एंड्रयू मैक्गी, वैश्विक व्यवसाय विकास निदेशक विज़न सिस्टम्स द्वारा KPM एनालिटिक्स
चाबी छीनना:
- एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण उत्पाद रिकॉल को काफी कम कर देता है मानव निरीक्षकों या पारंपरिक तरीकों की तुलना में विदेशी सामग्रियों का अधिक सटीक पता लगाकर, संभावित रूप से रिकॉल-संबंधित लागतों में लाखों की बचत होती है।
- श्रम बचत और बेहतर दक्षता थकाऊ, उच्च-टर्नओवर निरीक्षण कार्यों को स्वचालित करने से, कई कंपनियों ने कम त्रुटियों और वास्तविक श्रम के माध्यम से एक वर्ष से कम समय में आरओआई प्राप्त किया।
- एआई द्वारा संचालित वास्तविक समय प्रक्रिया नियंत्रण कचरे को कम करने में मदद करता है और प्रक्रिया विचलन की पहचान करके उत्पादन का अनुकूलन करता है, जिससे पर्याप्त सामग्री और ऊर्जा बचत होती है।
कुछ साल पहले भी, एक खाद्य उत्पादन संयंत्र में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विचार संभवतः दूर की कौड़ी लग रहा था, लेकिन यह उल्लेखनीय है कि परिदृश्य कितनी जल्दी बदल गया है। जैसा कि कई खाद्य उद्योग के अधिकारी सहमत हो सकते हैं, खाद्य विनिर्माण संयंत्रों में गुणवत्ता आश्वासन भूमिकाओं में कुख्यात रूप से उच्च टर्नओवर दर, विशेष रूप से उत्पाद निरीक्षण भूमिकाएं होती हैं, जो, जबकि हर पौधे में बहुत महत्वपूर्ण हैं, अक्सर सांसारिक और थकाऊ काम होते हैं। कुछ साल पहले COVID-19 महामारी ने इन भूमिकाओं को पर्याप्त रूप से अतिरिक्त चुनौतीपूर्ण बनाकर रखा था, और उद्योग समय के साथ ठीक होने के लिए धीमा हो गया है।
फिर भी, आज के प्रतिस्पर्धी खाद्य उत्पादन उद्योग ने खाद्य सुरक्षा और उत्पाद की गुणवत्ता को बढ़ाने, उच्च उत्पादन थ्रूपुट प्राप्त करने, कचरे को कम करने और कुशलता से संचालित करने के लिए कंपनियों के लिए बढ़ते दबाव लाए हैं। इन मांगों को देखते हुए, खाद्य उत्पादन कंपनियों के पास कुछ विकल्प हैं लेकिन गुणवत्ता आश्वासन और निरीक्षण के लिए अपने दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए।
खाद्य उत्पाद निरीक्षण एक लंबा सफर तय किया है
कई प्रसंस्करण संयंत्र प्रक्रिया और उत्पाद नियंत्रण का आकलन करने के लिए अपने मुख्य विधि के रूप में मैनुअल एट-लाइन उत्पाद चेक करते हैं। आइए हम एक उदाहरण के रूप में एक हैमबर्गर बन निर्माता का उपयोग करें। लाइन को देखने के लिए गुणवत्ता नियंत्रण चेकर्स लाइन से हैमबर्गर बन्स का चयन कर सकते हैं और उन्हें दिन में कई बार एक क्वालिटी चेकिंग स्टेशन पर ले जा सकते हैं। स्टेशन पर, क्यूसी चेकर आमतौर पर एक कैलीपर या शासक के साथ बन्स, आकार और मोटाई को मापता है, फिर उत्पाद को तौलना, और फिर एक संदर्भ फोटो का उपयोग करके उत्पाद के रंग की जांच करना होगा।
जैसा कि कोई कल्पना कर सकता है, यह एक व्यक्तिपरक और समय लेने वाली गुणवत्ता नियंत्रण विधि है। उस समय में 10 हैमबर्गर बन्स का मूल्यांकन करने में लगेगा, कई सौ आउट-ऑफ-स्पेक बन्स पहले से ही पैकेजिंग लाइन के माध्यम से स्थानांतरित हो सकते थे।
