La guida per principianti alla misurazione della resa e degli scarti nella produzione alimentare

Il miglioramento continuo e i dati in tempo reale sono la coppia vincente della riduzione degli sprechi. I dati, raccolti automaticamente e forniti in tempo reale, alimentano il ciclo "Plan-Do-Check-Act", mettendo in luce i problemi, consentendo di analizzare e diagnosticare, fornendo dati in tempo reale al personale in modo che possa monitorare e controllare e confermando i risultati ottenuti.

Tutti sanno che è possibile ottenere questi dati investendo milioni in nuove apparecchiature ad alta tecnologia. Ma questa non è l'unica strada percorribile. Ecco alcuni esempi di produttori che stanno ottenendo risultati impressionanti raccogliendo automaticamente dati in tempo reale dalle macchine già in loro possesso.

Scoprite come stanno affrontando sette colpevoli comuni nella lotta agli sprechi.

Overpack

Se l'imballaggio è insufficiente, si dovrà scartare o reimballare. Per questo motivo la maggior parte dei produttori è propensa a non sovraimballare. Ma il sovraimballaggio è un'offesa diretta. I produttori di alimenti che possono sfruttare le misurazioni in tempo reale hanno a disposizione un'ampia gamma di prodotti. Ad esempio, un cliente che gestisce un'insaccatrice e una pesatrice automatica ha notato che, con il passare del tempo, l'accumulo di prodotto sull'apparecchiatura innescava un sottoimballaggio. Regolando la macchina, i sacchetti rientravano temporaneamente nelle specifiche, ma all'improvviso si accorgeva che le condizioni erano cambiate e che da tempo si registrava un sovraimballaggio del 5%.

Raccolta dati: Collegando la pesa di controllo al controllo SKALA, possono vedere i pesi riportati in tempo reale su un monitor sopra la stazione di pesatura, con i limiti di controllo chiaramente indicati e le letture fuori specifica segnalate.

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

Sovra/sottotrattamento

La lavorazione di alimenti conservabili spesso comporta l'uso di acqua: cottura, essiccazione, disidratazione, reidratazione. C'è un punto di forza che quasi tutti i prodotti devono raggiungere. La capacità di raggiungerlo, in modo costante, al primo passaggio, è un modo efficace per ridurre gli sprechi. Un cliente reidrata la frutta secca per portarla a un'umidità accettabile e poi la imbusta. Non possono misurare l'umidità finché non raggiunge l'equilibrio due giorni dopo. I valori finali di umidità possono oscillare tra il 13% e il 18%. Il mancato rispetto della specifica del 18% può significare una differenza del 5% sul risultato finale.

Raccolta dati: Questo cliente richiede dati da più fonti. Raccoglie automaticamente le misurazioni del contenuto di umidità iniziale, intermedio e finale (post-elaborazione del secondo giorno) attraverso gli strumenti collegati a SKALA. La temperatura ambiente e l'umidità relativa vengono raccolte all'interno delle camere di reidratazione utilizzando i sensori temp/RH collegati. I pesi lordi dei prodotti vengono raccolti prima e dopo la lavorazione attraverso una bilancia collegata, e i pesi vengono poi 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 in base alle misurazioni di un lotto di prodotto disidratato in entrata.

Risultato: Risparmio di 100.000 dollari al mese.

Il processo non è corretto

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

Raccolta dati: Il CQ raccoglie un campione ogni cinque minuti per misurare l'attività dell'acqua nel riempimento della linea. I risultati vengono riportati su un monitor alla stazione di cottura e al responsabile della linea. Vedendo l'attività dell'acqua mentre si verifica, l'operatore può regolare il tempo di cottura per tenere sotto controllo l'attività dell'acqua di riempimento.

Processo non coerente

La variabilità del processo di produzione è spesso causa di sprechi. Un cliente ha riscontrato che la variabilità delle temperature del forno porta ad attività dell'acqua incoerenti nel prodotto finale. Monitorando le attività dell'acqua finale in tempo reale, è possibile regolare i tempi di lavorazione per migliorare notevolmente la coerenza.

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

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

Malfunzionamento dell'apparecchiatura

Un cliente che produce barre estruse ha una ghigliottina che taglia queste barre in sezioni. Quando la ghigliottina inizia a non funzionare, le dimensioni delle barre vanno fuori specifica e la produzione va fuori controllo, creando scarti. 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 misurate in tempo reale da bilancia e calibri collegati. I dati e le tendenze sono riportati su un cruscotto collocato insieme alla ghigliottina e su un secondo cruscotto 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 ritiene di aver individuato i problemi il 50% più velocemente grazie al miglioramento dei canali di comunicazione.

Prodotto abbandonato/perduto

È la più elementare di tutte le forme di scarto e una delle più difficili da tracciare. Per farlo correttamente, bisogna essere in grado di tracciare la resa e gli scarti in molti punti del processo produttivo. Bisogna anche tenere conto delle perdite che non sono scarti, come ad esempio l'acqua che esce dal prodotto. Molti produttori di prodotti conservabili rimuovono l'acqua (tramite cottura, essiccazione, disidratazione). Possono utilizzare l'attività dell'acqua per prevedere la resa prevista. Combinando la tracciabilità automatica degli scarti e la resa prevista, è possibile determinare la quantità di prodotto che viene abbandonata o persa.

Variazione delle materie prime

Gli ingredienti alimentari variano enormemente di anno in anno. I luoghi e le condizioni di coltivazione influenzano le dimensioni, il contenuto di zuccheri, il contenuto di umidità e molto altro. Regolare il processo per tenere conto delle differenze tra gli ingredienti è la sfida più complessa. Per avere successo, è necessario capire quali attributi degli ingredienti in entrata influenzano la lavorazione e misurarli. I dati in tempo reale relativi a ciascun lotto e partita consentono di sfruttare le competenze della scienza alimentare e di creare un algoritmo predittivo per consigliare le regolazioni del processo in base agli attributi degli ingredienti in entrata.

Da dove iniziare

Ci sono ovviamente molti punti del processo di produzione in cui si può iniziare ad attaccare gli sprechi. Le migliori implementazioni iniziano con un singolo obiettivo che ha un potenziale ROI significativo. Dopo il periodo di ammortamento, una parte dei risparmi può finanziare il progetto successivo e alimentare il miglioramento continuo.

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

In questo webinar di 20 minuti, il Dr. Brady Carter introduce 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).

Imparare:

• Perché l'attività dell'acqua fornisce un modo unico per prevedere la resa massima
• Come la raccolta automatizzata dei dati rende fattibile il calcolo dei rifiuti
• I risultati di uno studio che misura gli scarti nei fiocchi di patate prodotti da un impianto pilota universitario
• Sfide e limiti del metodo