Nowoczesne technologie analizy procesów i kontroli produktu
1 Jan 1970 12:37

Sorry, this entry is only available in Polish. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

Jedną z atrakcji targów Anuga FoodTec 2024, które odbyły się w dniach 19-22 marca, była prezentacja szerokiego spektrum nowoczesnych technologii analizy procesów dla przemysłu spożywczego i napojów. Dzięki postępowi w dziedzinie technologii optycznych wiele zadań związanych z kontrolą i zapewnieniem jakości da się rozwiązać w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja i algorytmy głębokiego uczenia są coraz częściej prezentowane na stoiskach wystawców targów w Kolonii.

W przemyśle spożywczym kontrola jakości z jej klasycznymi metodami analizy i mokrymi procesami chemicznymi jest nadal bardzo szeroko rozpowszechniona. Odbywa się ona w laboratorium, gdzie dla każdej partii pobierana jest próbka. Produkty, które nie odpowiadają specyfikacjom, są zatrzymywane. W ten sposób w firmie często występuje zróżnicowane środowisko urządzeń analitycznych, narzędzi programowych i procesów. Urządzenia są połączone za pośrednictwem oprogramowania operacyjnego w centralny system informacji laboratoryjnej i zarządzania (LIMS) tylko w pojedynczych przypadkach. Dane są przesyłane za pomocą pamięci USB i arkuszy Excel lub, w najgorszym przypadku, są drukowane i przekazywane ręcznie – taka procedura w czasach rosnącej cyfryzacji jest mało praktyczna.

Klucz do lepszego produktu

W dodatku próbki muszą być pobierane bez przerywania produkcji, z zachowaniem najsurowszych zasad higieny, co okazuje się szczególnie trudne w procesach zamkniętych. Firmy przetwarzające żywność muszą dostosowywać różnorodne procesy i struktury zapewnienia jakości, uwzględniając takie trendy jak internet rzeczy i big data – mówi Matthias Schlüter, dyrektor targów Anuga FoodTec. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają rozwiązania służące automatyzacji i technologie analizy procesów (PAT), dwa obszary, na których koncentruje się zainteresowanie wystawców i gości targów w Kolonii. Odwiedzający znajdują na stoiskach wystawców kompleksową ofertę z obszaru różnych segmentów laboratoryjnej i procesowej analizy jakościowej i ilościowej – dodaje Schlüter.

Dzięki podejściu opartemu na PAT parametry pomiarowe znane z laboratorium są bezpośrednio rejestrowane w procesie produkcyjnym przez przyrządy analityczne. Stamtąd wartości są przesyłane do systemu sterowania procesem, który można zintegrować z urządzeniami zgodnymi z koncepcją Przemysłu 4.0. Deklarowany cel to zapewnienie produkcji żywności zgodnej ze specyfikacjami od samego początku, co pozwala uniknąć strat produktu i pomaga obniżyć koszty.

Analiza składników w linii produkcyjnej

Zgodnie z tą przesłanką niezawodnymi narzędziami do monitorowania na wszystkich etapach produkcji żywności stały się spektrometry bliskiej podczerwieni (NIR). Modele matematyczne wymagane do oceny wyników spektroskopowych są przechowy- wane w urządzeniach, co oznacza, że łączą one sondę i spektrometr w jednym urządzeniu. Dzięki nim parametry istotne dla jakości, takie jak zawartość suchej masy, cukru, białka i tłuszczu, mogą być określane bezpośrednio na linii produkcyjnej – bezdotykowo i bez konieczności pobierania próbek. Jednocześnie możliwe jest uniknięcie wadliwych partii, ponieważ wartości odbiegające od normy są rozpoznawane na wczesnym etapie, a nie dopiero po analizie w laboratorium.

