vijesti

1. Analiza pozadine i bolnih točaka
Pregled tvrtke:
Određena prehrambena tvrtka je veliki proizvođač pekarskih proizvoda, fokusiran na proizvodnju narezanog tosta, kruha za sendviče, bageta i drugih proizvoda, s dnevnom proizvodnjom od 500.000 vrećica, a isporučuje se supermarketima i lancima ugostiteljskih objekata diljem zemlje. Posljednjih godina tvrtka se suočila sa sljedećim izazovima zbog povećane pažnje potrošača prema sigurnosti hrane:

‌Povećane pritužbe na strane predmete‌: Potrošači su više puta prijavili da su se metalni strani predmeti (poput žice, ostataka oštrice, spajalica itd.) miješali u kruh, što je narušilo ugled robne marke.
Složenost proizvodne linije: Proizvodni proces uključuje više procesa kao što su miješanje sirovina, oblikovanje, pečenje, rezanje i pakiranje. Metalne strane tvari mogu potjecati iz sirovina, trošenja opreme ili ljudskih pogrešaka.
Nedovoljne tradicionalne metode detekcije: umjetna vizualna inspekcija je neučinkovita i ne može otkriti unutarnje strane predmete; detektori metala mogu prepoznati samo feromagnetske metale i nisu dovoljno osjetljivi na obojene metale (poput aluminija, bakra) ili sitne fragmente.

Osnovni zahtjevi:
Postignite potpuno automatsko i visokoprecizno otkrivanje stranih metalnih predmeta (pokrivajući željezo, aluminij, bakar i druge materijale, s minimalnom točnošću detekcije od ≤0,3 mm).
Brzina inspekcije mora odgovarati proizvodnoj liniji (≥6000 pakiranja/sat) kako bi se izbjeglo stvaranje uskog grla u proizvodnji.
Podaci su sljedivi i ispunjavaju zahtjeve ISO 22000 i HACCP certifikata.

2. Rješenja i implementacija uređaja
Odabir opreme: Koristite rendgenski uređaj za otkrivanje stranih predmeta u hrani marke Fanchi tech, s tehničkim parametrima kako slijedi:

Sposobnost detekcije: Može identificirati strane predmete poput metala, stakla, tvrde plastike, šljunka itd., a točnost detekcije metala doseže 0,2 mm (nehrđajući čelik).
Tehnologija snimanja: Dvoenergetska rendgenska tehnologija, u kombinaciji s AI algoritmima za automatsku analizu slika, razlikujući razlike u stranim tvarima i gustoći hrane.
Brzina obrade: do 6000 paketa/sat, podržava dinamičko otkrivanje cjevovoda.
Sustav isključenja: Uređaj za uklanjanje pneumatskog mlaza, vrijeme odziva je <0,1 sekundi, što osigurava da je stopa izolacije problematičnog proizvoda >99,9%.
‌
Položaj rizične točke:
Veza za prijem sirovina: Brašno, šećer i ostale sirovine mogu se miješati s metalnim nečistoćama (kao što je oštećena transportna ambalaža od strane dobavljača).
Miješanje i oblikovanje spojeva: Lopatice miješalice se istroše i nastaju metalni ostaci, koji ostaju u kalupu.
Karike za rezanje i pakiranje: Oštrica rezača je slomljena i metalni dijelovi linije za pakiranje otpadaju.
Instalacija opreme:
Prije (nakon kriški) instalirajte rendgenski uređaj za otkrivanje oblikovanih, ali neraspakiranih kriški kruha (slika 1).
Oprema je povezana s proizvodnom linijom, a detekciju pokreću fotoelektrični senzori kako bi se ritam proizvodnje sinkronizirao u stvarnom vremenu.
Postavke parametara:
Prilagodite prag energije X-zraka prema gustoći kruha (meki kruh u odnosu na tvrdi baget) kako biste izbjegli pogrešno detektiranje.
Postavite prag alarma za veličinu stranog predmeta (metal ≥0,3 mm, staklo ≥1,0 mm).
3. Učinak implementacije i provjera podataka
Performanse detekcije:

Stopa detekcije stranih predmeta: Tijekom probnog rada uspješno je presretnuto 12 slučajeva stranih metalnih predmeta, uključujući žicu od nehrđajućeg čelika promjera 0,4 mm i ostatke aluminijskih strugotina promjera 1,2 mm, a stopa detekcije curenja bila je 0.
Stopa lažnih alarma: Optimizacijom učenja umjetne inteligencije, stopa lažnih alarma pala je s 5% u ranoj fazi na 0,3% (poput slučaja pogrešne procjene mjehurića kruha i kristala šećera kao stranih predmeta, što je znatno smanjeno).
Ekonomske koristi:

Uštede troškova:
Smanjeno je 8 ljudi na radnim mjestima umjetne kontrole kvalitete, čime je ušteđeno oko 600.000 juana godišnjih troškova rada.
Izbjegavanje potencijalnih opoziva (procjenjuje se na temelju povijesnih podataka da gubitak od jednog opoziva prelazi 2 milijuna juana).
Poboljšanje učinkovitosti: Ukupna učinkovitost proizvodne linije povećana je za 15% jer je brzina inspekcije točno usklađena s brzinom stroja za pakiranje i nema čekanja na zaustavljanje.
Kvaliteta i poboljšanje robne marke:
Stopa pritužbi kupaca pala je za 92%, a certificirana je od strane dobavljača lanca ugostiteljskih objekata "Zero Foreign Materials", a volumen narudžbi porastao je za 20%.
Generirajte dnevna izvješća o kvaliteti putem podataka inspekcije, ostvarite sljedivost cijelog proizvodnog procesa i uspješno prođite BRCGS (Globalni standard sigurnosti hrane) pregled.

4. Pojedinosti o radu i održavanju
Obuka ljudi:
Operater mora savladati podešavanje parametara opreme, analizu slike (slika 2 prikazuje tipičnu usporedbu snimanja stranih predmeta) i obradu kodova grešaka.
Tim za održavanje tjedno čisti prozor rendgenskog emitera i mjesečno kalibrira osjetljivost kako bi se osigurala stabilnost uređaja.
Kontinuirana optimizacija:
Algoritmi umjetne inteligencije redovito se ažuriraju: prikupljaju podatke o slikama stranih objekata i optimiziraju mogućnosti prepoznavanja modela (poput razlikovanja sjemenki sezama od metalnih krhotina).
Skalabilnost opreme: rezervirana sučelja koja se u budućnosti mogu povezati s tvorničkim MES sustavom kako bi se ostvarilo praćenje kvalitete u stvarnom vremenu i povezivanje s planiranjem proizvodnje.

5. Zaključak i vrijednost industrije
Uvođenjem Fanchi tech rendgenskog uređaja za strane predmete u hrani, određena prehrambena tvrtka ne samo da je riješila skrivene opasnosti od metalnih stranih predmeta, već je i premjestila kontrolu kvalitete s "naknadne sanacije" na "prevenciju", postajući referentni slučaj za inteligentna poboljšanja u pekarskoj industriji. Ovo rješenje može se ponovno upotrijebiti za druge namirnice visoke gustoće (kao što su smrznuto tijesto, kruh sa sušenim voćem) kako bi se poduzećima pružila jamstva sigurnosti hrane u cijelom lancu.