Dotare gli operatori degli strumenti per massimizzare la capacità
Un elemento comune nella cultura di molti processi di lavorazione degli alimenti è la fiducia che gli operatori sappiano cosa stanno facendo. Hanno lavorato in un'area o in un processo particolare per anni, quindi sanno come gestire il processo. Hanno guadagnato la libertà di apportare modifiche come ritengono opportuno. E per il loro ruolo, fanno un ottimo lavoro.
La sfida è rappresentata dai limiti naturali che si incontrano quando si effettuano regolazioni manuali. Dopotutto, è difficile avere l'operatore giusto nel posto giusto al momento giusto per individuare i problemi, effettuare le regolazioni manuali necessarie e rimanere sul posto abbastanza a lungo per garantire il successo. Gli operatori possono anche utilizzare le stesse macchine in modi diversi su turni diversi.
Un problema correlato è che, nonostante la loro esperienza, gli operatori spesso si specializzano in un'area del processo, il che si traduce in diversi gruppi con una serie di responsabilità organizzative diverse. Un operatore che lavora sul processo di frittura può avere metriche di successo diverse da un operatore che lavora sul congelamento, e queste metriche potrebbero essere in contrasto tra loro.
In definitiva, tuttavia, se tutti sulla linea non lavorano insieme, non è possibile ottimizzare la capacità complessiva. Il problema è aggravato dalla scala; la maggior parte dei processori ha più di una linea e ognuna può funzionare in modo diverso anche se sono funzionalmente molto simili.
Il controllo predittivo basato su modello riunisce tutti utilizzando una grande quantità di dati storici dell'impianto per identificare come ogni parte dovrebbe idealmente funzionare. Lo chiamiamo modello standard per la produzione, che monitora una varietà di metriche di processo e cerca continuamente opportunità per migliorare la produttività lungo tutta la linea. Fornisce quindi le informazioni di cui gli operatori hanno bisogno per svolgere il loro lavoro in modo più efficiente, apportando regolazioni mirate che producono significativi vantaggi materiali e raggiungono metriche di qualità più avanzate.
Questi modelli aggiungono un valore particolare nei punti chiave della produzione in cui si verificano i colli di bottiglia. Nella produzione di patatine fritte surgelate, ad esempio, alcuni dei colli di bottiglia più frequenti includono la selezione diretta, la selezione dei difetti e il congelamento.
Considerate la selezione dei difetti: la maggior parte delle patate crude ha lividi abbastanza grandi da essere considerati difetti. Una volta tagliate, le specifiche consentono solo a un numero limitato di patatine con questi difetti di passare. Le macchine selezionano analizzando 900 o più patatine al minuto, escludendo quelle con difetti dalla linea, ma potrebbero comunque non essere sufficienti.
Per rimanere entro i limiti delle specifiche e impedire che le sacche contengano troppi difetti, la linea deve essere rallentata. Il controllo predittivo basato su modello riduce proattivamente la velocità della linea se vengono rilevati troppi difetti, aumentando l'efficienza e proteggendo la qualità del prodotto.
Tecnologie come il controllo predittivo basato su modello aiutano i produttori di alimenti e bevande a sfruttare i punti di forza e l'esperienza del loro personale, utilizzando al meglio l'analisi avanzata dei dati. Insieme, supportano una maggiore efficienza e una migliore capacità in tutta l'organizzazione.
Ulteriori informazioni su controllo predittivo basato su modello di Rockwell Automation.
