Система очистки с искусственным интеллектом позволит молочным компаниям сократить затраты на очистку
- 30.11.2016 10:33
Ученые Ноттингемского университета (The University of Nottingham) в Великобритании разрабатывают сенсорную систему с искусственным интеллектом для более точной очистки пищевого оборудования. По подсчетам исследователей, только в Великобритании удастся сэкономить 132 млн долларов в год. Помимо экономии, система с искусственным интеллектом способна увеличить производственную мощность и обеспечить более низкие потребительские цены на продукты.
Производство продуктов питания и напитков — крупнейший промышленный сектор Великобритании, который расходует наибольшее количество воды, приблизительно 430 млн литров в день. 30 % воды и электро-энергии уходит на очистку. Это приводит к простою оборудования и чрезмерному использованию химикатов, а также увеличивает затраты. Поскольку современные технологии не могут точно определить степень загрязнения оборудования, процесс очистки может занимать до пяти часов в день.
В Великобритании начат научно-исследовательский проект под руководством компании Martec of Whitwell Ltd в сотрудничестве с Ноттингемским университетом и Университетом Лафборо (Loughborough University). Martec специализируется на проектировании, установке и использовании CIP-систем (англ. clean-in-place — очистка на месте) и технологий, обеспечивающих соблюдение санитарно-гигиенических норм при производстве продуктов питания и фармацевтических препаратов. Команду Ноттингемского университета возглавляет доктор Ник Ватсон (Nik Watson), старший преподаватель и инженер-химик, специализирующийся на системах измерения продовольственных потерь.
Чтобы предотвратить загрязнение продуктов питания, многие производители используют CIP-системы, позволяющие выполнять безразборную мойку. «Поскольку CIP-система действует вслепую, она автоматически настроена на высокую степень загрязнения, что часто приводит к чрезмерной очистке производственных линий», — объясняет Ватсон.
Исследовательская группа собирается спроектировать и построить экспериментальный объект, чтобы воспроизвести типичные проблемы на заводах, связанные с очисткой, и провести испытания, используя различные продукты. Оценка потенциала системы контроля с искусственным интеллектом позволит точно определить количество остатков пищи и микроорганизмов внутри оборудования. Ученые планируют сравнить ультразвуковые сенсорные технологии и оптические технологии флуоресцентного изображения с существующими методами обнаружения.
Ватсон сотрудничает с доктором Эллиотом Вулли (Elliot Woolley) из Университета Лафборо. У обоих за плечами опыт промышленного использования вышеуказанных технологий. Планируется разработать программное обеспечение, которое сможет обрабатывать показания датчика и создавать алгоритмы для системы контроля с искусственным интеллектом. Данная система будет автономно оптимизировать процесс очистки оборудования в режиме реального времени. Система SOCIP (англ. self-optimizing-clean-in-place — очистка на месте с самооптимизацией) — первая в своем роде, и ей нет аналогов во всем мире.
Цель проекта — сократить время очистки и количество использованных ресурсов на 20–40 %. Технологию можно совмещать с существующими CIP-системами либо устанавливать заново. Совладелец и директор Martec Иэн Стерритт (Ian Sterritt) считает, что благодаря этому технология завоюет популярность. Исследователи сообщают, что из 9000 британских производителей, зарегистрированных Федерацией продуктов питания и напитков (Food and Drink Federation), 1000 заводов в настоящее время используют CIP-системы. Модификация только этих установок позволит расширить рынок на 50 млн фунтов стерлингов.
Система SOCIP не требует специальных знаний и применения дополнительных электронных компонентов, что делает ее привлекательной для более мелких компаний. Помимо производителей продуктов питания и напитков, она окажется полезной для изготовителей фармацевтических препаратов, косметики и товаров повседневного спроса.
Применение технологии SOCIP на молочном предприятии средних размеров поможет сократить расход воды на 270 000 литров и энергопотребление на 2400 МВт/ч.
