Tehnološke inovacije AI-a i IoT-a pokreću učinkovitost proizvodnje
22 Feb, 2024Tehnologija IoT (Internet stvari) može učinkovito smanjiti gubitke u proizvodnji, eliminirati zastoje, poboljšati proizvodni izlaz, stabilizirati proizvodne procese i poboljšati radne uvjete u prehrambenoj industriji. Spajanje IoT-a s AI (umjetnom inteligencijom) transformira tradicionalna proizvodna okruženja u inteligentne procese integriranjem potpunog nadzora, identifikacije podataka u stvarnom vremenu i optimizacije te učinkovitog praćenja proizvodnje. Došlo je do doba pametne prerade hrane!
Globalni proizvođači hrane suočavaju se s krizom: nedostatak radne snage, zadržavanje radnika i povećanje proizvodnih troškova
U 2023. godini, Sjedinjene Američke Države su objavile povećanje minimalne plaće s 7,25 dolara na sat u 2009. godini na prosječnu satnicu od 15,00 dolara danas. Australija je nedavno objavila zakonski minimalnu plaću od 23,23 australskih dolara po satu, što je porast od 8,65% i najviše u gotovo 16 godina. Unatoč široko rasprostranjenom povećanju plaća, poslodavci i dalje imaju poteškoća u pronalaženju stručnih radnika. Globalna industrija proizvodnje hrane trenutno se suočava s neviđenim izazovima, uključujući značajan porast troškova rada, rastuće cijene sirovina te drastičan utjecaj klimatskih i političkih promjena. Tvrtke se bore s potisnutom operativnom učinkovitošću, nedostatkom talenata i poteškoćama u upravljanju ljudskim resursima, sve dok se bave pitanjima sigurnosti hrane.
Tehnološki proboj: Primjena IoT-a u prehrambenoj industriji
U tradicionalnim proizvodnim linijama, svaka mašina obično zahtijeva nadzornika koji se oslanja na iskusne tehničare. Uvođenje IoT-a odvaja se od tradicionalnog oslanjanja na veliki broj radne snage i iskusno osoblje za upravljanje tvornicom. Dokazano je da IoT može učinkovito smanjiti potrebe za radnom snagom barem za 20%, postižući "upravljanje na daljinu jednim klikom." Putem IoT-om omogućenog inteligentnog daljinskog nadzora moguće je učinkovito nadzirati "zdravlje stroja," "sprječavanje zastoja" i "status proizvodnje na licu mjesta." Osim toga, AI-jeva analiza velikih podataka pruža "inteligentne proizvodne parametre," nudeći optimalna podešavanja za različite proizvodne procese i smanjujući oslanjanje na iskustvo tehničara. Ovi sustavi predstavljaju nove prilike za tehnološke proboje u tradicionalnoj prehrambenoj industriji.
Vodeći proizvođači prehrambene opreme u Tajvanu postižu uspjeh tehnološkim inovacijama
ANKO FOOD Strojevi već gotovo pola stoljeća predstavljaju vodećeg inovatora i proboja u automatiziranoj industriji proizvodnje hrane na Tajvanu. Generalni direktor tvrtke ANKO, Richard Ouyang, izjavljuje: "Automatizirani proces proizvodnje hrane može izgledati jednostavno, ali veza između proizvodnje hrane, pakiranja, otpreme, kontrole kvalitete i produljenja vijeka trajanja strojeva i opreme predstavlja mnoge različite izazove. Cilj nam je pomoći tvrtkama da proizvode učinkovitije koristeći IoT u automatiziranim proizvodnim linijama."
Pametna mehanizacija tvrtke 'ANKO FOOD MACHINE' usmjerena je na dva ključna razvoja. Prvo je modul "inteligentnog prilagođavanja proizvodnih parametara", koji omogućuje strojevima automatsko prilagođavanje numeričkih vrijednosti. Provjereni rezultati korištenjem ovog modula pokazuju smanjenje različitih gubitaka procesa za 40% u usporedbi s ručnim metodama. Drugo, korištenjem I/O modula pametnih senzora za praćenje i prikupljanje vibracijskih valova operacija strojeva, moguće je brzo utvrditi zdravstveno stanje ključnih komponenti. Jednim klikom možete prenositi, analizirati i pohranjivati podatke, čime štedite skupo vrijeme inspekcije koje obavlja tehničar. Menadžeri sada mogu brzo pristupiti statusu stroja bilo kada i bilo gdje, jednostavno s mobilnog uređaja.
Umjetna inteligencija transformira cijelo okruženje tradicionalne proizvodnje hrane. Budućnost dobavljača prehrambenih strojeva ovisi o inteligentnoj proizvodnji postignutoj razumijevanjem i korištenjem nove tehnologije. Kroz ove inovacije, proizvođači hrane diljem svijeta ciljaju smanjiti otpad, smanjiti vrijeme neaktivnosti i kašnjenja te riješiti dugotrajne poteškoće u prehrambenoj industriji.