Yiyecek ve içecek üreticileri en yeni makine kontrol teknolojisinden nasıl yararlanabilir?
Gıda üretiminde Yapay Zeka (AI) uygulaması hızla artıyor. Birçok yiyecek ve içecek şirketi, Yapay Zekanın yalnızca Toplam Ekipman Verimliliğini (OEE) artırıp artan verimliliği düşük maliyetle bir araya getirme fırsatı değil, aynı zamanda atıkları veya süreç operasyonları değişkenliğini azaltma gibi sürekli iyileştirme programlarını desteklemek için veri analizini geliştirme olanağı da sunuyor.
Yapay Zeka ile daha iyi OEE değerleri elde etme
Aberdeen Group tarafından gerçekleştirilen bir araştırma, yiyecek ve içecek sektörünün liderlerinin %89’a varan OEE değerlerine ulaşmasına rağmen sektördeki diğer kuruluşların kullandığı geleneksel sistemlerin büyük bölümünde bu değerin %74’te kaldığını gösteriyor. Peki bunun ötesine geçip otomasyon için yapay zeka çözümleri eklendiğinde nasıl bir tablo ortaya çıkacaktır? Kalitenin artırılması ve makine duruş süresini önlemek için kestirimci bakım kullanılması çok daha büyük verimlilik artışları sağlayabilir. Her hâlükârda, rakamlar ne olursa olsun, tüm süreç boyunca OEE bilgilerinin toplanmasındaki en önemli unsur, bu verilerle ne yapacağınız ve tespit edilen sorun noktalarını nasıl aşacağınızdır.
Makine düzeyinde yapay zeka
Üretim sürecinde somut ve önemli miktarda katma değer yaratacak yapay zeka çözümlerini nasıl tasarlayıp entegre edebiliriz? Omron, büyük miktarda veri içinde model aramak yerine, çalışan proseslere ek olarak soruna başka bir açıdan yaklaşıyor: Makine kontrolörüne entegre edilmiş yapay zeka algoritmaları. Bu çözüm, Sahada gerçek zamanlı proses optimizasyonu için makine düzeyinde çerçeve oluşturuyor.
Omron’un Yapay Zekalı Kontrolör Çözümü
Omron’un Sysmac platformuna entegre olan yapay zekalı kontrolör; kontrol, hareket ve robotik, görüntü işleme ve makine emniyeti modüllerine sahiptir ve fabrika otomasyonu için eksiksiz bir çözümdür. Bu kontrolör, yiyecek ve içecek paketleme ile üretim süreçlerinde temel olarak müşterinin en büyük verimlilik sorunlarını yaşadığı noktalarda kullanılır. Süreçler önceki bulgulara ve yapılan geliştirmelere dayanarak daha zeki hale gelir ve bunu takiben tüm üretim sürecinin genel optimizasyonunu yürütür.
