Rüsten Sie Bediener aus, um die Kapazität zu maximieren
Ein gemeinsamer Nenner in der Kultur vieler Lebensmittelverarbeiter ist das Vertrauen darauf, dass die Bediener wissen, was sie tun. Sie haben jahrelang in einem Bereich oder mit einem bestimmten Prozess gearbeitet und wissen daher, wie sie den Prozess manipulieren können. Sie haben sich die Freiheit verdient, nach eigenem Ermessen zu experimentieren. Und für ihre Rolle leisten sie großartige Arbeit.
Die Herausforderung sind die natürlichen Grenzen, die Sie bei manuellen Anpassungen erreichen. Schließlich ist es schwierig, den richtigen Bediener zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu haben, um Probleme zu erkennen, die notwendigen manuellen Anpassungen vorzunehmen und lange genug vor Ort zu bleiben, um den Erfolg zu gewährleisten. Bediener können auch dieselben Maschinen auf unterschiedliche Weise in verschiedenen Schichten bedienen.
Eine damit zusammenhängende Herausforderung ist, dass sich die Bediener trotz ihrer Erfahrung oft auf ihren Prozessbereich spezialisieren, was zu unterschiedlichen Gruppen mit unterschiedlichen organisatorischen Verantwortlichkeiten führt. Ein Bediener, der am Frittierprozess arbeitet, hat möglicherweise andere Erfolgskriterien als ein Bediener, der am Gefrierprozess arbeitet – und diese Kriterien könnten sich widersprechen.
Wenn jedoch nicht alle Mitarbeiter an der Linie zusammenarbeiten, kann die Gesamtkapazität nicht optimiert werden. Das Problem wird durch die Größe noch verschärft; die meisten Verarbeiter verfügen über mehr als eine Linie, und jede kann anders betrieben werden, obwohl sie funktional sehr ähnlich sind.
Die modellprädiktive Regelung bringt alle zusammen und nutzt eine Fülle historischer Anlagendaten, um zu ermitteln, wie jedes Teil idealerweise funktionieren sollte. Wir nennen es ein Standardmodell für die Produktion, das eine Vielzahl von Prozessmetriken überwacht und kontinuierlich nach Möglichkeiten sucht, den Durchsatz in der gesamten Produktionskette zu verbessern. Anschließend liefert es die Informationen, die die Bediener benötigen, um ihre Arbeit mit verbesserter Kapazität auszuführen, hoch gezielte Anpassungen vorzunehmen, die erhebliche materielle Vorteile bringen, und fortschrittlichere Qualitätsmetriken zu erreichen.
Diese Modelle bieten an wichtigen Stellen in der Produktion, an denen Engpässe auftreten, einen besonderen Mehrwert. In der Produktion von tiefgefrorenen Pommes frites gehören beispielsweise die direkte Sortierung, die Defektsortierung und das Einfrieren zu den häufigsten Engpässen.
Denken Sie an die Sortierung nach Mängeln: Die meisten rohen Kartoffeln weisen Quetschungen auf, die als Mängel gelten. Sobald die Kartoffeln geschnitten sind, erlauben die Spezifikationen nur eine begrenzte Anzahl von Pommes mit diesen Mängeln. Maschinen sortieren, indem sie 900 oder mehr Pommes pro Minute analysieren und diejenigen mit Mängeln aus der Produktionslinie entfernen – aber sie erfassen möglicherweise immer noch nicht genug.
Um die Spezifikationen einzuhalten und zu verhindern, dass die Beutel zu viele Mängel aufweisen, muss die Produktionslinie verlangsamt werden. Die modellprädiktive Regelung verringert die Produktionsgeschwindigkeit proaktiv, wenn zu viele Mängel durchgelassen werden, was die Effizienz steigert und die Produktqualität schützt.
Technologien wie die modellprädiktive Regelung helfen Lebensmittel und Getränke Herstellern, die Stärken und Erfahrungen ihrer Mitarbeiter zu nutzen und gleichzeitig die Vorteile fortschrittlicher Datenanalyse zu nutzen. Gemeinsam unterstützen sie eine höhere Effizienz und eine verbesserte Kapazität im gesamten Unternehmen.
Weitere Informationen zu modellprädiktive Regelung von Rockwell Automation.
