noticias

1. Análise dos antecedentes e dos puntos débiles
Visión xeral da empresa:
Unha determinada empresa alimentaria é un gran fabricante de produtos de panadería, centrado na produción de torradas en rebandas, pan de bocadillos, baguetes e outros produtos, cunha produción diaria de 500.000 bolsas, e que subministra a supermercados e cadeas de catering de todo o país. Nos últimos anos, a empresa enfrontouse aos seguintes desafíos debido á maior atención dos consumidores á seguridade alimentaria:

Aumento das queixas por obxectos estraños: Os consumidores informaron repetidamente de que se mesturaron obxectos metálicos estraños (como arame, restos de coitelas, grapas, etc.) no pan, o que prexudicou a reputación da marca.
Complexidade da liña de produción: o proceso de produción implica múltiples procesos como a mestura de materias primas, o moldeado, o cocido, o corte e o envasado. As materias metálicas estrañas poden provir de materias primas, desgaste dos equipos ou erros de operación humana.
Métodos de detección tradicionais insuficientes: a inspección visual artificial é ineficiente e non pode detectar obxectos estraños internos; os detectores de metais só poden recoñecer metais ferromagnéticos e non son suficientemente sensibles aos metais non ferrosos (como o aluminio e o cobre) ou a fragmentos diminutos.

Requisitos básicos:
Conseguir unha detección de obxectos metálicos estraños totalmente automática e de alta precisión (que abrangue ferro, aluminio, cobre e outros materiais, cunha precisión mínima de detección de ≤0,3 mm).
A velocidade de inspección debe axustarse á liña de produción (≥6000 paquetes/hora) para evitar converterse nun colo de botella na produción.
Os datos son rastrexables e cumpren os requisitos de certificación ISO 22000 e HACCP.

2. Solucións e despregamento de dispositivos
Selección do equipo: use a máquina de raios X para obxectos estraños en alimentos da marca Fanchi Tech, cos seguintes parámetros técnicos:

Capacidade de detección: Pode identificar obxectos estraños como metal, vidro, plástico duro, grava, etc., e a precisión de detección de metais alcanza os 0,2 mm (aceiro inoxidable).
Tecnoloxía de imaxe: tecnoloxía de raios X de dobre enerxía, combinada con algoritmos de IA para analizar automaticamente as imaxes, distinguindo as diferenzas entre as materias estrañas e a densidade dos alimentos.
Velocidade de procesamento: ata 6000 paquetes/hora, admite a detección dinámica de canles.
Sistema de exclusión: dispositivo de eliminación por chorro neumático, cun tempo de resposta <0,1 segundos, o que garante que a taxa de illamento do produto problemático sexa >99,9 %.
‌
Posición do punto de risco:
Ligazón de recepción de materias primas: A fariña, o azucre e outras materias primas poden mesturarse con impurezas metálicas (como embalaxes de transporte danadas polos provedores).
Mestura e formación de enlaces: as láminas da mesturadora están desgastadas e prodúcense residuos metálicos, e os residuos metálicos permanecen no molde.
Ligazóns de corte e envasado: A lámina da cortadora está rota e as pezas metálicas da liña de envasado caen.
Instalación de equipos:
Instalar unha máquina de raios X antes (despois das rebandas) para detectar as rebandas de pan moldeadas pero sen empaquetar (Figura 1).
O equipo está conectado á liña de produción e a detección actívase mediante sensores fotoeléctricos para sincronizar o ritmo de produción en tempo real.
Configuración de parámetros:
Axuste o limiar de enerxía de raios X segundo a densidade do pan (pan brando vs. baguette dura) para evitar deteccións erróneas.
Axuste o limiar de alarma de tamaño de obxecto estraño (metal ≥0,3 mm, vidro ≥1,0 mm).
3. Efecto da implementación e verificación de datos
Rendemento de detección:

Taxa de detección de obxectos estraños: Durante a operación de proba, interceptáronse con éxito 12 obxectos metálicos estraños, incluídos fíos de aceiro inoxidable de 0,4 mm e restos de lascas de aluminio de 1,2 mm, e a taxa de detección de fugas foi de 0.
Taxa de falsas alarmas: Mediante a optimización da aprendizaxe por IA, a taxa de falsas alarmas baixou do 5 % na fase inicial ao 0,3 % (como no caso de que se reduza considerablemente a incorrecta percepción de burbullas de pan e cristais de azucre como obxectos estraños).
Beneficios económicos:

Aforro de custos:
Reduciu 8 persoas en postos de inspección de calidade artificial, aforrando uns 600.000 yuans en custos laborais anuais.
Evitar posibles eventos de retirada (estimouse, con base en datos históricos, que a perda dunha única retirada supera os 2 millóns de yuans).
Mellora da eficiencia: A eficiencia xeral da liña de produción aumentou nun 15 %, porque a velocidade de inspección coincide exactamente coa da máquina de envasado e non hai esperas de parada.
Mellora da calidade e da marca:
A taxa de reclamacións dos clientes diminuíu nun 92 % e foi certificada por un provedor da marca de catering de cadea "Zero materiais estranxeiros", e o volume de pedidos aumentou nun 20 %.
Xerar informes de calidade diarios a través de datos de inspección, realizar a trazabilidade de todo o proceso de produción e superar con éxito a revisión BRCGS (Estándar global de seguridade alimentaria).

4. Detalles de funcionamento e mantemento
Formación de persoas:
O operador debe dominar o axuste dos parámetros do equipo, a análise de imaxes (a figura 2 mostra unha comparación típica de imaxes de obxectos estranxeiros) e o procesamento de códigos de fallo.
O equipo de mantemento limpa a xanela do emisor de raios X semanalmente e calibra a sensibilidade mensualmente para garantir a estabilidade do dispositivo.
Optimización continua:
Os algoritmos de IA actualízanse regularmente: acumulan datos de imaxes de obxectos estraños e optimizan as capacidades de recoñecemento de modelos (como distinguir as sementes de sésamo dos restos metálicos).
Escalabilidade do equipo: interfaces reservadas, que se poden conectar ao sistema MES da fábrica no futuro para realizar unha monitorización da calidade en tempo real e unha vinculación da programación da produción.

5. Conclusión e valor da industria
Coa introdución da máquina de raios X para obxectos estraños en alimentos de Fanchi Tech, unha determinada empresa alimentaria non só solucionou os perigos ocultos dos obxectos metálicos estraños, senón que tamén cambiou o control de calidade da "posrremediación" á "prevención", converténdose nun caso de referencia para as actualizacións intelixentes na industria de panadería. Esta solución pódese reutilizar para outros alimentos de alta densidade (como masa conxelada, pan de froitos secos) para proporcionar ás empresas garantías de seguridade alimentaria na cadea completa.