फॉरवर्ड-थिंकिंग फूड प्रोडक्शन कंपनियों ने उत्पादों का निरीक्षण करने के लिए बेहतर तरीकों का पीछा करना शुरू कर दिया, जिससे नियम-आधारित दृष्टि निरीक्षण प्रौद्योगिकियों का विकास हुआ। उत्पाद छवियों को कैप्चर करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन 2 डी और 3 डी कैमरों और विशेष प्रकाश व्यवस्था से मिलकर। इन छवियों को माप को निकालने और दोषों का पता लगाने के लिए परिष्कृत सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है। प्रत्येक उत्पाद के लिए माप की तुलना उत्पाद को स्वीकार या अस्वीकार करने के लिए उपयोगकर्ता सेट मापदंडों (नियमों) से की जाती है। प्रारंभिक नियम-आधारित विज़न सिस्टम आमतौर पर आकार, एकरूपता, आकार और रंग जैसी बुनियादी विशेषताओं के लिए अंतिम उत्पादों का निरीक्षण करने के लिए एक उत्पादन लाइन पर स्थापित किए गए थे। नियम-आधारित विजन सिस्टम खाद्य प्रोसेसर को उनके गुणवत्ता मूल्यांकन विधियों की गति और निष्पक्षता में वृद्धि करने में मदद करते हैं। उत्पादन लाइन से आउट-ऑफ-स्पेक उत्पादों को हटाने के लिए एकीकृत अस्वीकृति विधियों की मदद से, वे निरीक्षण दस गुना को सुव्यवस्थित कर सकते हैं।
स्वाभाविक रूप से, जैसा कि खाद्य ब्रांडों ने स्वचालित उत्पाद निरीक्षण के लाभों को देखना शुरू किया, उन्होंने अपने सिस्टम में अधिक मापों को शामिल करना शुरू कर दिया, नियम-आधारित दृष्टि प्रौद्योगिकियों को उनकी परिचालन सीमाओं तक पहुंचा दिया। न केवल यह परिभाषित करना चुनौतीपूर्ण था कि नियम-आधारित निरीक्षण प्रणाली का उपयोग करके सभी वांछित विशेषताओं को कैसे मापें, ऑपरेटरों और क्यूए कर्मियों के लिए अधिक जटिल मापदंडों को सेट करना और दृष्टि प्रणाली से डेटा को समझना भी मुश्किल था। AI दर्ज करें।
आज के एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण प्रणालियों को वांछित उत्पाद की गुणवत्ता, दोष, सामान्य विदेशी सामग्री और अन्य प्रासंगिक विशेषताओं के बारे में जानकारी के साथ लेबल किए गए कैप्चर की गई छवियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। जबकि नियम-आधारित प्रणालियों को केवल एक मुट्ठी भर विशिष्ट उत्पाद सुविधाओं का निरीक्षण करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है, एआई-आधारित सिस्टम व्यक्तिगत सुविधाओं और दोषों को उल्लेखनीय विश्वसनीयता के साथ अलग-अलग करने के लिए उत्पाद छवियों का उपयोग करके सीखते हैं। अल्ट्रा-हाई-रिज़ॉल्यूशन कैमरा रिज़ॉल्यूशन, स्पेशलाइज्ड लाइटिंग और अन्य हार्डवेयर जैसे विज़न सिस्टम घटकों में तकनीकी प्रगति ने एआई निरीक्षण अनुप्रयोगों की प्रभावशीलता को तेज कर दिया है।
एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण तकनीक एक परिवर्तनकारी समाधान के रूप में उभरती है, अभूतपूर्व सटीकता, स्थिरता और स्वचालन की पेशकश करती है-लेकिन अक्सर एक महत्वपूर्ण समय और पूंजी निवेश पर। इन तकनीकों को अपनाने के लिए प्राथमिक प्रेरक निवेश (आरओआई) पर पर्याप्त वापसी देने की उनकी स्पष्ट क्षमता है, लेकिन खाद्य ब्रांड इस सफलता को कैसे प्राप्त कर रहे हैं?
