novice

1. Analiza ozadja in težav
Pregled podjetja:
Določeno živilsko podjetje je velik proizvajalec pekovskih izdelkov, ki se osredotoča na proizvodnjo narezanega toasta, kruha za sendviče, baget in drugih izdelkov, z dnevno proizvodnjo 500.000 vrečk, ki jih dobavlja supermarketom in verigam gostinskih blagovnih znamk po vsej državi. V zadnjih letih se je podjetje zaradi povečane pozornosti potrošnikov do varnosti hrane soočalo z naslednjimi izzivi:

‌Povečane pritožbe glede tujkov‌: Potrošniki so večkrat poročali, da so bili v kruh vmešani kovinski tujki (kot so žica, ostanki rezil, sponke itd.), kar je škodovalo ugledu blagovne znamke.
‌Kompleksnost proizvodne linije‌: Proizvodni proces vključuje več postopkov, kot so mešanje surovin, oblikovanje, peka, rezanje in pakiranje. Kovinski tujki lahko izvirajo iz surovin, obrabe opreme ali napak pri človeškem upravljanju.
Nezadostne tradicionalne metode odkrivanja: umetni vizualni pregled je neučinkovit in ne more zaznati notranjih tujih predmetov; detektorji kovin lahko prepoznajo le feromagnetne kovine in niso dovolj občutljivi na neželezne kovine (kot sta aluminij, baker) ali drobne delce.

Osnovne zahteve:
Dosežite popolnoma avtomatsko in visoko natančno zaznavanje kovinskih tujih predmetov (ki zajemajo železo, aluminij, baker in druge materiale, z minimalno natančnostjo zaznavanja ≤ 0,3 mm).
Hitrost pregleda mora ustrezati proizvodni liniji (≥6000 pakiranj/uro), da se prepreči ozko grlo v proizvodnji.
Podatki so sledljivi in izpolnjujejo zahteve certifikatov ISO 22000 in HACCP.

2. Rešitve in uvajanje naprav
Izbira opreme: Uporabite rentgenski aparat za odkrivanje tujih predmetov v hrani znamke Fanchi tech z naslednjimi tehničnimi parametri:

Zmožnost zaznavanja: Lahko prepozna tuje predmete, kot so kovina, steklo, trda plastika, gramoz itd., natančnost zaznavanja kovin pa doseže 0,2 mm (nerjaveče jeklo).
Tehnologija slikanja: Dvoenergijska rentgenska tehnologija v kombinaciji z algoritmi umetne inteligence za samodejno analizo slik, pri čemer se razlikujejo razlike v tujkih in gostoti hrane.
Hitrost obdelave: do 6000 paketov/uro, podpira dinamično zaznavanje cevovoda.
Izključitveni sistem: Pnevmatska naprava za odstranjevanje curka, odzivni čas je <0,1 sekunde, kar zagotavlja, da je stopnja izolacije problematičnega izdelka >99,9 %.
‌
Položaj točke tveganja:
Sprejemna povezava surovin: Moka, sladkor in druge surovine so lahko pomešane s kovinskimi nečistočami (na primer poškodovana transportna embalaža dobaviteljev).
‌Mešanje in oblikovanje členov‌: Lopatice mešalnika se obrabijo in nastajajo kovinski ostanki, ki ostanejo v kalupu.
Rezalni in pakirni členi: Rezilo rezalnika je zlomljeno in kovinski deli pakirne linije odpadejo.
Namestitev opreme:
Pred (po rezinah) namestite rentgenski aparat za zaznavanje oblikovanih, a nerazpakiranih rezin kruha (slika 1).
Oprema je povezana s proizvodno linijo, zaznavanje pa sprožijo fotoelektrični senzorji za sinhronizacijo proizvodnega ritma v realnem času.
Nastavitve parametrov:
Prag rentgenske energije prilagodite gostoti kruha (mehak kruh v primerjavi s trdim bagetom), da se izognete napačnemu zaznavanju.
Nastavite prag alarma za velikost tujega predmeta (kovina ≥ 0,3 mm, steklo ≥ 1,0 mm).
3. Učinek izvedbe in preverjanje podatkov
Učinkovitost zaznavanja:

Stopnja zaznavanja tujih predmetov: Med poskusnim delovanjem je bilo uspešno prestreženih 12 dogodkov s kovinskimi tujimi predmeti, vključno z žico iz nerjavečega jekla velikosti 0,4 mm in ostanki aluminija velikosti 1,2 mm, stopnja zaznavanja puščanja pa je bila 0.
Stopnja lažnih alarmov: Z optimizacijo učenja umetne inteligence se je stopnja lažnih alarmov znižala s 5 % v zgodnji fazi na 0,3 % (na primer v primeru napačne presoje mehurčkov kruha in sladkornih kristalov kot tujkov se je močno zmanjšal).
Ekonomske koristi:

Prihranki pri stroških:
Zmanjšali so število zaposlenih na delovnih mestih za umetno kontrolo kakovosti za 8 ljudi, s čimer so prihranili približno 600.000 juanov letnih stroškov dela.
Izogibajte se morebitnim odpoklicem (na podlagi zgodovinskih podatkov je ocenjeno, da izguba zaradi enega samega odpoklica presega 2 milijona juanov).
‌Izboljšanje učinkovitosti‌: Skupna učinkovitost proizvodne linije se je povečala za 15 %, ker je hitrost pregleda natančno usklajena s pakirnim strojem in ni čakanja na zaustavitev.
Izboljšanje kakovosti in blagovne znamke:
Stopnja pritožb strank se je zmanjšala za 92 %, dobavitelj verige gostinskih storitev z oznako "Zero Foreign Materials" pa je prejel certifikat, obseg naročil pa se je povečal za 20 %.
Ustvarjajte dnevna poročila o kakovosti s pomočjo podatkov inšpekcijskih pregledov, uresničite sledljivost celotnega proizvodnega procesa in uspešno opravite pregled BRCGS (Global Food Safety Standard).

4. Podrobnosti o delovanju in vzdrževanju
Usposabljanje ljudi:
Operater mora obvladati prilagajanje parametrov opreme, analizo slik (slika 2 prikazuje tipično primerjavo slik tujih predmetov) in obdelavo kod napak.
Vzdrževalna ekipa tedensko čisti okno rentgenskega oddajnika in mesečno kalibrira občutljivost, da zagotovi stabilnost naprave.
Neprekinjena optimizacija:
Algoritmi umetne inteligence se redno posodabljajo: zbirajo podatke o slikah tujih predmetov in optimizirajo zmogljivosti prepoznavanja modelov (kot je razlikovanje sezamovih semen od kovinskih ostankov).
Prilagodljivost opreme: rezervirani vmesniki, ki jih je mogoče v prihodnosti povezati s tovarniškim sistemom MES za uresničitev spremljanja kakovosti v realnem času in povezave med načrtovanjem proizvodnje.

5. Zaključek in vrednost za industrijo
Z uvedbo rentgenskega aparata za odkrivanje tujih predmetov v živilih podjetja Fanchi tech je neko živilsko podjetje ne le rešilo skrite nevarnosti kovinskih tujih predmetov, temveč je tudi nadzor kakovosti preusmerilo iz "post-sanacije" v "predpreventivo", s čimer je postalo referenčni primer za inteligentne nadgradnje v pekovski industriji. To rešitev je mogoče ponovno uporabiti za druga živila z visoko gostoto (kot so zamrznjeno testo, kruh s suhim sadjem), da se podjetjem zagotovijo jamstva za varnost živil v celotni verigi.