В мукомольной отрасли цифровизация дает результат тогда, когда данные помогают принимать производственные решения. Об этом на форуме IDMA Global Grain & Milling Forum в Стамбуле говорил Фабьен Вараньяк, консультант Grains & Flours Insights.
По его словам, следующая задача для мельниц — связать в одной системе качество пшеницы, параметры производственного процесса, свойства готовой муки и требования клиента. Отдельные датчики, базы данных и электронные журналы уже есть на многих предприятиях. Сложность начинается там, где эти данные живут раздельно и не помогают технологу менять режим работы.
Для мельницы сырье — главный ресурс. Вараньяк отмечает, что пшеница может составлять около 90% операционных затрат мельницы. Поэтому точность подбора партии, смешивания, помола и контроля качества влияет на экономику производства сильнее, чем многие вспомогательные показатели.
По его словам, следующая задача для мельниц — связать в одной системе качество пшеницы, параметры производственного процесса, свойства готовой муки и требования клиента. Отдельные датчики, базы данных и электронные журналы уже есть на многих предприятиях. Сложность начинается там, где эти данные живут раздельно и не помогают технологу менять режим работы.
Для мельницы сырье — главный ресурс. Вараньяк отмечает, что пшеница может составлять около 90% операционных затрат мельницы. Поэтому точность подбора партии, смешивания, помола и контроля качества влияет на экономику производства сильнее, чем многие вспомогательные показатели.
Почему качество партии должно подходить под требования клиента
В мукомольном производстве качество готовой муки определяется не одним лабораторным показателем. Важно, как мука работает у конкретного клиента: в тесте, на линии, в рецептуре, при выпечке или дальнейшей переработке.
Если клиенту не требуется мука из пшеницы с более высоким белком, мельнице нет смысла закладывать лишний запас качества только из-за неуверенности в данных. Чем точнее лабораторные показатели, производственные данные и обратная связь от клиента, тем меньше лишних затрат на сырье.
Для зерноперерабатывающих объектов это тема АСУ ТП, учета партий, лаборатории и прослеживаемости. Система должна видеть путь сырья от приемки и лаборатории до размола, промежуточных емкостей, силосов готовой продукции и отгрузки.
Тогда технолог работает не по разрозненным таблицам, а по общей картине производства: какая пшеница поступила, какие показатели качества подтверждены, как была сформирована смесь, какие режимы использовались на линии и какую муку получил клиент.
Искусственный интеллект в такой схеме должен помогать технологу, но не может полностью его заменить. На производстве полезнее контролируемые модели и машинное обучение, которые показывают, какие параметры сильнее всего влияют на выход, стабильность муки и качество продукта для конкретного применения.
Для БАЗУ-Русь эта тема важна в практике автоматизации зерновых и перерабатывающих объектов. Приемка, лаборатория, складской учет, маршруты зерна, АСУ ТП, производственная линия и отгрузка должны работать как связанная система. Тогда предприятие управляет не просто оборудованием, а конкретными партиями сырья, качеством, процессом и результатом на выходе.
Если клиенту не требуется мука из пшеницы с более высоким белком, мельнице нет смысла закладывать лишний запас качества только из-за неуверенности в данных. Чем точнее лабораторные показатели, производственные данные и обратная связь от клиента, тем меньше лишних затрат на сырье.
Для зерноперерабатывающих объектов это тема АСУ ТП, учета партий, лаборатории и прослеживаемости. Система должна видеть путь сырья от приемки и лаборатории до размола, промежуточных емкостей, силосов готовой продукции и отгрузки.
Тогда технолог работает не по разрозненным таблицам, а по общей картине производства: какая пшеница поступила, какие показатели качества подтверждены, как была сформирована смесь, какие режимы использовались на линии и какую муку получил клиент.
Искусственный интеллект в такой схеме должен помогать технологу, но не может полностью его заменить. На производстве полезнее контролируемые модели и машинное обучение, которые показывают, какие параметры сильнее всего влияют на выход, стабильность муки и качество продукта для конкретного применения.
Для БАЗУ-Русь эта тема важна в практике автоматизации зерновых и перерабатывающих объектов. Приемка, лаборатория, складской учет, маршруты зерна, АСУ ТП, производственная линия и отгрузка должны работать как связанная система. Тогда предприятие управляет не просто оборудованием, а конкретными партиями сырья, качеством, процессом и результатом на выходе.