новини

1. Аналіз передумови та больових точок
Огляд компанії:
Певна харчова компанія є великим виробником хлібобулочних виробів, що спеціалізується на виробництві нарізаних тостів, хліба для сендвічів, багетів та інших виробів, з щоденним обсягом виробництва 500 000 пакетів, і постачається до супермаркетів та мережевих кейтерингових брендів по всій країні. В останні роки компанія зіткнулася з такими проблемами через підвищену увагу споживачів до безпеки харчових продуктів:

‌Збільшення кількості скарг на сторонні предмети‌: Споживачі неодноразово повідомляли про потрапляння металевих сторонніх предметів (таких як дріт, залишки леза, скоби тощо) до хліба, що завдало шкоди репутації бренду.
‌Складність виробничої лінії‌: Виробничий процес включає кілька процесів, таких як змішування сировини, формування, випікання, нарізання та упаковка. Металеві сторонні предмети можуть походити із сировини, зносу обладнання або помилок людини.
Недостатньо традиційних методів виявлення: штучний візуальний огляд неефективний і не може виявити внутрішні сторонні предмети; металошукачі можуть розпізнавати лише феромагнітні метали та недостатньо чутливі до кольорових металів (таких як алюміній, мідь) або дрібних фрагментів.

Основні вимоги:
Досягніть повністю автоматичного та високоточного виявлення металевих сторонніх предметів (охоплюючи залізо, алюміній, мідь та інші матеріали, з мінімальною точністю виявлення ≤0,3 мм).
Швидкість перевірки повинна відповідати виробничій лінії (≥6000 упаковок/годину), щоб уникнути створення вузького місця у виробництві.
Дані можна відстежувати та вони відповідають вимогам сертифікації ISO 22000 та HACCP.

2. Рішення та розгортання пристроїв
Вибір обладнання: Використовуйте рентгенівський апарат для виявлення сторонніх предметів у харчових продуктах марки Fanchi tech з наступними технічними параметрами:

Здатність виявлення: Може ідентифікувати сторонні предмети, такі як метал, скло, твердий пластик, гравій тощо, а точність виявлення металу досягає 0,2 мм (нержавіюча сталь).
‌Технологія візуалізації‌: Двоенергетична рентгенівська технологія в поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту для автоматичного аналізу зображень, розрізняючи сторонні предмети та щільність їжі.
Швидкість обробки: до 6000 пакетів/годину, підтримується динамічне виявлення конвеєра.
Система виключення: пневматичний пристрій для видалення струменя, час відгуку <0,1 секунди, що забезпечує коефіцієнт ізоляції проблемного продукту >99,9%.
‌
Положення точки ризику:
Ланка приймання сировини: Борошно, цукор та інша сировина можуть бути змішані з металевими домішками (наприклад, пошкоджена постачальниками транспортна упаковка).
Змішування та формування ланок: Лопаті змішувача зношуються, утворюються металеві залишки, які залишаються у формі.
‌Ланці для нарізання та пакування‌: Лезо різака зламане, а металеві частини пакувальної лінії відпадають.
Монтаж обладнання:
Встановіть рентгенівський апарат перед (після нарізки) для виявлення запліснявілих, але неупакованих скибочок хліба (рисунок 1).
Обладнання підключене до виробничої лінії, а виявлення спрацьовує за допомогою фотоелектричних датчиків для синхронізації виробничого ритму в режимі реального часу.
Налаштування параметрів:
Відрегулюйте поріг енергії рентгенівського випромінювання відповідно до щільності хліба (м'який хліб проти твердого багета), щоб уникнути помилкового виявлення.
Встановіть поріг сигналізації розміру стороннього предмета (метал ≥0,3 мм, скло ≥1,0 мм).
3. Вплив впровадження та перевірка даних
Продуктивність виявлення:

‌Коефіцієнт виявлення сторонніх предметів‌: Під час пробної експлуатації було успішно перехоплено 12 випадків потрапляння металевих сторонніх предметів, включаючи дріт з нержавіючої сталі діаметром 0,4 мм та уламки алюмінієвої стружки діаметром 1,2 мм, а коефіцієнт виявлення витоків становив 0.
‌Коефіцієнт хибних спрацьовувань‌: Завдяки оптимізації навчання штучного інтелекту, рівень хибних спрацьовувань знизився з 5% на ранній стадії до 0,3% (наприклад, значно зменшується випадок неправильного сприйняття бульбашок хліба та кристалів цукру як сторонніх предметів).
Економічні вигоди:

Економія коштів:
Скорочено кількість людей на посадах штучного контролю якості на 8 осіб, що заощадило близько 600 000 юанів на річних витратах на оплату праці.
Уникнення потенційних випадків відкликання продукції (за оцінками, на основі історичних даних, втрати від одного відкликання перевищують 2 мільйони юанів).
‌Підвищення ефективності‌: Загальна ефективність виробничої лінії зросла на 15%, оскільки швидкість перевірки точно відповідає пакувальній машині, і немає потреби в очікуванні зупинки.
‌Якість та покращення бренду‌:
Рівень скарг клієнтів знизився на 92%, і це було сертифіковано постачальником мережі кейтерингових послуг "Zero Foreign Materials", а обсяг замовлень збільшився на 20%.
Створюйте щоденні звіти про якість на основі даних перевірок, забезпечуйте відстеження всього виробничого процесу та успішно проходьте перевірку BRCGS (Глобальний стандарт безпеки харчових продуктів).

4. Деталі експлуатації та технічного обслуговування
Навчання людей:
Оператор повинен опанувати налаштування параметрів обладнання, аналіз зображень (на рисунку 2 показано типове порівняння зображень сторонніх предметів) та обробку кодів несправностей.
Команда технічного обслуговування щотижня очищує вікно рентгенівського випромінювача та щомісяця калібрує чутливість, щоб забезпечити стабільність роботи пристрою.
Безперервна оптимізація:
Алгоритми штучного інтелекту регулярно оновлюються: накопичуються дані зображень сторонніх об'єктів та оптимізуються можливості розпізнавання моделей (наприклад, розрізнення насіння кунжуту від металевих уламків).
Масштабованість обладнання: зарезервовані інтерфейси, які в майбутньому можна підключити до заводської MES-системи для реалізації моніторингу якості в режимі реального часу та зв'язку з плануванням виробництва.

5. Висновок та цінність для галузі
Завдяки впровадженню рентгенівського апарату для виявлення сторонніх предметів у харчових продуктах від Fanchi tech, певна харчова компанія не лише вирішила проблему прихованих небезпек, пов'язаних зі сторонніми металевими предметами, але й перейшла до контролю якості з етапу «після очищення» на етап «попереднього запобігання», що стало еталоном інтелектуальних модернізацій у хлібопекарській промисловості. Це рішення можна повторно використовувати для інших продуктів з високою щільністю (таких як заморожене тісто, хліб із сухофруктів), щоб забезпечити підприємства гарантіями безпеки харчових продуктів у всьому ланцюжку.