Преимущества машинного зрения на производстве

Несмотря на то, что внедрение новых технологий может обеспечить массу преимуществ, производители продуктов питания должны тщательно планировать их внедрение. Такое развитие – всегда ответственность. И не все готовы её принимать.

За последние несколько десятилетий технический прогресс проделал путь больший, чем за предыдущие века. Пример тому – системы визуального контроля, которые до сих пор воспринимаются как нечто революционное. А на деле они существуют уже несколько десятилетий. И, что особо важно, они доказали свою эффективность, помогая компаниям держать под контролем процессы создания продукта. В частности, посредством правильно настроенной системы можно получить 100-процентную проверку всей продукции перед фасовкой.

Однако, как отмечают европейские эксперты, темпы внедрения данного инструментария оставляют желать лучшего. Причин тому много, но наиболее существенные среди них следующие:

– неизбежное изменение (нарушение) существующих технологических процессов;
– дороговизна;
– сложность интеграции.

В целом опасения не случайны. Переход на новые технологии может существенно повысить производительность, качество и, в конечном итоге, доход. Однако, неизбежно придётся вкладываться и в обучение персонала, так как сколь бы совершенными ни были технологии, они в любом случае потребуют участия человека.

Под влиянием потребительского спроса

Сегодня рыночные аналитики отмечают растущий интерес со стороны компаний пищепрома к системам машинного зрения. Объясняют они это спецификой потребительского спроса и отраслевыми тенденциями.

Системы визуального контроля представляют собой сложный комплекс, основу которого составляют следующие элементы:

– высокоскоростные камеры;
– лазерные сканеры;
– программное обеспечение для обработки изображений, обнаружения/измерения по ним объектов и их характеристик по мере продвижения по конвейерной ленте.

Используя эту технологию, производители получают возможность глубоко понимать производственные процессы. Кроме того, это более надежный метод управления качеством продукции.

Преимущества использования визуального контроля в пищевой промышленности обусловлены и спецификой продукции. Например, шестерни, входящие в состав машины, в любом размере и форме имеют одно и то же назначение – пищевые продукты же бесконечно различны. Поэтому для анализа качества необходимо с достаточной точностью измерять многие характеристики. И это окупается: согласно исследованиям потребители ценят стабильность качеств продукта. Из этого рождается и лояльность к тому или иному бренду.

Причем такая требовательность к постоянству касается едва ли не всех характеристик. Потребители ожидают от выбираемого продукта постоянного цвета, размера, формы. И, конечно же, вкуса. Да, системы машинного зрения не могут напрямую измерить вкус – но они очень эффективны в измерении визуальных характеристик и даже продвинулись до уровня, на котором они могут анализировать внутренние особенности продукции:

– структуру мякиша хлебных изделий;
– распределение начинки;
– прочие индивидуальные измерения для самых разных пищевых продуктов.

Итоговый эффект заключается в том, что решения в сфере визуального контроля оптимизируют производительность линий для уже существующих продуктов с естественной изменчивостью, но и упрощают внедрение новых за счет использования знакомых процессов и существующих спецификаций.

Объективные данные

Несмотря на то, что сегодня доступны различные технологии управления производственными процессами, компании из сферы пищепрома по-прежнему часто полагаются на “ручной” осмотр продукции. Действительно, опытные линейные специалисты могут легко определить продукт, не соответствующий техническим требованиям по цвету, размеру или прочим параметрам. Обладая такими знаниями и опытом, можно оперативно реагировать на появление потенциального брака.

Но надеяться на одних только работников неразумно. Как минимум, они могут уволиться, уйти на пенсию или заболеть. Следовательно, постоянно нужно готовить новых специалистов. А с учётом глобального кризиса с рабочей силой, который в последние годы терзает пищевую отрасль, эта задача становится и вовсе невыполнимой. На этом фоне системы машинного зрения выглядят куда привлекательнее:

– отсутствие человеческого фактора;
– техника не увоолится, её не переманят конкуренты;
– работоспособность у технического комплекса значительно выше.

Такое оборудование предоставляет объективные данные и позволяет проверять 100% продуктов. В том числе и их тыльную поверхность. Эти знания помогают управлять отбраковкой всех дефектных продуктов и предоставляют статистические данные обо всем производстве. Автоматизируя визуальный контроль, компании получают в этом аспекте независимость от изменчивости кадрового состава.

