Przewodnik dla początkujących po pomiarze wydajności i odpadów w produkcji żywności

Ciągłe doskonalenie i dane w czasie rzeczywistym to idealny duet w redukcji odpadów. Dane, zbierane automatycznie i dostarczane w czasie rzeczywistym, napędzają cykl Planuj-Wykonaj-Sprawdź-Działaj (PDCA): ujawniają problemy, pozwalają je rozłożyć na czynniki pierwsze i zdiagnozować, dostarczają aktualne informacje pracownikom, aby mogli monitorować proces i sterować nim, a także służą do potwierdzania wyników.

Każdy wie, że można pozyskać te dane, inwestując miliony w zupełnie nowy, zaawansowany technologicznie sprzęt. Ale to nie jedyna droga. Poniżej przedstawiamy przykłady producentów, którzy osiągają imponujące wyniki, automatycznie zbierając dane w czasie rzeczywistym z posiadanego już, starszego typu maszyn.

Zobacz, jak radzą sobie z siedmioma najczęstszymi problemami w walce z odpadami.

Nadmierne pakowanie

W przypadku niedopakowania konieczne jest złomowanie lub przepakowanie produktu. Dlatego większość producentów woli dmuchać na zimne i pakuje z naddatkiem. Nadmierne pakowanie oznacza jednak bezpośrednie straty. To tzw. nisko wiszący owoc dla producenta żywności, który potrafi wykorzystać pomiary w czasie rzeczywistym. Na przykład klient korzystający z automatycznej pakowarki i wagi kontrolnej zauważył, że z czasem osad na sprzęcie powodował niedopakowanie. Korekta maszyny tymczasowo przywracała wagę worków do normy, jednak po jakimś czasie okazywało się, że warunki uległy zmianie i przez pewien okres produkt był pakowany z 5-procentowym naddatkiem.

Gromadzenie danych: Podłączając wagę kontrolną do systemu sterowania SKALA, operatorzy mogą obserwować rejestrowane w czasie rzeczywistym masy na monitorze umieszczonym nad stanowiskiem wagowym. Granice kontrolne są wyraźnie zaznaczone, a odczyty spoza specyfikacji – odpowiednio oznaczone.

Wynik: Nadmierne pakowanie spadło z 2% do 1%. Oszczędności rzędu 84 000 USD miesięcznie.

Nadmierne lub niewystarczające przetworzenie

Przetwarzanie żywności o przedłużonej trwałości często wiąże się z wodą: pieczeniem, suszeniem, dehydratacją, rehydratacją. Niemal każdy produkt ma swój optymalny punkt. Umiejętność powtarzalnego trafiania w ten punkt za pierwszym razem to skuteczny sposób na ograniczenie odpadów. Jeden z klientów nawadnia suszone owoce, aby przywrócić im akceptowalną wilgotność, a następnie je pakuje. Wilgotność można zmierzyć dopiero po osiągnięciu stanu równowagi, czyli dwa dni później. Ostateczne wartości wilgotności mogą wahać się od 13% do 18%. Niespełnienie wymogu 18% może oznaczać 5-procentową różnicę w wynikach finansowych.

Gromadzenie danych: Ten klient potrzebuje danych z wielu źródeł. Początkowe, pośrednie i końcowe (drugiego dnia po przetworzeniu) pomiary zawartości wilgoci są zbierane automatycznie za pomocą instrumentów połączonych z systemem SKALA. Temperatura otoczenia i wilgotność względna są rejestrowane wewnątrz komór rehydratacji przy użyciu podłączonych czujników temperatury i wilgotności względnej. Łączna masa produktu jest mierzona przed i po przetworzeniu za pomocą połączonej wagi, a uzyskane dane posłużą do określenia ilości dodanej wody.

Dane gromadzone w czasie są wykorzystywane do stworzenia algorytmu, który na podstawie pomiarów z partii przychodzącego produktu odwodnionego zaleca składniki niezbędne do doprowadzenia każdej partii do wilgotności na poziomie 18%.

Wynik: Oszczędności rzędu 100 000 USD miesięcznie.

Nieodpowiedni proces

Producent wyrobów piekarniczych marnuje znaczne ilości produktów z powodu niestabilnych parametrów wypieku. Analiza zebranych danych wykazała, że problem nie tkwi w piecu, lecz w poprzednim etapie produkcyjnym, w którym odparowywano nadmiar wody z nadzienia. Zmienne wartości aktywności wody w nadzieniu powodują, że produkt końcowy nie spełnia norm.

Gromadzenie danych: Dział Kontroli Jakości pobiera próbkę co pięć minut, aby zmierzyć aktywność wody w nadzieniu bezpośrednio na linii. Wyniki są wyświetlane na monitorze przy stanowisku gotowania oraz przekazywane kierownikowi linii. Obserwując aktywność wody na bieżąco, operator może dostosować czas gotowania, aby utrzymać aktywność wody w nadzieniu na kontrolowanym poziomie.