Producenci olejów spożywczych mogą w ten sposób określić zawartość oleju w surowcach jeszcze przed ich tłoczeniem. To samo dotyczy przemysłu mleczarskiego, np. przy produkcji jogurtu. W tym przypadku da się określić zawartość fruktozy, która może zmieniać się w przetwarzanych owocach w zależności od ich rodzaju i dojrzałości. Zamiast tracić czas na oznaczanie za pomocą współczynnika załamania światła, najlepszą jakość przed fazą napełniania można uzyskać dzięki spektroskopowemu pomiarowi inline za pomocą sondy odbiciowej. Technologia analizy procesu toruje w ten sposób drogę do zautomatyzowanego zatwierdzania partii. Ostatecznie chodzi również o zwiększenie wydajności, i to przy użyciu jak najmniejszej ilości energii. Jeśli np. osiągnięto pożądany stopień wysuszenia mleka w proszku przeznaczonego na żywność dla niemowląt, można zaprzestać dalszego użycia energii cieplnej.

Sztuczna inteligencja w kontroli jakości

Innowacyjne rozwiązania, jakie można było obejrzeć na stoiskach wystawców targów Anuga FoodTec, pomagają producentom żywności w rozpoznawaniu ciał obcych, określaniu poziomu napełnienia lub szczelności opakowań ze zmodyfikowaną atmosferą. Istotne jest, by procedura pomiarowa nie wydłużała czasu produkcji. Z tego powodu korzysta się przede wszystkim z bezkontaktowych procedur pomiarowych. Obliczanie wyników w czasie rzeczywistym przez oprogramowanie do przetwarzania obrazu pozwala na natychmiastowe odrzucenie wadliwego produktu. Rośnie znaczenie sztucznej inteligencji i wzrasta liczba dostępnych procesów optycznych z funkcją głębokiego uczenia. Dzięki nim możliwe jest badanie żywności w całym zakresie długości fal, od ultrafioletu, przez światło widzialne, aż po bliską podczerwień.

Na targach Anuga FoodTec dostawcy technologii prezentowali sortery i systemy rozpoznawania ciał obcych, które można bezproblemowo zintegrować z istniejącymi liniami przetwórczymi i zaprogramować zgodnie z wymaganiami klienta. Klasyczne systemy sortowania wykorzystują kontrolę wizualną przy użyciu zwykłego światła. W ten sposób np. da się precyzyjnie określić stopień zarumienienia tostów lub bułek na drodze dwuwymiarowej analizy kolorystycznej powierzchni produktu. Zbyt ciemne wypieki są automatycznie wysortowane przed zapakowaniem, dzięki czemu nie trafiają na rynek. Sytuacja staje się trudniejsza, gdy trzeba sprawdzić polewę czekoladową na ciastkach. Nowoczesne systemy wykorzystują oprogramowanie, które na podstawie struktury jasności powierzchni jest w stanie rozpoznać w ciągu milisekund, czy polewa została prawidłowo nałożona na wypiek. Ponieważ istnieje niezliczona ilość możliwości nieprawidłowego nałożenia polewy czekoladowej, kluczową rolę odgrywają technologie głębokiego uczenia. Oznacza to, że oprogramowanie „uczy się” typowych właściwości rozpoznawanych obiektów poprzez szczegółową ocenę cyfrowych danych obrazu. Do tego szkolenia wymagane są tylko obrazy, na których widoczne są prawidłowo glazurowane ciasteczka.

Gdzie jest przemysł spożywczy?

Zapotrzebowanie na technologie analizy procesów rośnie wraz z rosnącymi wymaganiami odnośnie do wydajności systemu i jakości żywności. Wymagania dotyczące wydajności i zrównoważonego rozwoju zwiększają zapotrzebowanie na PAT w przemyśle spożywczym i napojów – podkreśla Matthias Schlüter. Tymczasem na rynku dostępna jest szeroka oferta technologii i czujników odpowiednich do tego typu zastosowań. Czujniki PAT przyszłości będą inteligentne i oprócz rzeczywistej wartości pomiarowej będą oferować dużą liczbę dodatkowych danych, np. dotyczących stanu systemu, na wypadek konieczności uruchomienia działań konserwacji predykcyjnej. W jakich przypadkach zastąpienie analizy laboratoryjnej przez PAT ma sens? Jakie wyzwania należy podjąć, by wyposażyć obecne systemy w bardziej zaawansowane metody analizy procesowej? Odpowiedzi na m.in. te pytania mogli znaleźć goście, którzy odwiedzili marcowe targi Anuga FoodTec.

Opracowano na podstawie materiałów organizatora