一家最大的食品公司和蛋白质领域的领导者正在采用高度情境化的数据来提高运营效率。虽然这个试点项目的重点是鸡肉制作——产品流包括骨粉、羽毛粉、鸡粉和血粉——但研究结果将有助于提高各种食品加工部门和其他能源密集型行业的效率。
通过数据丰富的技术ThinkIQ，以及CESMII智能制造创新平台，该生产商的目标是改变其家禽加工操作——量化鸡肉副产品供应链和过程中的可变性及其对产量的影响。优化家禽加工生产线上的产量和材料利用将使决策能够基于物料流、制造操作和能源消耗的实时约束。
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如今，制造商忽视供应链问题对其运营的影响比以往任何时候都更有害。Doug Lawson是ThinkIQ的首席执行官，他在自动化领域工作多年，在施耐德电气和罗克韦尔自动化等大公司工作期间，他有机会与一些最大的制造商讨论他们的真正挑战是什么。他表示:“工厂四面墙内发生的问题已不再是他们最大的问题。”相反，整个供应链的问题不仅影响了业务效率，也影响了产品质量。
“你必须能够全面地观察你的供应链——整个供应链实时发生了什么，”劳森说。他补充道，能够接受来自制造车间的传感器数据非常重要。“没有真实的背景，它真的很难使用。如果没有商业内容，它就没有多大用处。”
ThinkIQ正在利用CESMII SM创新平台，避免在工厂车间实施另一个信息岛，从而降低成本和复杂性，Lawson说。CESMII项目的证明点是一个鸡肉渲染工厂。他表示:“如果项目成功，最终客户将扩大其所有13家鸡肉加工设施。”
ThinkIQ基于云的平台考虑了整个供应链的上下文数据。图片由ThinkIQ提供
该系统连接到工厂的所有数据源，包括制造、质量和业务系统。劳森指出:“这很大程度上与能源消耗有关。“你怎么让它成为安全的一餐?”你把它煮死。这是一个极其耗能的过程。”
细节决定成败
有些生产效率低下的情况在整个生产过程中并不明显。ThinkIQ在这个家禽项目上发现的最大的惊喜之一是在过程中缺乏良好的监督控制。“个别设备得到了控制，但整个工厂几乎不存在控制，”劳森说。“如果炊具过热，就会出现问题。但如果你无法看到材料在机器之间的流动，那就很难辨别。”
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劳森说，第二个重大发现是材料清单上的真正能源成本。他说:“他们研究他们做的饭里有什么——这么多的鸡肉，这么多的灰分，还有他们添加的特定营养。”但这些都没有计入能源消耗。“现在，在每一批产品上，我们必须把能源放在材料清单上。看到真正的过度能源习惯在哪里变得非常明显，这很有意思。”
第三个发现与进入工厂的原材料不一致有关。劳森说:“鸡肉中所含水分的差异是巨大的。”这是一个典型的程序问题，供应商是否在卡车离开家禽加工厂之前做好了排水工作。
迈向全自动智能制造的五步。图片由ThinkIQ提供
水分是鸡肉的关键指标。劳森解释说:“如果食物太湿，就会腐烂。如果太干，你就是在免费提供产品。”让鸡肉达到水分的临界水平，在很大程度上取决于鸡肉如何到达发酵工厂。“如果你倒进大量的水，你必须把水烧开。如果你依靠的是烹饪用水，而你本可以把水排掉，这是一个非常非常昂贵的过程。”
因此，重要的是要有关于鸡到达工厂时的样子的数据——卡车上有多少水浪费。劳森说:“在转化过程中，鸡在炎热的太阳下待了75个小时，而鸡只在太阳下待了4个小时，这两者之间有很大的区别。”“我们设置和配置了一些食谱，根据我们对鸡肉的了解，它们非常不同。”
供应链问题
供应链中的问题会在所有类型的生产过程中造成显著的差异。劳森还记得，2015年，一个供应链问题导致通用磨坊(General Mills)召回了180万盒Cheerios麦片，原因是高筋小麦面粉混入了本应是无筋燕麦面粉的成分。从加州康普顿的一条铁路出发，几辆卡车被派往加州洛迪的通用磨坊工厂运送最后50英里的面粉。然而，有一辆卡车底部有2800磅的小麦粉。
“这是一个供应链问题，导致了一个看起来像制造问题的问题，”劳森说。他解释了ThinkIQ在当今供应链中发现这类问题的作用。“这都是关于可追溯性。我们追踪供应链中材料的流动情况。这比追踪设备重要得多。”
根据劳森的说法，ThinkIQ在供应链中所能达到的粒度在过去是不可能的，仅仅是因为所涉及的数据量太大。“你不能在plc中做到这一点——它只能看到与它相连的机器，”他说。“你需要一个在边缘拥有真正力量的平台。”
ThinkIQ能够跟踪从农场到叉子的整个过程中的物质流动，在这种情况下，将为客户提供其整个家禽加工过程的独特视角，使其能够获得制造过程中实时变化的可见性。这使得渲染工厂能够量化并减少差异的影响，在“工厂时间”内提供反馈以减少不合格产品、浪费等，并在整个项目中提供利润提高机会。
“当你在收集数据的基础上运用数据科学，你能发现的绝对是迷人的，”劳森评论道。
进一步增强
在其最新消息中，ThinkIQ宣布对其转型智能平台进行了改进，以提供更强大和简化的建模技术，允许更快的解决方案，更好的分析和可视化，以及更高性能的数据处理。这些增强将强大的模型集成与可扩展的开发平台结合起来。
ThinkIQ基于云的平台简化了基于web的应用程序的创建，并利用了物联网、大数据、数据科学、语义建模和机器学习的优势。它在整个作业过程中收集数据，提供可操作的实时洞察，创造了独立分离作业环境所不能提供的能力。
