Egy olyan magyarországi élelmiszeripari cég, amelyik hagyományos, nem digitális termelő gépeket használ, szintén kihasználhatja a mesterséges intelligencia (MI) megoldásokat a hatékonyság, fenntarthatóság, valamint a minőségjavítás területén.
Az MI alkalmazása ebben az esetben gyakran kiegészítő eszközökkel, érzékelőkkel és adatgyűjtő rendszerekkel történik, amelyek hidat képeznek a digitális technológiák és a hagyományos gépek között. Konkrét példák:
1. Érzékelők és IoT (Internet of Things) integrációja
Hőmérséklet- és páratartalom-figyelés
Az MI-alapú érzékelők telepíthetők a termelő gépek környezetébe, hogy valós időben monitorozzák a hőmérsékletet és páratartalmat. Ezek az adatok segíthetnek az optimális termelési körülmények fenntartásában.
- Példa: Egy kézműves sajtüzem esetében a sajtérlelési helyiségek hőmérsékletét és páratartalmát MI-vel támogatott érzékelők figyelik, így biztosítva a termékek állandó minőségét.
Vibráció és zajszint monitorozása
Az MI által vezérelt érzékelők figyelhetik a gépek működési paramétereit, például a vibrációt és a zajszintet, hogy előre jelezzék a karbantartási igényeket.
- Példa: Egy malomipari gépeket használó vállalatnál az érzékelők azonosíthatják, ha a daráló berendezések szokatlan zajt adnak ki, jelezve a meghibásodás kockázatát.
2. Manuális adatrögzítés és MI elemzés kombinációja
Termelési adatok digitalizálása
Az MI rendszerek képesek manuálisan rögzített adatokat feldolgozni és elemezni, például az egyes gépek termelési kapacitásáról, állásidejéről vagy meghibásodásairól.
- Példa: Egy húsfeldolgozó üzemben a dolgozók napi termelési naplókat töltenek ki papíron vagy táblagépen, majd az MI elemzi az adatokat a szűk keresztmetszetek és hatékonysági problémák feltárására.
Képi adatok elemzése
Ha a gépek nem rendelkeznek digitális monitorozási funkcióval, kamerák és gépi látás használható a folyamatok nyomon követésére.
- Példa: Egy pékségben az MI-alapú kamerarendszer figyeli a sütőbe helyezett kenyerek színét és textúráját, hogy jelezze, mikor érik el az optimális sütési szintet.
3. Energiahatékonyság javítása
Áramfogyasztás nyomon követése
Az MI rendszerek segítségével különálló mérőeszközök telepíthetők a gépek energiafogyasztásának figyelésére, ami segíthet azonosítani az energiapazarló folyamatokat.
- Példa: Egy tésztagyártó üzemben az MI elemzi, hogy mely gépek működnek csúcsterhelés alatt, és javaslatot tesz a működés időzítésére az energiafogyasztás csökkentése érdekében.
4. Minőségellenőrzés és termékbiztonság
Mintavételi folyamatok optimalizálása
Az MI képes elemezni a kézzel gyűjtött minták adatait, és javaslatot tenni arra, hogyan lehet javítani a termelési folyamatokat.
- Példa: Egy méztermelő vállalatnál a dolgozók manuális mintákat vesznek a mézből, amelyeket az MI elemzése után azonosítani tudja a minőségbeli eltérések okait, például az alapanyag változását.
Szennyeződések gépi látással történő felismerése
Az MI integrálható kamerarendszerekkel, amelyek az élelmiszerek felületén szennyeződéseket, eltéréseket vagy hibákat keresnek.
- Példa: Egy gyümölcsfeldolgozó üzemben az MI-alapú rendszer azonosíthatja a sérült vagy nem megfelelő méretű gyümölcsöket a feldolgozás előtt.
5. Szállítás és logisztika támogatása
Rakodási folyamatok támogatása
Az MI felhasználható az optimális rakodási stratégiák meghatározására, még akkor is, ha a termékeket hagyományos gépekkel állítják elő.
- Példa: Egy konzervgyártó cég logisztikai folyamataiban az MI javaslatokat tesz arra, hogyan pakolják meg a szállító járműveket a hely maximális kihasználása érdekében.
Szállítási útvonalak optimalizálása
Az MI megoldások a gyártás után a szállítási folyamatok hatékonyságát is javíthatják.
- Példa: Egy kézműves lekvárokat gyártó cég MI-t használ, hogy optimalizálja a szállítási útvonalakat, csökkentve az üzemanyagköltségeket és a szállítási időt.
6. Képzés és dolgozói támogatás
Dolgozói hatékonyság javítása
Az MI-alapú rendszerek segíthetnek a dolgozók képzésében és támogatásában, például a gyártási hibák megelőzésében vagy a gépek helyes működtetésében.
- Példa: Egy hagyományos malomipari vállalat MI-t használ a dolgozók által rögzített hibák elemzésére, hogy javaslatokat tegyen a gyakori problémák kiküszöbölésére.
Bár egy hagyományos gépekkel dolgozó élelmiszeripari vállalatnál az MI alkalmazása némi kezdeti beruházást igényel (például érzékelők, kamerarendszerek vagy adatelemzési eszközök telepítése formájában), ezek az eszközök jelentős megtakarításokat és hatékonyságnövekedést eredményezhetnek.
Az MI-t nem csak digitális infrastruktúrával rendelkező cégek használhatják: az adatok gyűjtése, elemzése és a döntéshozatal támogatása hagyományos környezetben is kiváló eredményeket hozhat.