ROI ड्राइवर #1: उत्पाद से बचने से बचना अनिर्धारित विदेशी सामग्री से याद करता है
उत्पाद स्ट्रीम में प्रवेश करने वाली विदेशी सामग्रियों से उत्पाद याद करता है एक खाद्य ब्रांड को नुकसान पहुंचा सकता है। प्रत्येक रिकॉल में कई मिलियन डॉलर खर्च हो सकते हैं; उस राशि का केवल एक छोटा सा हिस्सा बाजार और वितरण केंद्रों से उत्पाद को हटाने में शामिल प्रयास है। अप्रत्यक्ष लागत जैसे कि मुकदमे, खोई हुई बिक्री, बीमा प्रीमियम में वृद्धि, और ब्रांड ट्रस्ट को फिर से हासिल करने के लिए सार्वजनिक-संबंध प्रयास महत्वपूर्ण हो सकते हैं और कई वर्षों में व्यावसायिक लाभप्रदता को प्रभावित कर सकते हैं।
विदेशी सामग्री कई तरह से एक खाद्य प्रसंस्करण धारा में प्रवेश कर सकती है, अशुद्धियों के साथ कच्चे माल का उपयोग करने से – चाहे अनुचित भंडारण या सामग्री से निपटने के कारण – उत्पादन उपकरण पहनने और आंसू के लिए। आज की जटिल खाद्य उत्पादन प्रक्रियाएं विदेशी सामग्री संदूषण के लिए अंतहीन अवसर प्रदान करती हैं। हालांकि, मानवीय त्रुटि या असावधानी भी विदेशी सामग्री प्रविष्टि का एक महत्वपूर्ण प्रवर्तक हो सकता है। यहां तक कि प्रसंस्करण संयंत्रों का विस्तार बढ़ते उत्पाद थ्रूपुट मांगों को पूरा करने के लिए होता है, गुणवत्ता आश्वासन कर्मियों और निरीक्षकों की एक छोटी टीम की उम्मीद करना उच्च रेखा की गति पर विदेशी सामग्रियों को हाजिर करने और हटाने के लिए सबसे अच्छा है।
एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण प्रणाली उच्च सटीकता के साथ संभावित हानिकारक विदेशी सामग्रियों का पता लगा सकती है, अक्सर उन स्थानों पर एक मानव निरीक्षक तक नहीं पहुंच सकता है। एआई-आधारित विज़न सिस्टम कभी भी अपना पद नहीं छोड़ता है, कभी भी विचलित नहीं होता है, और कभी भी बीमार दिन नहीं लेता है। और विदेशी सामग्रियों को प्रतीत होता है प्राकृतिक उत्पाद सुविधाओं से अलग करने की इसकी क्षमता के कारण, यह विशेष रूप से कागज, पन्नी, रबर, लकड़ी, रंगीन प्लास्टिक और इसी तरह की वस्तुओं जैसे नरम, कम घनत्व वाली वस्तुओं का पता लगाने के लिए प्रभावी है जो एक्स-रे या धातु डिटेक्टरों द्वारा किसी का ध्यान नहीं जाएंगे।
एक रिकॉल की लागत को ध्यान में रखते हुए, यदि एआई-आधारित दृष्टि प्रणाली प्रसंस्करण लाइन से इन सामग्रियों में से एक को भी हाजिर कर सकती है और हटा सकती है, तो सिस्टम पहले ही कई बार खुद के लिए भुगतान कर चुका है।
ROI ड्राइवर #2: श्रम लागत बचत
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, उत्पाद निरीक्षकों में आमतौर पर अधिकांश खाद्य प्रसंस्करण संयंत्रों में एक उच्च टर्नओवर दर होती है। कर्मचारी का वेतन और लाभ कुल निवेश का केवल हिस्सा है; एक ऑपरेटर को अपनी भूमिका में प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक समय और प्रयास भी लागत के साथ आता है।
खाद्य प्रसंस्करण संयंत्र मालिकों के लिए क्यूसी चेकर्स और इसी तरह की अन्य भूमिकाओं के परिक्रामी दरवाजे से निराश, एक अच्छी तरह से प्रशिक्षित एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण कम त्रुटियों, कम किए गए कचरे और अन्य उत्पादन लाभों के माध्यम से त्वरित पेबैक उत्पन्न कर सकता है। कुछ कंपनियां अकेले श्रम लागत बचत पर एक वर्ष से कम समय में अपनी दृष्टि निरीक्षण प्रणाली के लिए भुगतान करने में सक्षम हैं।
इसके अलावा, एआई-आधारित विज़न सिस्टम को एकीकृत करने से कंपनियों को उन मजदूरों को पुनः प्राप्त करने की अनुमति मिल सकती है जो उनके पास दोहराए जाने वाले निरीक्षण कार्यों से लेकर संयंत्र में अधिक महत्वपूर्ण और संतोषजनक जिम्मेदारियों तक हैं।
ROI ड्राइवर #3: बेहतर प्रक्रिया नियंत्रण अपशिष्ट बचाता है
बढ़ती सामग्री और ऊर्जा लागत खाद्य निर्माण सुविधाओं में दबाव की एक और परत जोड़ते हैं। एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण प्रणालियों की मदद से, जो प्रक्रिया के प्रदर्शन में प्रतिकूल रुझानों को उजागर करने में मदद कर सकता है, खाद्य प्रोसेसर में बड़ी समस्याएं बनने से पहले उत्पादन के मुद्दों का पता लगाने के लिए एक प्रवेश द्वार है।
उदाहरण के लिए, छह उत्पादन लाइनों का संचालन करने वाले एक कुकी निर्माता में एक मैनुअल निरीक्षण प्रोटोकॉल था, जहां कर्मियों ने हर 20 मिनट में ठंडा होने के बाद नमूना कुकीज़ को हटा दिया। अस्वीकृत माल की कुल मात्रा का लगभग 25% विनिर्माण प्रक्रियाओं में समस्याओं के कारण था। उस मूल्य का लगभग एक-तिहाई (9.1%) स्पष्ट रूप से गलत बेकिंग तापमान के कारण था। ये नियमित त्रुटियां छह महीने में लगभग 40,600 किलोग्राम बर्बाद उत्पाद की राशि है।
वास्तविक समय के साथ, ओवन से बाहर निकलने वाले उत्पादों की 100% निगरानी, कंपनी की उत्पादन टीम बहुत तेज प्रतिक्रिया कर सकती है और ओवन के तापमान को समायोजित कर सकती है क्योंकि पूरे दिन में विविधताएं हुईं। इस एप्लिकेशन के माध्यम से, कुकी कंपनी ने स्क्रैप कचरे को 8.7% (सिस्टम एकीकरण प्रक्रिया के दौरान शेष 0.4% स्क्रैप) से कम कर दिया, जो सहेजे गए सामग्री में कुल 38,800 किलोग्राम की राशि है।
इन आंकड़ों के आधार पर, $ 1.22/किग्रा की औसत कुकी लागत के साथ, इन बचत का अनुवाद छह महीने में लगभग $ 47k (38,300 x $ 1.22 = $ 47,336) और $ 94.6k की वार्षिक बचत है। ये बचत केवल बर्बाद उत्पादों की कमी के लिए जिम्मेदार है; ओवन के तापमान पर डेटा-संचालित निर्णय लेने की क्षमता होने से कंपनी को ऊर्जा लागत बचाने में भी मदद मिली।
उत्पादन प्रक्रिया के विभिन्न भागों को स्वचालित रूप से नियंत्रित करने में मदद करने के लिए एआई की शक्ति के साथ निरीक्षण प्रणाली डेटा का उपयोग करना भी संभव है। ऊपर दिए गए उदाहरण में, एआई निरीक्षण प्रणालियों के लिए ओवन नियंत्रण के साथ इंटरफ़ेस करना संभव है और ओवन से बाहर निकलने वाले कुकीज़ के बेक रंग को बनाए रखने के लिए स्वचालित रूप से ओवन सेट बिंदुओं को नियंत्रित करना संभव है। उत्पाद प्रक्रिया को नियंत्रित करने के लिए दृष्टि का उपयोग करने के इस दृष्टिकोण को दृष्टि प्रक्रिया नियंत्रण (वीपीसी) कहा जाता है।
कम निरीक्षण करें, अधिक कमाएँ
कई खाद्य कंपनियों ने पाया है कि एआई-आधारित दृष्टि निरीक्षण प्रणाली को एकीकृत करना खाद्य उत्पादन दक्षता, गुणवत्ता और लाभप्रदता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। जब अच्छी तरह से प्रशिक्षित और बनाए रखा जाता है, तो एआई-आधारित विज़न सिस्टम सटीक, विश्वसनीय और निरंतर दोष का पता लगाने के लिए, नाटकीय रूप से महंगा उत्पाद अपशिष्ट को कम करते हैं और अवांछित विदेशी सामग्रियों से उत्पाद के जोखिम को कम करते हैं।
थकाऊ निरीक्षण प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, संयंत्र में फर्श श्रमिक अधिक रणनीतिक कार्यों पर फिर से शुरू कर सकते हैं, समग्र संयंत्र उत्पादकता में सुधार कर सकते हैं।
जबकि अपफ्रंट निवेश महत्वपूर्ण हो सकता है, औसत दर्जे का रिटर्न तेजी से प्रारंभिक खर्चों से आगे निकल सकता है।
एंड्रयू को बेकरी उद्योग में 35 से अधिक वर्षों का अनुभव है और उन्होंने दुनिया की कुछ सबसे बड़ी बेकिंग कंपनियों और खाद्य ब्रांडों के लिए काम किया है। इसके अतिरिक्त, एंड्रयू को बेकिंग संचालन के लिए स्वचालित दृष्टि-आधारित गुणवत्ता निरीक्षण और खाद्य सुरक्षा अनुप्रयोगों के विकास में 10 से अधिक वर्षों का अनुभव है।
