Wiagesnis kokybės kontrolės efektyvumas,
siekiant padidinti jūsų įmonės konkurencingumą
maisto pramonėje
-
Maisto pramonės iššūkiai
Maisto pramonė yra viena iš sparčiausiai ir dinamiškiausiai augančių ekonomikos sektorių. Maisto ir gėrimų gamintojai turi nuolat reaguoti į rinkos poreikius ir teisės aktų reikalavimus, taikomus šiai pramonės šakai.
Pagrindiniai maisto pramonės gamintojų iššūkiai:
– kokybės ir saugos užtikrinimas – tiekimo grandinės valdymas; gamybos kokybės ir saugos užtikrinimas; brokuotų produktų aptikimas
– atitiktis teisės aktams – produktų sudėties, etikečių ir pakuočių atnaujinimas, siekiant nepraleisti besikeičiančių teisės aktų ir rekomendacijų
– konkurencinis pranašumas – rinkos, tendencijų ir klientų poreikių stebėsena; naujų produktų ir prekių ženklų įvedimo greitis
– gamybos optimizavimas – inspekcija, duomenų sekimas ir protingas valdymas; gamybos automatizavimas; gedimų valdymasIš vienos pusės, maisto pramonės gamintojai turi plėsti savo pasiūlą, kad atitiktų vartotojų lūkesčius ir lenktų konkurenciją; iš kitos pusės, jie turi rūpintis produktų kokybe, sekdami įvairių produktų ir pakuočių variantų įvairovę.
Kokybės ir gamybos atitikties užtikrinimas, leidžiantis greitai prisitaikyti ir analizuoti tendencijas, yra vienas iš pagrindinių iššūkių, su kuriais susiduria maisto pramonė.
-
Dirbtinio intelekto pagrindu veikiantys kokybės kontrolės sistemų sprendimai, pritaikyti įmonių reikalavimams. Sužinokite, kaip Inspect 360+ serijos sistemos palaiko maisto pramonės gamybą.
-
Maisto pramonės ateitis su dirbtiniu intelektu pagrįstomis vaizdo kokybės kontrolės sistemomis
– Inspect 360+ serija KSM Vision.Inspect 360+ sistemos atsižvelgia į maisto pramonės gamintojų iššūkių specifiškumą ir sudėtingumą:
– remiantis giliosiomis neuroninėmis tinklais, Inspect 360+ leidžia aptikti defektus, kurių nebuvo numatyta įdiegimo metu – tai svarbi pranašumą turintis aspektas kosmetikos gamybos kintamumo ir įvairovės atveju.
– Inspect 360+ sistemos užtikrina greitą reagavimą į rinkos ir gamybos poreikius – galimybė greitai ir lengvai pridėti naujus modelius ir „mokyti“ sistemą realiuoju laiku
– kompaktiškumas ir suderinamumas leidžia Inspect 360+ integruotis su Kliento gamybos linijomis – mažas dydis leidžia montuoti tiek naujose, tiek esamose gamybos linijose
– integracija su įmonės IT sistemomis – naudojant neuroniniais tinklais pagrįstą programinę įrangą, KSM Vision sistemos gali būti pritaikytos įmonių reikalavimams, susijusiems su IT sistemomis: duomenų mainais, vartotojų teisių valdymu, ataskaitų teikimu. -
Inspect 360+ serijos sistemos – išsami kokybės kontrolė kiekviename Jūsų gamybos proceso etape
Inspect 360+ sistemos patenkina maisto gamintojų kokybės kontrolės poreikius visame gamybos procese.
Vaizdo atpažinimas ir dirbtinis intelektas
maisto gamyboje
Greitas sistemos apmokymas naujiems produktams ir tuo pačiu didelis lankstumas, taip pat duomenų analizė realiuoju laiku gamyboje – tai pagrindiniai elementai, kuriuos maisto gamintojai turėtų atsižvelgti diegdami automatizuotas kokybės kontrolės sistemas, pagrįstas dirbtiniu intelektu, tokias kaip Inspect 360+ serija, gaminama KSM Vision.
KSM Vision neuroniniais tinklais pagrįstų vaizdo atpažinimo pranašumai:
– Duomenų analizė: Dirbtinis intelektas gali analizuoti didžiulius gamybos duomenų kiekius, tokius kaip jutiklių duomenys, produktų vaizdai ar laboratoriniai duomenys. Tai leidžia aptikti subtilius modelius ir anomalijas produktų kokybėje.
– Defektų aptikimas: Pažangūs algoritmai gali nustatyti produktų defektus, tokius kaip užteršimas, deformacijos ar kitos nepageidaujamos savybės, leidžiančios atskirti nekokybiškus produktus dar gamybos etape.
– Kokybės prognozavimas: Dirbtinis intelektas gali prognozuoti produktų kokybę, remiantis istorinių duomenų analize, todėl kokybės kontrolė tampa proaktyvesnė ir leidžia koreguoti gamybos procesą.
– Proceso optimizavimas: Duomenų analizė padeda nustatyti vietas, kur gamybos procesas gali būti optimizuotas siekiant pagerinti produktų kokybę ir sumažinti atliekas.
– Greita reakcija į problemas: Dėl nuolatinės duomenų analizės dirbtinio intelekto pagrįstos sistemos gali greitai reaguoti į kokybės problemas, užkirsdamos kelią problemų plitimui į didesnį mastą ir pažangesniuose gamybos etapuose (pvz., visos partijos).
– Didelis lankstumas pokyčiams: galimybė greitai ir lengvai pridėti naujus modelius ir „mokyti“ sistemą realiuoju laiku.
Dirbtinio intelekto pagrindu atliekama duomenų analizė leidžia maisto gamintojams priimti pagrįstus sprendimus dėl produktų kokybės, minimalizuoti brokuotų partijų riziką ir padidinti kokybės kontrolės efektyvumą. Tai yra svarbus argumentas investuoti į dirbtiniu intelektu pagrįstas automatizuotas kokybės kontrolės sistemas.
