Как производственные данные помогают сократить потери в пищевой промышленности

Производители пищевой промышленности ежедневно собирают данные о производительности оборудования, времени простоя, производительности, выходе, весе упаковки и качестве продукции. Но большая часть этой информации по-прежнему используется в основном для ведения учета. Когда небольшие отклонения продолжаются с течением времени, они могут стать значительными производственными потерями.

Соединяя данные пищевой промышленности и анализируя тенденции производства, производители могут идентифицировать скрытые потери, такие как микроостановки, потери урожайности, переполнения и снижения производительности оборудования.

Где Производственные Потери Скрыть

Не все производственные потери происходят из-за отказа оборудования. Машина может продолжать работать, испытывая частые короткие остановки. Производственная линия может достичь своей цели, в то время как ее доходность падает ниже ожиданий. Упаковка также может казаться нормальной при постоянном использовании большего количества продукта, чем требуется.

Эти проблемы часто регистрируются в отдельных системах, что затрудняет определение того, откуда происходят потери. Подключение оборудования, данных о качестве и производстве обеспечивает более четкое представление о процессе и помогает производителям выявлять повторяющиеся проблемы.

Микро-стопы уменьшают эффективность оборудования

Основные простои легко заметить, но частые остановки продолжительностью всего несколько секунд или минут также могут снизить производственные мощности. Очистка, переналадка, поставка материалов и регулировка оборудования могут создавать микроостановки.

Анализ производственных данных может показать, когда происходят эти остановки, как часто они происходят и какие процессы затронуты. Food Engineering сообщила, что производители продуктов питания, молочных продуктов и кормов для домашних животных используют производственные данные в реальном времени и моделирование данных для выявления микроостановок и повышения производительности производства.

Потеря доходности может сигнализировать о проблемах оборудования

Потеря урожайности не всегда является результатом сырья или условий переработки. Изменения в производительности оборудования также могут снизить восстановление продукта.

В одном случае, о котором сообщает Food Engineering, Lincoln Premium Poultry проанализировала исторические данные обвалки и обнаружила, что увеличение остаточного мяса было связано с производительностью оборудования. После восстановления состояния оборудования компания, как сообщается, возродила более 1 миллиона долларов ежегодных убытков.

Это показывает, почему данные о производительности и качестве оборудования следует анализировать вместе, а не по отдельности.

Переполнение создает скрытые затраты

Упаковка является еще одним источником производственных потерь. Небольшое количество переполнения на упаковку может показаться незначительным, но при больших объемах производства это может создать значительную раздачку продукта.

Food Engineering сообщила, что Death Wish Coffee использовал данные о весе упаковки для выявления постоянного переполнения. После корректировки спецификаций и практики калибровки компания, как сообщается, сократила ежегодные потери продукта примерно на 5,4 миллиона долларов.

Данные поддерживают лучшие решения оборудования

Производственные данные могут делать больше, чем генерировать отчеты OEE. Это может помочь производителям определить, какое оборудование вызывает потери, где возникают проблемы и является ли техническое обслуживание, регулировка или замена лучшим решением.

Производители не обязательно нуждаются в полной цифровой трансформации, чтобы начать. Данные из ПЛК, SCADA, MES, систем качества и производственных записей уже могут дать полезную информацию. Ключ состоит в том, чтобы соединить эти источники и превратить производственные данные в действенные решения. Для производителей продуктов питания цель состоит не просто в том, чтобы собрать больше данных. Она заключается в использовании существующих данных для выявления скрытых потерь, повышения эффективности оборудования, повышения урожайности и снижения производственных затрат.

Отказ от ответственности: эта статья основана на общедоступной информации и опирается на контент и оптимизацию, сгенерированные искусственным интеллектом. Он предназначен только для обмена отраслевой информацией и справки.