Niestabilny proces

Zmienne warunki w procesie produkcyjnym często prowadzą do powstawania odpadów. Jeden z klientów zauważył, że wahania temperatury w piecu prowadzą do zróżnicowanej aktywności wody w produkcie końcowym. Monitorując końcową aktywność wody w czasie rzeczywistym, można dostosować czas obróbki, co radykalnie zwiększa powtarzalność procesu.

Gromadzenie danych: Temperatury w piecu w czasie rzeczywistym, czas obróbki mierzony na podstawie prędkości taśmociągu wyświetlane są na bieżąco na pulpicie sterowania procesem. Działania: korekta prędkości taśmy w celu zmiany czasu obróbki.

Wynik: Zmienność procesu zmniejszona o 50%. Oszczędności rzędu 50 000–80 000 USD miesięcznie.

Awaria sprzętu

Klient produkuje batony proteinowe, które są cięte na porcje za pomocą gilotyny. Gdy gilotyna zaczyna zawodzić, wymiary batonów przestają mieścić się w specyfikacji, a produkcja wymyka się spod kontroli, generując odpady. Operatorzy muszą mieć możliwość monitorowania procesu, aby widzieć trendy, dokonywać regulacji lub wzywać dział utrzymania ruchu do naprawy gilotyny.

Gromadzenie danych: Masa netto i wymiary mierzone w czasie rzeczywistym za pomocą podłączonej wagi i suwmiarek. Dane i trendy są prezentowane na pulpicie sterowniczym umieszczonym przy gilotynie oraz na drugim pulpicie widocznym dla operatora linii. W przypadku utraty kontroli nad procesem pracownik może zatrzymać linię i wyregulować gilotynę lub niezwłocznie skontaktować się z działem utrzymania ruchu.

Wynik: Klient szacuje, że dzięki ulepszonym kanałom komunikacji wykrywa problemy o 50% szybciej.

Upuszczony/utracony produkt

Jest to najbardziej podstawowa, a zarazem najtrudniejsza do monitorowania forma strat. Aby wykonać to poprawnie, należy śledzić wydajność i odpady w wielu punktach procesu produkcyjnego. Trzeba również uwzględnić ubytki, które nie są odpadami – na przykład wodę odparowaną z produktu podczas wypieku. Wielu producentów produktów o długim terminie przydatności do spożycia usuwa wodę (poprzez pieczenie, suszenie, odwadnianie). Mogą oni wykorzystać aktywność wodną do przewidywania oczekiwanej wydajności. Łącząc automatyczne śledzenie odpadów z przewidywaną wydajnością, można określić, jak duża część produktu ulega upuszczeniu lub utracie.

Zmienne surowce

Składniki żywności cechują się ogromną zmiennością z roku na rok. Miejsca i warunki uprawy wpływają na wielkość, zawartość cukru, wilgotność i inne parametry. Dostosowanie procesu w celu uwzględnienia różnic w surowcach to najbardziej złożone ze wszystkich wyzwań. Aby odnieść sukces, należy zrozumieć, które cechy dostarczanych składników wpływają na przetwarzanie, oraz dokonać ich pomiaru. Dane w czasie rzeczywistym powiązane z każdą partią umożliwiają wykorzystanie wiedzy z zakresu nauk o żywności i stworzenie algorytmu predykcyjnego, który rekomenduje dostosowania procesu na podstawie właściwości dostarczonych surowców.

Od czego zacząć

W procesie produkcyjnym istnieje oczywiście wiele miejsc, w których można rozpocząć ograniczanie strat. Najlepsze wdrożenia zaczynają się od jednego celu o dużym potencjalnym zwrocie z inwestycji (ROI). Po okresie zwrotu część oszczędności może sfinansować kolejny projekt i napędzać ciągłe doskonalenie.

Nowa metoda: koniec z szacunkami, czas na śledzenie maksymalnej a faktycznej wydajności produkcji

Podczas tego 20-minutowego webinaru przy kawie dr Brady Carter przedstawia nowy sposób obliczania maksymalnej wydajności produkcji dla każdej partii za pomocą izotermy sorpcji wilgoci. Wymaga to zaledwie trzech rodzajów pomiarów: masy (początkowej i końcowej), zawartości wilgoci (początkowej i końcowej) oraz aktywności wodnej (końcowej).

Dowiedz się:

• Dlaczego aktywność wodna zapewnia unikalny sposób przewidywania maksymalnej wydajności
• W jaki sposób zautomatyzowane gromadzenie danych ułatwia wykonywanie tych obliczeń strat
• Wyniki badania pomiaru odpadów w płatkach ziemniaczanych wyprodukowanych przez pilotową instalację uniwersytecką
• Wyzwania i ograniczenia tej metody