Datorită progresului în domeniul tehnologiilor optice, multe sarcini de control și asigurare a calității pot fi între timp rezolvate în timp real. Inteligența artificială și algoritmii de învățare profundă joacă astfel un rol din ce în ce mai important, așa cum s-a dovedit recent la AnugaFoodTech.

Control al calității

În industria alimentară, controlul calității cu metodele sale clasice de analiză și procesele chimice umede este încă foarte larg răspândit. Aceasta are loc în laborator, prin care se prelevează o probă pentru fiecare lot. Produsele care nu corespund specificațiilor sunt reținute.

Prin urmare, există adesea un mediu eterogen de dispozitive de analiză, instrumente software și procese prezente în companie. Dispozitivele sunt conectate numai în cazuri individuale prin intermediul software-ului de operare cu un sistem central de informare și management de laborator (LIMS).

Datele sunt transferate cu stick-uri USB și documente Excel sau, cel mai puțin ideal, sunt tipărite și predate manual – o astfel de procedură în vremuri de digitalizare în creștere este greu de practică.

Cheia pentru un produs mai bun

Pe lângă aceasta, probele trebuie prelevate în timpul producției în desfășurare cu respectarea celor mai stricte condiții de igienă, ceea ce se dovedește deosebit de dificil în procesele închise.

„În special în ceea ce privește tendințele precum Internetul lucrurilor și Big Data, diferite procese și structuri în asigurarea calității trebuie adaptate în companiile care prelucrează alimente”, spune Matthias Schlüter, Director Anuga FoodTec.

Soluțiile de automatizare și tehnologiile de analiză a proceselor (PAT), ambele domenii de interes ale târgului din Köln, sunt cheia în acest sens. „Vizitatorii găsesc o ofertă cuprinzătoare pe segmente pentru analiză calitativă și cantitativă în laborator și proces la standurile expozanților”, conform Schlüter.

Cu o abordare bazată pe PAT, parametrii de măsurare familiari din laborator sunt înregistrați direct în procesul de producție de către instrumentele de analiză.

De acolo, valorile sunt transferate către sistemul de control al procesului, care poate fi integrat pe partea dispozitivului într-un concept Industry 4.0. Scopul declarat: asigurarea de la bun început a unei producții alimentare în caietul de sarcini care să evite pierderile de produse și să ajute la reducerea costurilor.

Analiza in-line a ingredientelor

În conformitate cu această premisă, spectrometrele în infraroșu apropiat (NIR) s-au transformat în instrumente fiabile de monitorizare în toate etapele producției de alimente.

Modelele matematice necesare pentru evaluarea rezultatelor spectroscopice sunt stocate în dispozitive, ceea ce înseamnă că acestea combină sonda și spectrometrul într-un singur aparat. Cu ele, parametri relevanți pentru calitate, cum ar fi conținutul de substanță uscată, zahăr, proteine și grăsimi pot fi determinați direct în linia de producție – fără contact și fără a fi nevoie să prelevați probe.

În același timp, loturile defecte pot fi evitate, deoarece valorile deviante sunt recunoscute din timp, și nu mai întâi în urma analizei în laborator.

Producătorii de uleiuri de gătit pot defini astfel conținutul de ulei al materiilor prime chiar înainte de presare? Același lucru este valabil și în industria laptelui, de exemplu, pentru fabricarea iaurtului. Aici se poate determina conținutul de fructoză, care poate fluctua în fructele procesate în funcție de tipul și stadiul de coacere.

În loc de o determinare intensivă în timp prin intermediul indicelui de refracție, măsurarea spectroscopică în linie prin sonda de reflexie asigură cea mai bună calitate posibilă înainte de umplere. Tehnologia de analiză a proceselor deschide astfel calea către aprobarea automată a loturilor.

Este, în cele din urmă, și despre creșterea randamentelor, și asta cu utilizarea cât mai puțină energie. Dacă, de exemplu, s-a atins gradul dorit de uscare a laptelui praf pentru hrana pentru copii, nu mai este nevoie să se aplice căldură procesului.

Inteligența artificială și controlul calității

Soluțiile inovatoare, așa cum se găsesc la Anuga FoodTec, ajută producătorii de alimente în recunoașterea corpurilor străine, determinarea nivelului de umplere sau a integrității ambalajelor în atmosferă modificată. Important este ca timpul de producție să nu fie prelungit ca urmare a procedurii de măsurare.

Procedurile de măsurare fără contact sunt utilizate în primul rând din acest motiv. De asemenea, software-ul de procesare a imaginilor trebuie să calculeze rezultatele în timp real pentru ca un produs defect să poată fi evacuat imediat.

Faptul că inteligența artificială devine astfel din ce în ce mai importantă și evident și pe terenul târgului din Köln. Procesele optice cu învățare profundă sunt disponibile în număr tot mai mare pe piață. Cu ele, este posibil să se examineze alimente pe întreaga gamă de lungimi de undă, de la ultraviolete la vizibil până la infraroșu apropiat. (Foto: AnugaFoodTech-Press)