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透過控制餐飲流程來提升價值

隨著食品加工的複雜性不斷提高,許多公司仍對如何在不擴大占地的情況下,讓設施運作更流暢而保持警覺。在考慮更進一步提升生產力的投資時,解決方案通常著眼於文化或技術面。

例如,員工可能會接受額外的培訓,以學習運用配方的最佳方式,因而不會思考如何利用技術進步。或從油炸鍋收集更多資料也許會幫助洞悉效能,但不會增加與流程中即將發生的情況的關聯。

在進行數位轉型時,人與技術如何協同作業的問題尤其複雜。若想找到改善的起點,就需要確定那些能夠解決作業需求的能力。

模型預測控制(MPC)就是符合上述需求的技術。MPC管理細微的細節及跨流程的調整,幫助作業員在維持或提升品質的同時優化生產。

讓作業員為最大化產能做好準備

在許多食品加工廠的文化中,有個共同的思路就是相信作業員都知道自己的工作內容。他們已經在一個領域或特定的流程工作多年,所以他們知道如何操作這個流程。他們享有按照自己慣用方法修改流程的自由。以他們的角色來說,他們做得很好。

挑戰在於您進行手動調整時遇到的自然限制。畢竟,很難安排合適的作業員在對的時間及地點發現問題,進行必要的手動調整,並能在原地待到確保成功為止。作業員也可能在不同的班次上,以不同的方式操作同一台機器。

一個相關的挑戰是,儘管他們有經驗,但作業員通常專精於他們負責的領域,導致不同的組別承擔著一系列不同的組織職責。從事油炸流程的作業員與從事冷凍流程的作業員可能具有不同的成功指標,而且這些指標可能彼此矛盾。

然而,最終若生產線上每個人都各自作業,他們就無法優化整體的產量。這個問題只會因規模而加劇;大多數加工廠都不只一條生產線,儘管在功能上非常相似,但每一條生產線的操作方式可能會有所不同。

MPC運用大量的工廠歷史資料將每個人聚集在一起,以確定每個部分的理想運作情況。我們稱之為生產的標準模型,監控著各種流程指標,並不斷尋找機會來提升生產線上下的產量。MPC也為作業員提供了增強工作能力所需的智慧,進行了高度目標性的調整,進而產生了顯著的物質利益,並達成更高的品質指標。

這些模型為生產中出現瓶頸的關鍵點增添了特定的價值。例如,在生產冷凍薯條的過程中,一些最常見的瓶頸包括直接揀選、瑕疵揀選及冷凍。

試想瑕疵揀選的情況:大多數生馬鈴薯都有足以被判斷為瑕疵的碰傷。一旦馬鈴薯被切成塊,規格上只允許一些有瑕疵的薯條通過。機器每分鐘揀選900根以上的薯條,將那些有瑕疵的薯條挑出生產線外─但仍可能有漏網之魚。

為了堅守規格,並防止袋內裝入太多瑕疵品,生產線需要放慢速度。若有太多瑕疵品通過,MPC會主動降低生產線的速率,以提高效率並維護產品品質。

MPC這樣的技術可幫助食物和飲料製造商充分利用員工的優勢及經驗,同時靈活運用先進的資料分析。結合上述優點,便可共同支援整個組織以達到更高的效率及更高的產量。

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Vincent Heng
Vincent Heng
Senior Application Engineer, Rockwell Automation
Vincent Heng
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