كيف تُسهم بيانات الإنتاج في تقليل الفاقد في عمليات تصنيع الأغذية

يجمع مصنعو تجهيز الأغذية بيانات عن أداء المعدات ، ووقت التوقف ، والإخراج ، والعائد ، ووزن العبوة وجودة المنتج كل يوم. ولكن الكثير من هذه المعلومات لا يزال يستخدم بشكل رئيسي لحفظ السجلات. عندما تستمر الانحرافات الصغيرة بمرور الوقت ، يمكن أن تصبح خسائر إنتاج كبيرة.

من خلال ربط بيانات معالجة الأغذية وتحليل اتجاهات الإنتاج ، يمكن للمصنعين تحديد الخسائر الخفية مثل المحطات الصغيرة ، وفقدان المحصول ، والتعبئة الزائدة ، وأداء المعدات المتناقصة.

حيث تختفي خسائر الإنتاج

ليس كل خسارة في الإنتاج تأتي من فشل المعدات. قد يستمر تشغيل الماكينة أثناء التعرض لتوقفات قصيرة متكررة. قد يحقق خط الإنتاج هدف الإنتاج الخاص به بينما ينخفض إنتاجه إلى أقل من التوقعات. قد تبدو العبوة أيضًا طبيعية أثناء استخدام منتج أكثر من المطلوب باستمرار.

وغالبا ما تسجل هذه المشاكل في أنظمة منفصلة ، مما يجعل من الصعب تحديد أين تنشأ الخسائر. توفر بيانات توصيل المعدات والجودة والإنتاج رؤية أوضح للعملية وتساعد الشركات المصنعة على تحديد المشكلات المتكررة.

محطات صغيرة تقلل من كفاءة المعدات

من السهل ملاحظة وقت التوقف الكبير ، ولكن التوقف المتكرر الذي يدوم ثوانٍ أو دقائق فقط يمكن أن يقلل أيضًا من القدرة الإنتاجية. قد يؤدي التنظيف والتحولات وتوريد المواد وتعديلات المعدات إلى إنشاء محطات صغيرة.

يمكن أن يُظهر تحليل بيانات الإنتاج متى تحدث هذه التوقفات ، وكم مرة تحدث ، وما هي العمليات التي تتأثر. أفادت هندسة الأغذية أن شركات تصنيع الأغذية والألبان والحيوانات الأليفة تستخدم بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي ونمذجة البيانات لتحديد المحطات الصغيرة وتحسين أداء الإنتاج.

يمكن أن يشير فقدان العائد إلى مشاكل المعدات

لا ينتج فقدان المحصول دائمًا عن المواد الخام أو ظروف المعالجة. يمكن أن تؤدي التغييرات في أداء المعدات أيضًا إلى تقليل استرداد المنتج.

في إحدى الحالات التي أبلغت عنها الهندسة الغذائية ، حلل لينكون دواجن ممتازة بيانات deboning التاريخية ووجد أن زيادة اللحوم المتبقية مرتبطة بأداء المعدات. بعد استعادة حالة المعدات ، ورد أن الشركة استردت أكثر من مليون دولار في الخسائر السنوية.

وهذا يوضح لماذا يجب تحليل بيانات أداء وجودة المعدات معًا وليس بشكل منفصل.

الإفراط في الملء يخلق تكاليف خفية

التغليف هو مصدر آخر لخسارة الإنتاج. قد تبدو كمية صغيرة من الملء الزائد لكل عبوة ضئيلة ، ولكن بكميات الإنتاج المرتفعة ، يمكن أن تخلق هدية كبيرة من المنتجات.

ذكرت الهندسة الغذائية أن قهوة الرغبة في الموت تستخدم بيانات وزن العبوة لتحديد الملء الزائد المستمر. بعد تعديل المواصفات وممارسات المعايرة ، ورد أن الشركة خفضت خسائر المنتج السنوية بنحو 5.4 مليون دولار.

تدعم البيانات قرارات المعدات الأفضل

يمكن أن تفعل بيانات الإنتاج أكثر من إنشاء تقارير OEE. يمكن أن تساعد الشركات المصنعة على تحديد المعدات التي تسبب الخسائر ، وأين تحدث المشاكل وما إذا كانت الصيانة أو التعديل أو الاستبدال هي الحل الأفضل.

لا يحتاج المصنعون بالضرورة إلى تحول رقمي كامل للبدء. البيانات من أجهزة PLCs ، SCADA ، MES ، أنظمة الجودة وسجلات الإنتاج قد توفر بالفعل رؤى مفيدة. المفتاح هو ربط هذه المصادر وتحويل بيانات الإنتاج إلى قرارات قابلة للتنفيذ. بالنسبة لمصنعي المواد الغذائية ، فإن الهدف ليس مجرد جمع المزيد من البيانات. استخدام البيانات الموجودة لتحديد الخسائر الخفية ، وتحسين كفاءة المعدات ، وزيادة الإنتاجية وتقليل تكاليف الإنتاج.

إخلاء المسؤولية: تستند هذه المقالة إلى معلومات متاحة للجمهور ويساعدها المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI والتحسين. يتم توفيرها لمشاركة معلومات الصناعة والمرجعية فقط.