Аналіз, великі дані; Ефективність сільськогосподарської їжі 4
Проблеми з продуктивністю: врожайність матеріалів, продуктивність та безпека харчових продуктів
Наші замовники сільськогосподарської їжі працюють у дуже конкурентному середовищі, зокрема, зі значними проблемами щодо матеріальних втрат. Відповідь на цей виклик вимагає підходу до теми з усіх боків: зменшення втрат при митті, зменшення обсягу невідповідних продуктів через мінливість сировини або відсутність контролю процесів ... Більш детально ви можете зверніться до статті з нашого блогу "Ефективність матеріалів у харчовій промисловості".
У той же час, коли виробничі лінії насичуються, робота над продуктивністю стає пріоритетним питанням для задоволення попиту, уникаючи інвестицій, які карають грошовий потік і прибутковість. Це також робота, необхідна внаслідок дедалі різноманітніших потреб клієнтів, яким потрібен гнучкий інструмент виробництва.
Нарешті, санітарні вимоги вимагати, щоб мати можливість забезпечити точну простежуваність виробництва, а також мати можливість проводити розслідування для вирішення кризи та відповідати на запитання владних структур, все в дуже короткі терміни.
Зробити можливим та спростити доступ до інформації, яка потрібна командам
Для вирішення цих проблем однією з проблем харчової промисловості є збір даних. На багатьох фабриках дані все ще наносяться на папір, і будь-яка робота з відстеження вимагає вилучення вилучених документів із їхньої скриньки в архівах.
Незважаючи на досить широко розповсюджену автоматизацію виробничих ліній, дані рідко залишають ПЛК чи контролери. І якщо так, то відновлення даних часто є трудомістким.
Для наших клієнтів наші інструменти дозволяють збирати їх дані безпосередньо з їхніх промислових інформаційних систем. Це призводить до усунення багатьох записів на папері, які відповідають копіям даних, виміряних в Інтернеті. За необхідності наші інструменти для введення в Інтернеті можуть замінити інші паперові записи. У той же час вони також дозволяють збирати дані простежуваності, контролю якості тощо тощо зі своїх систем управління (ERP, LIMS тощо), які, таким чином, можуть поєднуватися разом.
Таким чином, наші клієнти можуть:
- об'єднати їх дані, щоб перетворити їх на відповідну інформацію (наприклад: шкала стерилізації на виробничій партії, розрахована автоматично за даними хронометражу та онлайн-вимірювань температури; розрахунок врожайності на партію, на продукт тощо),
- використовувати їх дані для контролю параметрів процесу за допомогою статистичних контрольних діаграм і, таким чином, контролювати якість готового продукту,
- використовувати їх дані для контролю параметрів процесу за допомогою статистичних контрольних діаграм і, таким чином, контролювати якість готового продукту,
- покращити свою продуктивність, відстежуючи TRS своїх ліній, збираючи якомога більше інформації про обладнання, щоб автоматично визначити причини простою, недостатньої швидкості ...
- встановити зведення моніторингу на виробничу партію з усіма критичними параметрами та процес перевірки для спрощеної простежуваності. Таким чином, лікування невідповідності або інциденту різко прискорюється за рахунок миттєвого отримання всієї необхідної інформації про термін служби партії.
Від прийому сировини до упаковки готової продукції, включаючи процеси трансформації (змішування, стандартизація, термічна обробка, розділення, бродіння, варіння тощо), наші рішення дозволяють відповідати різним викликам заводу, спрощуючи використання даних у полі.
Дозвольте йти далі, використовуючи в полі підходи, передбачені в Data Analytics та машинному навчанні
Щоб піти далі, наші клієнти можуть зробити наступний крок завдяки нашим рішенням із підходом, що поєднує в собі гнучкість та спритність польового підходу, одночасно заробляючи на бізнесі, процесах та експертах даних:
- Польовий підхід, який дозволяє технологічним інженерам мати потужні, але прості інструменти, що дозволяють оптимізувати параметри своїх виробничих процесів, щоб визначити ідеальні діапазони роботи відповідно до їх цілі (вихід матеріалу, якість, IPE ...), а також краще зрозуміти параметри що впливають на їх процеси або для виявлення причин аномалій. Цей "спостережливий" підхід тим більше актуальний у харчовій промисловості, оскільки сировина дуже мінлива, і процеси можуть залучати живі організми (бродіння).
- Підхід "даних", який дозволяє вченим даних та аналітикам даних економити час як на формуванні їх наборів даних, на проведенні своїх досліджень та моделей, а також на можливості швидкого розгортання своїх моделей у польових умовах завдяки Python можливості виконання коду наших рішень.
Можливість для харчової промисловості здійснити свою цифрову трансформацію
Харчова промисловість - це сектор, який відстає у галузі цифрової трансформації порівняно із такими галузями, як хімічна та металургічна галузі, але сьогодні це можливість.
Вертикальний бізнес-підхід, передбачений нашими рішеннями, дозволяє швидко створити, за менших витрат та безпосереднім комерційним використанням, інформаційну систему навколо промислових даних, яка є цілісною, структурованою та не потребує складності систем, що існували до цього дня. Таким чином, наші клієнти, окрім того, щоб наздогнати, ставлять себе на сучасний рівень, щоб дозволити своїм командам працювати ефективніше та в кращих умовах для роботи заводу.
Щоб отримати докладнішу інформацію про наше рішення для аналізу даних, ви можете переглянути відповідні сторінки нашого веб-сайту:
Ви хочете дізнатись більше про те, що рішення для обробки даних OIAnalytics може зробити для вас. Ви можете зв’язатися з нами, щоб ми могли обговорити конкретні потреби вашого бізнесу та те, як наше рішення може їх задовольнити: