Архив статей журнала
Хлебопекарная промышленность является одной из ключевых отраслей пищевой промышленности, играющей важную роль в обеспечении населения качественными хлебобулочными изделиями. Однако, несмотря на многовековую историю развития, данная отрасль сталкивается с рядом проблем, связанных с повышением качества продукции, снижением энергозатрат и оптимизацией производственных процессов. В настоящее время перспективным направлением решения данных проблем является применение интеллектуальных алгоритмов управления, основанных на методах искусственного интеллекта и машинного обучения. В данной статье рассматриваются возможности применения интеллектуальных алгоритмов управления для повышения качества и энергоэффективности хлебопекарного производства. Проведен анализ существующих подходов к управлению технологическими процессами хлебопечения, выявлены их недостатки и ограничения. Предложена концепция интеллектуальной системы управления хлебопекарным производством, основанная на применении методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Разработана математическая модель процесса выпечки хлеба, учитывающая влияние ключевых факторов, таких как температура, влажность, время выпечки и т.д. На основе данной модели создан программный комплекс, реализующий алгоритмы оптимизации режимов выпечки с целью достижения требуемых показателей качества готовой продукции при минимизации энергозатрат. Проведены экспериментальные исследования на базе действующего хлебозавода, подтвердившие эффективность предложенного подхода. Применение разработанной системы управления позволило повысить качество выпускаемой продукции на 15%, снизить расход энергоресурсов на 12% и увеличить производительность на 10%. Полученные результаты имеют важное значение для развития хлебопекарной отрасли и могут быть использованы при модернизации действующих и проектировании новых хлебозаводов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональных возможностей разработанной системы, в частности, на реализацию адаптивных алгоритмов управления, учитывающих изменение характеристик сырья и условий внешней среды в реальном времени.
Цифровые двойники представляют собой перспективный инструмент для оптимизации производственных процессов, в том числе в хлебопекарной промышленности. Целью данного исследования является разработка и апробация методики создания цифровых двойников хлебопекарных линий для повышения эффективности их функционирования. В работе использован комплекс методов математического моделирования, компьютерного симулирования и машинного обучения. На основе детального анализа технологических процессов и оборудования хлебозавода «ТОНОЯН» построены динамические модели ключевых производственных участков. Проведена серия экспериментов по оптимизации параметров работы жиловочного и тестоприготовительного отделений. Внедрение цифровых двойников на предприятии позволило: 1) снизить расход муки на 2,5% при сохранении качества готовой продукции; 2) повысить производительность линий на 5,7% за счет минимизации простоев; 3) сократить удельное энергопотребление на 4,1%. Предложенный подход может быть масштабирован на хлебопекарные производства различного типа. Для достижения максимального эффекта требуется адаптация моделей к специфике конкретных предприятий и активное вовлечение персонала в процесс цифровой трансформации.
Настоящая статья посвящена анализу потенциала применения чипов серии ESP в построении систем автоматизации и мониторинга на основе концепции Интернета вещей (IoT) для хлебопекарной отрасли. Рассмотрены ключевые характеристики и преимущества чипов ESP, обеспечивающие их высокую пригодность для IoT-решений в пищевой промышленности. На примере типового хлебозавода исследованы возможности оптимизации производственных и бизнес-процессов посредством внедрения ESP-систем удаленного контроля оборудования, мониторинга условий производства и отслеживания качества продукции. Исследование проводилось на предприятиях хлебопекарной отрасли в цифровых лабораториях ООО «Сигма» ДФО. Проведен сравнительный анализ эффективности традиционных и ESP-IoT подходов, продемонстрировавший статистически значимые преимущества последних по ключевым показателям: снижению простоев оборудования на 23%, сокращению отходов производства на 19%, повышению удовлетворенности клиентов на 26%. Обозначены дальнейшие перспективы исследований в области интеграции ESP-решений с элементами искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для выхода на качественно новый уровень автоматизации в хлебопекарной индустрии. Полученные результаты имеют высокую практическую ценность, открывая новые горизонты цифровой трансформации и повышения конкурентоспособности для предприятий отрасли.