Другой плюс перевода такого контроля на машинные рельсы – более высокая детализация. Например, люди могут быть не в состоянии воспринимать незначительные изменения цвета, небольшие отклонения от идеальной текстуры. Человеческое восприятие в любом случае субъективно и может варьироваться от рабочего к рабочему или от смены к смене.

В случае с продуктом это может означать, например, изменение цвета от партии к партии. А это для потребителя будет показатель непрофессионализма. Используя же систему машинного зрения, операторы могут отслеживать цвет с точностью до полутонов независимо от освещения в цеху, выделять периодичность отклонений, собирать информацию о проблемах, связанных с конкретными сменами, временем, днями и т. д.

Почему сейчас?

Как минимум потому, что в мире царит инфляция. Затраты быстро растут, и производители вынуждены выявлять причины проблем с качеством и сокращать отходы. Системы машинного зрения генерируют бОльшие объемы данных для анализа и помогают понять, в чем именно можно повысить уровень качества, где возникают слабые места. Причем сделать все это можно на полной скорости производства. Обратная связь с подробным информированием о проблемах с качеством здесь поступает мгновенно – это означает, что их можно устранять намного быстрее, чем при ручной работе.

Повышая качество продукции, технология машинного зрения также снижает затраты. Причем сразу несколькими способами:

• 100-процентная проверка/отбраковка без снижения скорости потока.

• Сбор критически важных данных и их быстрый анализ с помощью непрерывного онлайн-мониторинга и/или автономной выборки.

• Возможность быстрого внесения изменений и оптимизация производственных программ благодаря использованию множества точек данных, системы оповещений и циклов обратной связи.

Весомое преимущество:

системы машинного зрения можно использовать для мониторинга всех стадий производственного процесса, а также для автоматической отбраковки или перевода продукции на другую линию перед подачей на фасовку – что означает сокращение объема отходов. Просматривая оперативные данные, поступающие от системы, оператор может, например, скорректировать настройки печи или мясоперерабатывающего оборудования, сбалансировать конвейеры и т.д. И да, все это можно сделать, не останавливая линию.

Данные, собранные системами машинного зрения, обеспечивают производителей сведениями, необходимыми для выработки в рамках предприятия более эффективных оперативных решений – причем не только в режиме реального времени.

Когда начинать

Использование крупных, полноформатных систем машинного зрения на предприятиях пищепрома пока еще остается скорее исключением, нежели правилом. В то же время сама концепция такого автоматизированного контроля весьма перспективна. И можно предполагать, что в дальнейшем она будет распространяться все шире.

Простой способ внедрить технологию машинного зрения и протестировать ее без масштабных затрат и работ:

добавить benchtop-систему для расширения существующих процессов. Это позволит производителю начать сбор данных и спрогнозировать преимущества, которые более крупная система может принести производственной линии. К тому же настольную систему можно будет использовать даже после приобретения более крупного комплекса. В частности, с ее помощью можно будет организовать отбор проб и выборочные проверки качества.

Когда компания готова к более крупной системе, оптимальным вариантом станет обращение к профильному поставщику, специализирующемуся на системах машинного зрения именно в контексте продовольственной отрасли. Для более масштабных задач подойдут поточные и надпоточные системы машинного зрения. Они обладают высокой пропускной способностью и могут быть интегрированы в комплексы и управления производственной линией, в том числе процессами отбраковки, перенаправления и сортировки.

Важная задача при интеграции системы визуального контроля – настройка под специфику выполняемых операций и производимых продуктов питания. Например, комплекс для линии по производству пончиков при едином назначении будет существенно отличаться от комплекса для линии по производству изделий из слоеного теста. Прежде всего, в плане программного обеспечения и библиотеки измерений. Системы анализа и отбраковки продукции также будут отличаться из-за различных характеристик продукции и принципов ее распределения на линии. Так что всегда необходимо запрашивать демонстрацию, набор данных и опыт работы поставщика с объектами, похожими на ваш. И делать это нужно уже на начальных этапах обсуждения.

Из-за изменчивости спроса и отраслевых тенденций поиск способов повысить эффективность управления технологическим процессом и качеством конечного продукта является приоритетом для компаний из пищевой отрасли. И все больше из них приходят к выводу, что автоматизация быстро и заметно упростит их производственные задачи. И хотя внедрение новой технологии связано с некоторыми первоначальными затратами и рисками, в целом при грамотном планировании окупаются такие вложения быстро. В частности, системы машинного зрения могут обеспечить более высокую эффективность контроля качества, снижение затрат и стабильно высокое качество конечной продукции от партии к партии. А это беспроигрышный вариант как для производителя, так и для потребителя.