Преимущества автоматизации процессов в пищевой отрасли

Пищевая промышленность сталкивается с ростом проблем и задач, лежащих в плоскости соблюдения действующих нормативов и регламентов, а также пищевой безопасности. Усиливать позиции пищевых производств в указанных сферах, контролировать процессы и минимизировать человеческий фактор помогают современные технологии автоматизации, сбора и обработки данных, а также эффективного обмена этими данными между всеми участниками цепочки поставок.

Напоминаем, что в сообществе DairyTech Connect уже доступны записи вебинаров IT-недели, где мы разбирали преимущества современных технологий для действующих производств с ведущими компаниями-экспертами.

• О цифровой экосистеме управления современным молочным производством рассказали коллеги из СОЛИСОФТ групп   https://clck.ru/3MMp6a

• А с компанией ВЕКАС мы разобрали, как добиться полной прозрачности производства и управляемости на всех его этапах  https://clck.ru/3MMpB2

Итак, вот лишь немногие преимущества, которые пищевая промышленность получает от автоматизации процессов и внедрения современных технологических решений.

Автоматизированные системы мониторинга безопасности пищевых продуктов

Компании внедряют контроль и системы мониторинга на ключевых этапах производства. Использование автоматизированных систем здесь помогает соблюдать высокие стандарты безопасности, поддерживать стабильность процессов, контролировать следование рецептурам и вовремя вмешиваться в процессы, которые несут в себе потенциальные риски. 

Сокращение количества ошибок за счет автоматизированных процессов

Многие мелкие, наиболее распространенные и простые ошибки могут быть уменьшены или полностью устранены с помощью автоматизации. Они же помогают в случаях, когда возможности человека не позволяют обрабатывать поступающую информацию с необходимой скоростью. Таковы, к примеру, системы оптической сортировки, которые изымают из процесса некачественные ингредиенты, потенциально опасные сторонние включения. Машины могут быстро обрабатывать информацию и оценивать каждый элемент на основе точных критериев, таких как размер, цвет, текстура, материал. Автоматизация таким образом сводит к минимуму ошибки, вызванные усталостью и невнимательностью, например, на участках с большим объемом производства.

Поддержание санитарных условий

Имеет решающее значение для безопасности и соблюдения нормативных требований в производстве пищевых продуктов. Автоматизированные системы, контролирующие процессы мойки и промывки оборудования, гарантируют тщательную и постоянную санитарную обработку. Эти системы тщательно отслеживают каждый цикл очистки, предоставляя проверяемые данные о каждом процессе.

Отслеживание критических контрольных точек в реальном времени

Автоматизированные системы отлично справляются с мониторингом критических контрольных точек (ККТ) в производстве продуктов питания. Датчики температуры в холодильных складах передают непрерывные потоки данных, предупреждая персонал об отклонениях до того, как произойдет порча продуктов. Между тем, автоматизированные pH-метры и металлодетекторы в зонах обработки работают регулярно и с ювелирной точностью, обеспечивая постоянное качество и безопасность продукции.

Прослеживаемость в цепочках поставок продуктов питания

Цепочки поставок, как известно, сложны и непредсказуемы, поскольку часто включают несколько этапов, от поиска сырья до обработки, упаковки, дистрибуции и розничной торговли. Каждый этап может включать разных поставщиков и правила, что затрудняет поддержание четкого, в режиме реального времени представления о том, где был продукт и с какими условиями он столкнулся.

ИИ и машинное обучение решают эту проблему, непрерывно анализируя данные из разных точек, создавая взаимосвязанную сеть информации, которую компании могут использовать для отслеживания продуктов с большей точностью, чем когда-либо прежде. Будь то определение происхождения сырья или отслеживание условий окружающей среды во время транспортировки, системы на основе ИИ предоставляют детальные сведения, которые руководители предприятий могут использовать для внесения улучшений.

Прогностическая аналитика

Модели машинного обучения, обученные на ретроспективной информации и вводимых данных в режиме реального времени, могут предсказывать риски безопасности пищевых продуктов до того, как они актуализируются. Во всех отделах предиктивные алгоритмы помогают предвидеть отказы оборудования, узкие моменты производства и выделить неэффективные этапы. Благодаря этому пониманию менеджеры могут вмешаться и скорректировать процессы до возникновения инцидентов.

Стандарты безопасности пищевых продуктов

Регулирующие органы часто обновляют стандарты безопасности пищевых продуктов для выявления возникающих рисков и интеграции в процесс новых технологических этапов и инноваций. Автоматизация помогает оптимизировать этот процесс для компаний, направляя действия сотрудников в рамках бюрократических процедур, позволяя быстро перенастраивать параметры мониторинга и процессы управления. Такая гибкость помогает компаниям опережать нормативную кривую и одновременно снижать затраты.

Автоматизированная отчетность и документация

Автоматизированные системы отлично справляются с упрощением соблюдения требований безопасности пищевых продуктов, они способны без усилий создавать и обновлять необходимые записи в реальном времени по каждому аспекту производства и обработки пищевых продуктов. От журналов температуры до графиков санитарных мероприятий, автоматизированные инструменты отчетности собирают данные в надлежащий нормативный формат и облегчают административную нагрузку.

Автоматизация играет ключевую роль в повышении безопасности пищевых продуктов и соблюдении нормативных требований во всей отрасли. Используя автоматизированные системы мониторинга, предприятия по производству продуктов питания могут сократить риски человеческих ошибок и стандартизировать процессы. Современные системы и технологии способны сократить количество несчастных случаев и жалоб от потребителей, контролировать качество продуктов питания и поддерживать соответствие нормативным требованиям без лишних усилий.

По мотивам публикаций с портала FoodsafetyTech