3. – 8. 5. se otevřou brány frankfurtského výstaviště, aby se zde konal další ročník veletrhu IFFA. Tento veletrh je zaměřen především na masné a alternativní proteinové produkty. Vedle výroby se těchto produktů pochopitelně dotýká i procesy balení. Chybět zde nebude ani robotika a pokročila automatizace.
Rostoucí automatizace a inovativní technologie, jako je umělá inteligence a robotika, představují potenciální řešení (nejenom) pro oblast masného průmyslu. Díky nim zpracovatelé mohou zvýšit produktivitu a snížit provozní náklady.
Základem pro automatizaci je sběr a analýza dat v reálném čase
Automatizace procesů v masném a proteinovém průmyslu sahá od přípravy surovin s mícháním a mletím, přes zpracování s porcováním, plněním a formováním, stejně jako tepelné procesy, jako je vaření a chlazení, až po automatické balení a inteligentní logistiku. V mnoha případech však nejsou různé fáze procesu a výrobní linky vzájemně propojeny, což znamená, že výměna dat je nemožná a nelze ji použít k optimalizaci různých procesů. Naštěstí existuje náprava, protože webové systémy řízení procesů, jako jsou MES a ERP, se často skládají z modulárních softwarových systémů, které lze dovybavit stávajícími instalacemi. Výhody plně propojené chytré továrny tedy nejsou jen hájemstvím nových výrobních zařízení. Základem mnoha automatických procesů je sběr a analýza dat v reálném čase. Moderní senzory poskytují přesné informace o teplotě, vlhkosti, hmotnosti a tlaku. Například snímače teploty a vlhkosti v chladírnách se používají k zamezení nárůstu teploty a tím k zamezení rizika kontaminace. Hmotnostní senzory kontrolují hmotnost každého jednotlivého masného výrobku a zajišťují, aby balení odpovídalo specifikacím. To nejen snižuje množství použitého materiálu, ale také minimalizuje odpad a návratnost. Dalším příkladem jsou senzory pro sledování složení plynů v obalech, které zajišťují neustále udržování požadovaných podmínek.
AI zrychluje a zlepšuje zpracování
Stejně jako v mnoha jiných odvětvích, zavedení umělé inteligence (AI) také transformuje masný a proteinový průmysl a posouvá jej na novou úroveň tím, že umožňuje strojům nejen sbírat data z různých fází výroby, ale také z nich analyzovat a odvozovat potenciální zlepšení. V případě narušení výrobního procesu dokáže umělá inteligence identifikovat vztahy příčiny a následku, a tak napravit problémy, aniž by zastavila výrobní proces nebo zabránila jejich výskytu v budoucnu. To nejen zvyšuje efektivitu, ale také znamená vyšší úroveň jistoty pro spotřebitele i společnosti. Průmyslové rozpoznávání a zpracování obrazu je také založeno na modelech umělé inteligence, které byly vyškoleny pro danou aplikaci. Používá se například k třídění masných výrobků podle specifických kritérií, jako je velikost, tvar a struktura. To snižuje pracovní zátěž zaměstnance a zároveň zvyšuje přesnost. Pokud se použije k identifikaci kvalitativních kritérií, jako je obsah obilí nebo tuku, může výrazně zvýšit prodejní cenu jednotlivých položek. Systémy zpracování obrazu podporované umělou inteligencí se také používají při zajišťování kvality. Pomocí historických obrazových dat jsou vyškoleni k tomu, aby v reálném čase kontrolovali celý výrobní proces a odhalovali jakékoli nesrovnalosti, jako jsou barevné anomálie, cizí předměty nebo vadné balení.
Prediktivní údržba je další oblastí použití. Systémy podporované umělou inteligencí monitorují stav stroje a předpovídají prostoje, takže údržba je prováděna pouze v případě potřeby. Podle studie společnosti McKinsey může prediktivní údržba v potravinářském průmyslu snížit náklady na údržbu až o 30 procent a zvýšit využití zařízení o 20 procent.
