fattibili questi calcoli sui rifiuti
• I risultati di uno studio che misura gli scarti nei fiocchi di patate prodotti da un impianto pilota gestito da un'università
• Sfide e limiti del metodo