·導(dǎo) 讀·
在食品制造業(yè),每批次生產(chǎn)0.5%的產(chǎn)量偏差,就可能導(dǎo)致數(shù)百萬損失,而人工記錄數(shù)據(jù)誤差率高的行業(yè)現(xiàn)狀,正倒逼企業(yè)尋求技術(shù)破局。
天拓四方工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)平臺通過設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)融合與智能分析,可進(jìn)一步提升食品生產(chǎn)的精準(zhǔn)化管控,為產(chǎn)量差異核算與良品率提升提供系統(tǒng)性解決方案。
產(chǎn)量差異核算
? ? ? 從“黑箱估算”到“透明溯源”
傳統(tǒng)食品工廠依賴人工統(tǒng)計和事后復(fù)盤核算產(chǎn)量差異,常因設(shè)備參數(shù)缺失、工序銜接盲區(qū)導(dǎo)致誤差放大。
如某方便面企業(yè)曾因蒸煮工序水分蒸發(fā)量估算偏差,導(dǎo)致每月超數(shù)噸原料浪費。
該企業(yè)部署天拓四方IIoT平臺后,通過邊緣計算采集網(wǎng)關(guān)實時采集產(chǎn)線溫度、濕度、流速等參數(shù),結(jié)合設(shè)備OEE(綜合效率)模型,系統(tǒng)自動計算理論產(chǎn)量與實際產(chǎn)量的動態(tài)差異。
同時,當(dāng)油炸工序油溫波動導(dǎo)致膨化率下降時,平臺可在3秒內(nèi)觸發(fā)預(yù)警并調(diào)整參數(shù),使單線日產(chǎn)量差異從2.3%降至0.7%。

數(shù)據(jù)治理變革
? ? ? 終結(jié)“信息孤島”與“人工誤差”
在數(shù)據(jù)層面,食品行業(yè)痛點集中體現(xiàn)在:手工錄入導(dǎo)致1~3%的數(shù)據(jù)失真,以及設(shè)備、質(zhì)量、倉儲等系統(tǒng)數(shù)據(jù)割裂。
某肉制品加工廠曾因人工記錄屠宰重量誤差,導(dǎo)致每月超數(shù)萬元成本核算偏差。部署IIoT平臺后,企業(yè)通過三個方面解決了該問題:
數(shù)據(jù)自動采集,降低誤差率
基于天拓四方IIOT平臺,企業(yè)部署視覺識別稱重系統(tǒng),可自動采集2000只/小時的分割肉重量數(shù)據(jù),誤差率從±3%降至±0.2%。
數(shù)據(jù)監(jiān)控,實時實時校驗
在包裝工序部署天拓四方邊緣計算采集網(wǎng)關(guān),可對噴碼信息、重量數(shù)據(jù)進(jìn)行實時校驗,攔截錯誤數(shù)據(jù)流入信息系統(tǒng)。
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數(shù)字孿生,實現(xiàn)動態(tài)校準(zhǔn)
通過平臺構(gòu)建企業(yè)工序的三維仿真模型,通過壓力、溫度數(shù)據(jù)工藝參數(shù)特性,使運行過程參數(shù)采集準(zhǔn)確度提升。
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IT和OT融合
? ? 智能控制和優(yōu)化
IIoT平臺的價值不止于數(shù)據(jù)采集,更在于驅(qū)動決策優(yōu)化。
動態(tài)基準(zhǔn)管理
通過天拓四方IIOT平臺,企業(yè)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立不同產(chǎn)品、班次的產(chǎn)量基準(zhǔn)模型,自動識別異常波動。
如某冷凍食品廠通過分析三年生產(chǎn)數(shù)據(jù),建立冬季/夏季設(shè)備效率差異補償算法,使年度產(chǎn)能預(yù)測準(zhǔn)確度達(dá)95%。
根因分析引擎
企業(yè)檢測到生產(chǎn)線次品率突增時,平臺可自動關(guān)聯(lián)原料水分、調(diào)整傳送帶速度等多項參數(shù),快速停止非必要作業(yè),確定故障源頭。
能效優(yōu)化閉環(huán)
結(jié)合平臺能源管理模塊,某飲料廠通過分析多臺設(shè)備用電曲線,優(yōu)化空壓機啟停策略,節(jié)能降耗。

IIoT平臺正在提升優(yōu)化食品企業(yè)的生產(chǎn)邏輯:產(chǎn)量差異核算從“經(jīng)驗推測”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)實證”,質(zhì)量管控從“事后抽檢”升級為“過程預(yù)防”,數(shù)據(jù)價值從“靜態(tài)報表”進(jìn)化為“動態(tài)決策”。
未來,天拓四方IIOT工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將繼續(xù)推動食品行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,攜手行業(yè)伙伴共同開啟智慧食品的新紀(jì)元,讓每一份美味都蘊含著科技的智慧與溫度。