Cómo los datos de producción reducen las pérdidas en la industria alimentaria

Los fabricantes de procesamiento de alimentos recopilan datos sobre el rendimiento del equipo, el tiempo de inactividad, la producción, el rendimiento, el peso del paquete y la calidad del producto todos los días. Pero gran parte de esta información todavía se utiliza principalmente para el mantenimiento de registros. Cuando las pequeñas desviaciones continúan en el tiempo, pueden convertirse en pérdidas de producción significativas.

Al conectar los datos de procesamiento de alimentos y analizar las tendencias de producción, los fabricantes pueden identificar pérdidas ocultas como micro-paradas, pérdida de rendimiento, sobrellenado y disminución del rendimiento del equipo.

Donde se esconden las pérdidas de producción

No todas las pérdidas de producción provienen de la falla del equipo. Una máquina puede seguir funcionando mientras experimenta paradas cortas frecuentes. Una línea de producción puede cumplir su objetivo de producción mientras su rendimiento cae por debajo de las expectativas. El empaque también puede parecer normal mientras se usa consistentemente más producto del requerido.

Estos problemas a menudo se registran en sistemas separados, lo que dificulta la identificación de dónde se originan las pérdidas. La conexión de los datos de equipos, calidad y producción proporciona una visión más clara del proceso y ayuda a los fabricantes a identificar problemas recurrentes.

Micro-Stops reducen la eficiencia del equipo

El tiempo de inactividad importante es fácil de notar, pero las paradas frecuentes que duran solo segundos o minutos también pueden reducir la capacidad de producción. La limpieza, los cambios, el suministro de material y los ajustes del equipo pueden crear micro-paradas.

El análisis de datos de producción puede mostrar cuándo ocurren estas paradas, con qué frecuencia ocurren y qué procesos se ven afectados. Food Engineering ha informado que los fabricantes de alimentos, productos lácteos y alimentos para mascotas están utilizando datos de producción en tiempo real y modelos de datos para identificar microparadas y mejorar el rendimiento de la producción.

La pérdida de rendimiento puede indicar problemas en el equipo

La pérdida de rendimiento no siempre es el resultado de las materias primas o las condiciones de procesamiento. Los cambios en el rendimiento del equipo también pueden reducir la recuperación del producto.

En un caso reportado por Food Engineering, Lincoln Premium Poultry analizó datos históricos de deshuesado y descubrió que el aumento de la carne residual estaba relacionado con el rendimiento del equipo. Después de restaurar la condición del equipo, la compañía recuperó más de $1 millón en pérdidas anuales.

Esto muestra por qué el rendimiento del equipo y los datos de calidad deben analizarse juntos en lugar de por separado.

Sobrellenado crea costos ocultos

El embalaje es otra fuente de pérdida de producción. Una pequeña cantidad de sobrellenado por paquete puede parecer insignificante, pero a altos volúmenes de producción, puede crear un importante producto regalado.

Food Engineering informó que Death Wish Coffee utilizó datos de peso del paquete para identificar el sobrellenado persistente. Después de ajustar las especificaciones y las prácticas de calibración, la compañía redujo las pérdidas anuales de productos en aproximadamente $5,4 millones.

Los datos apoyan mejores decisiones de equipo

Los datos de producción pueden hacer más que generar informes OEE. Puede ayudar a los fabricantes a determinar qué equipo está causando pérdidas, dónde ocurren los problemas y si el mantenimiento, el ajuste o el reemplazo son la mejor solución.

Los fabricantes no necesitan necesariamente una transformación digital completa para comenzar. Los datos de PLC, SCADA, MES, sistemas de calidad y registros de producción ya pueden proporcionar información útil. La clave es conectar estas fuentes y convertir los datos de producción en decisiones de acción. Para los fabricantes de alimentos, el objetivo no es simplemente recopilar más datos. Es utilizar los datos existentes para identificar pérdidas ocultas, mejorar la eficiencia del equipo, aumentar el rendimiento y reducir los costos de producción.

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