생산 데이터가 식품 가공 손실을 줄이는 방법

식품 가공 제조업체는 장비 성능, 다운 타임, 출력, 수율, 패키지 무게 및 제품 품질에 대한 데이터를 매일 수집합니다. 그러나이 정보의 대부분은 여전히 주로 기록 유지에 사용됩니다. 작은 편차가 시간이 지남에 따라 계속되면 상당한 생산 손실이 될 수 있습니다.

식품 가공 데이터를 연결하고 생산 동향을 분석함으로써 제조업체는 마이크로 스톱, 수율 손실, 과도한 충전 및 장비 성능 저하와 같은 숨겨진 손실을 식별 할 수 있습니다.

생산 손실이 숨어있는 곳

모든 생산 손실이 장비 고장으로 인한 것은 아닙니다. 짧은 정지가 자주 발생하는 동안 기계가 계속 작동 할 수 있습니다. 생산 라인은 생산 목표를 달성 할 수 있지만 수익률은 기대 이하로 떨어질 수 있습니다. 포장은 필요한 것보다 더 많은 제품을 일관되게 사용하면서 정상적으로 나타날 수도 있습니다.

이러한 문제는 종종 별도의 시스템에 기록되므로 손실이 발생하는 곳을 식별하기가 어렵습니다. 장비, 품질 및 생산 데이터를 연결하면 프로세스를보다 명확하게 볼 수 있으며 제조업체가 반복되는 문제를 식별 할 수 있습니다.

마이크로 스톱으로 장비 효율성 감소

주요 가동 중지 시간은 쉽게 알 수 있지만 몇 초 또는 몇 분만 지속되는 빈번한 정지 또한 생산 능력을 줄일 수 있습니다. 청소, 전환, 재료 공급 및 장비 조정은 모두 마이크로 스톱을 만들 수 있습니다.

생산 데이터 분석은 이러한 정지가 언제 발생하는지, 발생 빈도 및 영향을받는 프로세스를 보여줄 수 있습니다. Food Engineering은 식품, 유제품 및 애완 동물 사료 제조업체가 실시간 생산 데이터 및 데이터 모델링을 사용하여 마이크로 스톱을 식별하고 생산 성능을 향상시키고 있다고보고했습니다.

수확량 손실은 장비 문제를 나타낼 수 있습니다

수율 손실은 항상 원료 또는 가공 조건에서 발생하는 것은 아닙니다. 장비 성능의 변화는 또한 제품 복구를 감소시킬 수 있습니다.

Food Engineering에 의해보고 된 한 사례에서 Lincoln Premium Poultry는 역사적 채취 데이터를 분석 한 결과 잔류 육류 증가가 장비 성능과 관련이 있음을 발견했습니다. 장비 상태를 복원 한 후 회사는 연간 100 만 달러 이상의 손실을 회수 한 것으로 알려졌습니다.

이는 장비 성능과 품질 데이터를 별도로 분석하지 않고 함께 분석해야하는 이유를 보여줍니다.

과다 채우기는 숨겨진 비용을 만듭니다

포장은 생산 손실의 또 다른 원천입니다. 패키지 당 소량의 과잉 충전은 중요하지 않을 수 있지만 많은 생산량에서는 상당한 제품 경품을 만들 수 있습니다.

Food Engineering은 Death Wish Coffee가 지속적인 과충전을 식별하기 위해 패키지 무게 데이터를 사용했다고보고했습니다. 사양 및 교정 관행을 조정 한 후 회사는 연간 제품 손실을 약 540 만 달러 줄인 것으로 알려졌습니다.

데이터 지원 더 나은 장비 결정

생산 데이터는 OEE 보고서를 생성하는 것 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 제조업체가 손실을 일으키는 장비, 문제가 발생하는 곳 및 유지 보수, 조정 또는 교체가 더 나은 해결책인지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제조업체는 반드시 완전한 디지털 변환을 시작할 필요가 없습니다. PLCs, SCADA, MES, 품질 시스템 및 생산 기록의 데이터는 이미 유용한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 핵심은 이러한 소스를 연결하고 생산 데이터를 실행 가능한 결정으로 전환하는 것입니다. 식품 제조업체의 목표는 단순히 더 많은 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 기존 데이터를 사용하여 숨겨진 손실을 식별하고 장비 효율성을 개선하며 수율을 높이고 생산 비용을 절감하는 것입니다.

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