AI ir IoT technologinės inovacijos didina gamybos efektyvumą
22 Feb, 2024„Dalykų interneto“ (IoT) technologija efektyviai gali sumažinti gamybos nuostolius, pašalinti sustojimus, pagerinti gamybos rezultatus, stabilizuoti gamybos procesus ir pagerinti darbo sąlygas maisto perdirbimo pramonėje. Kombinuojant IoT su dirbtine intelektika (AI), tradicinės gamybos aplinkos tampa protingais procesais, integruojant visišką stebėjimą, realaus laiko duomenų identifikavimą ir optimizavimą bei efektyvų gamybos stebėjimą. Protingo maisto perdirbimo amžius prasidėjo!
Pasaulio maisto gamintojai susiduria su krize: darbo jėgos trūkumu, darbuotojų išlaikymu ir gamybos kaštų didėjimu
2023 metais Jungtinės Valstijos paskelbė, kad minimalus atlyginimas padidės nuo 7,25 dolerio už valandą 2009 metais iki vidutinio valandinio tarifo 15,00 dolerių šiandien. Neseniai Australija atskleidė įstatyminį minimalų atlyginimą - 23,23 Australijos doleriai per valandą, didžiulį 8,65% padidėjimą ir aukščiausią per beveik 16 metų. Nepaisant plačiai paplitusių atlyginimų didėjimo, darbdaviai vis dar turi sunkumų surasti kvalifikuotus darbuotojus. Pasaulinė maisto gamybos pramonė šiuo metu susiduria su beprecedentėmis iššūkiais, įskaitant ženklų darbo jėgos išlaidų padidėjimą, kylantį žaliavų kainas ir drastišką klimato bei politinių pokyčių įtaką. Įmonės kovoja su slopinamu operatyvumo efektyvumu, darbuotojų trūkumu ir sunkumais žmogiškųjų išteklių valdyme, tuo pat metu spręsdamos maisto saugos problemas.
Technologinis proveržis: Daiktų interneto taikymas maisto perdirbimo pramonėje
Tradiciškuose gamybos linijose kiekvienai mašinai paprastai reikalingas priežiūros darbuotojas, kuris remiasi patyrusiais technikais. Įvadinant IoT, atsiskiria nuo tradicinio priklausymo nuo didelio darbo jėgos ir patyrusių darbuotojų valdyti gamyklą. Įrodyta, kad IoT gali efektyviai sumažinti darbo poreikius mažiausiai 20%, pasiekiant „vieno paspaudimo nuotolinį valdymą.“ Naudojant IoT įgalintą inteligentingą nuotolinį stebėjimą, galima efektyviai kontroliuoti „mašinos būklę“, „stojimo prevenciją“ ir „gamybos vietos būklę.“ Be to, dirbtinio intelekto didelių duomenų skaičiavimo analizė teikia „inteligentinius gamybos parametrus“, siūlant optimalius nustatymų pakeitimus įvairiems produktų gamybos procesams ir mažinant priklausomybę nuo technikų patirties. Šios sistemos atstovauja naujoms galimybėms technologiniams proveržiams tradicinėje maisto gamybos pramonėje.
Taiwan'o pirmaujanti maisto įrangos įmonė kuria sėkmę su technologinėmis inovacijomis
ANKO FOOD Aparatinė įranga buvo technologinių inovacijų ir proveržių automatizuoto maisto gamybos pramonėje lyderė Taivane beveik pusę amžiaus. ANKO Generalinis direktorius Richardas Ouyangas teigia: „Automatizuotas maisto gamybos procesas gali atrodyti paprastas, tačiau ryšys tarp maisto gamybos, pakavimo, siuntimo, kokybės kontrolės ir mašinų bei įrangos eksploatacijos pratęsimo kelia daug skirtingų iššūkių. Mes siekiame padėti verslams efektyviau gaminti naudojant IoT automatizuotuose gamybos linijose.“
'ANKO maisto aparatas' išmanioji įranga sutelkia dėmesį į dvi pagrindines plėtros kryptis. Pirmasis yra „protingas gamybos parametrų reguliavimo modulis“, leidžiantis mašinoms automatiškai reguliuoti skaitines vertes. Patvirtinti rezultatai, naudojant šį modulį, rodo 40% sumažėjimą įvairiuose procesų nuostoliuose, palyginti su rankiniais metodais. Antra, naudojant į/I modulį „Smart Sensors“ stebėti ir rinkti mašinos veiklos vibracijos formų, galima greitai nustatyti pagrindinių komponentų sveikatos būklę. Vieno paspaudimo metu galite perdavėti, analizuoti ir saugoti duomenis, taip sutaupydami brangų inspektoriaus atliktą laiką. Vadybininkai dabar gali greitai pasiekti mašinos būseną bet kada ir bet kur, paprasčiausiai naudodami mobiliąjį įrenginį.
Dirbtinis intelektas transformuoja visą tradicinės maisto gamybos aplinką. Maisto mašinų tiekėjų ateitis priklauso nuo protingos gamybos, pasiektos suprantant ir naudojant naują technologiją. Per šias inovacijas maisto gamintojai visame pasaulyje siekia sumažinti atliekas, mažinti sustojimus ir vėlavimus bei spręsti ilgalaikius sunkumus maisto pramonėje.