Jak automatyzacja zwiększa efektywność w branży Food&Beverage

334

Zmniejszenie kosztów przy zachowaniu najwyższej jakości produkcji pozostaje celem niejednego przedsiębiorstwa. Stwarza to szczególne wyzwanie w branży  Food&Beverage, która na co dzień mierzy się nie tylko z rosnącymi wymaganiami klientów, lecz także z coraz bardziej restrykcyjnymi normami.W usprawnieniu wymagających precyzji procesów produkcyjnych pomaga wdrożenie takich rozwiązań jak automatyzacja na linii produkcyjnej czy wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji. Dzięki nim łatwiej jest utrzymać najwyższą jakość produktów żywnościowych przy równoczesnym zoptymalizowaniu procesów produkcyjnych.

 Automatyzacja w branży Food&Beverage

Możliwości wynikające z wdrażania w fabrykach technologii IoT i Przemysłu 4.0 (od inteligentnych urządzeń po sztuczną inteligencję) realnie zwiększają efektywność produkcji przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów. Obecnie automatyzacja produkcji w branży F&B stanowi duże usprawnienie m.in. przy procesach pakowania żywności, które z reguły stwarzają największe problemy z wydajnością (tzw. wąskie gardła). Dzięki zastosowaniu całkowicie zautomatyzowanych rozwiązań, można zauważyć zdecydowany spadek sytuacji wymagających interwencji pracownika. Rzadziej zdarzają się także przestoje, co korzystnie wpływa na przepustowość i elastyczność linii, a w sytuacjach awaryjnych umożliwia to szybkie przywrócenie maszyny do pracy. Precyzyjne działanie maszyn pakujących daje również gwarancję, że żywność nie zostanie uszkodzona w trakcie procesu pakowania oraz zapewnia zachowanie deklarowanej świeżości produktu dzięki szczelnemu zamknięciu.

Sztuczna inteligencja na ratunek linii produkcyjnej

Robotyzacja to tylko jedno z rozwiązań wspierających wdrażanie koncepcji Przemysłu 4.0. Kolejnym sposobem usprawnienia produkcji i zwiększenia jej efektywności jest wykorzystanie sztucznej inteligencji. Coraz częściej jest ona wdrażana w polskich firmach, ale wciąż nie jest to najpopularniejsze rozwiązanie. Może to wynikać z tego, że dostępne na rynku rozwiązania AI często bazują na chmurze i mają konkretne wymagania w zakresie infrastruktury oraz IT. Wykorzystują one również ogromne ilości danych, których przygotowanie i przetwarzanie wymaga dużych nakładów pracy i jest czasochłonne. Przedsiębiorcom wciąż może być więc trudno określić, jaka jest wartość dodana tych procesów i czy inwestycja w AI może się zwrócić.

Powyższe fakty skłaniają do refleksji, w jaki sposób należy projektować sztuczną inteligencję, aby mogła być zintegrowana z procesem produkcyjnym i zarazem stanowiła wartość dodaną dla przedsiębiorstwa. Już teraz można znaleźć na rynku oferujące ciekawe rozwiązanie sterowniki, w których wymagane algorytmy AI są zintegrowane z systemem sterowania maszyną, tworząc w ten sposób ramy dla optymalizacji w czasie rzeczywistym na brzegu sieci. Tradycyjnie dane z poszczególnych linii produkcyjnych były analizowane i przetwarzane przy użyciu dużej (choć ograniczonej) mocy obliczeniowej w chmurze. Nowe sterowniki cechują się inteligencją adaptacyjną, dzięki czemu są bliżej rzeczywistych procesów i wykorzystują zaawansowane techniki uczenia maszynowego.

Umożliwiają one podejmowanie właściwych decyzji – wszystko to odbywa się blisko miejsca, w którym są one potrzebne na linii. Oprogramowanie uczy się na podstawie kolejnych wydarzeń, dzięki czemu sukcesywnie optymalizuje cały proces produkcyjny, w szczególności procesy pakowania. Takie funkcjonalności są szczególnie pożądane w branży Food&Beverage, w której niestandardowe sytuacje na linii produkcyjnej mogą spowodować poważne straty wynikające np. z przekroczenia norm restrykcyjnych przepisów dotyczących żywności. W takiej sytuacji natychmiastowa reakcja maszyny na jakiekolwiek odbiegające od normy zdarzenie może uchronić producenta przed poniesieniem strat.

Aplikacja sterowników wykorzystujących algorytmy sztucznej inteligencji pomaga również w optymalizacji wskaźnika ogólnej efektywności sprzętu. Dostarcza cenne informacje dotyczące całego procesu produkcyjnego, które następnie mogą być wykorzystywane do umiejętnego zidentyfikowania problemów oraz ich skutecznego rozwiązania.

IoT i rozwiązania Przemysłu 4.0 zwiększają efektywność produkcji

Zwiększona moc obliczeniowa i możliwość zarządzania  coraz większą ilością danych, stosowanie czujników z funkcjami IoT oraz wprowadzanie sztucznej inteligencji do hali produkcyjnej dają wymierne rezultaty w postaci zwiększenia efektywności procesu produkcji. Ogromny potencjał dla modernizacji Przemysłu 4.0 w obszarze m.in. konserwacji zapobiegawczej czy zwiększenia wydajności produkcji stanowią również wdrożenia algorytmów adaptacyjnych. Wiele firm z branży Food&Beverage zdaje już sobie sprawę z tego, że zastosowanie rozwiązań z wykorzystaniem m.in. sztucznej inteligencji może nie tylko zwiększyć OEE, lecz także usprawnić analizę danych. To z kolei  umożliwia ciągłe doskonalenie różnorodnych procesów, np. poprzez redukcję ilości odpadów produkcyjnych. Automatyzacja przynosi również wymierne efekty w postaci wzrostu jakości produktów oraz poprzez ograniczenie przestojów, co może w znaczącym stopniu zwiększać efektywność produkcji. Jest to szczególnie ważne dla branży Food&Beverage, która musi sprostać zarówno nakładanym na nią restrykcyjnym normom, jak i dynamicznie zmieniającym się wymaganiom klientów.

Bogusław Krasuski, Sales Manager Channel & Panel Omron Electronics Sp. z o. o.

Źródło: Omron