Uso de la inspección por visión para los ajustes del proceso de producción
Los consumidores esperan consistencia en los bocadillos, los productos horneados, los productos cárnicos empanados y otros alimentos procesados. Muchos de estos productos pasan por una compleja serie de pasos automatizados en los que las máquinas interactúan con el producto durante todo el proceso.
Por ejemplo, muchos productos alimenticios procesados tienen ingredientes que se aplican fuera del producto, como semillas, chispas de chocolate, glaseados, condimentos de colores y otros. Además, algunos productos pueden tener estampados diseños de marca, logotipos y otras características cosméticas en el producto en determinadas etapas de su proceso.
Las máquinas de procesamiento de alimentos se calibran y comprueban con frecuencia para garantizar que realizan su aplicación específica de manera consistente. Con el tiempo y por diversas razones, estas máquinas pueden obstruirse, perder su alineación o aplicar ingredientes en exceso, lo que da como resultado un producto que no cumple con las especificaciones.
En las operaciones de producción de alimentos que producen miles de productos a diario, muchas dependen de la inspección manual de los productos antes del envasado. Sin embargo, dado que la inspección manual es muy subjetiva y depende del operador, detectar las señales de advertencia de un problema en el proceso de producción puede resultar difícil. Por lo general, no es hasta que un ciclo de producción está demasiado lejos para darse cuenta de estas variaciones y realizar ajustes, lo que lleva a un desperdicio de producto o algo peor.
Una insignificancia aparentemente menor provoca un mal funcionamiento del proceso
Un productor de magdalenas experimentó cómo un pequeño defecto visual podía indicar un problema crítico en el proceso de producción. Después de hornear, cada magdalena recibe una capa de glaseado de chocolate por encima, seguida de una serie de espirales de glaseado aplicadas con un aplicador mecánico de glaseado. La posición y el grosor del glaseado son importantes para los estándares de la marca.
Como parte del protocolo de control de calidad de la empresa, una vez cada hora de su turno, un especialista en control de calidad debe recoger a mano 10 cupcakes de la línea de producción para inspeccionar las especificaciones del producto. Además del tamaño, la forma y el color del cupcake en general, también deben examinar la posición, la secuencia y el grosor del glaseado en espiral.
Ese día, un operador de control de calidad no se dio cuenta de que el remolino de hielo comenzaba a mostrar sutiles inconsistencias de una hora a otra. Se aseguró de que la cantidad de espirales que había en cada magdalena era la adecuada, pero no se dio cuenta de que el glaseado aplicado era un poco más fino de una hora a la siguiente. Los remolinos también empezaron a moverse más cerca de un lado de la magdalena en vez de moverse por la mitad.
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| Hour 1 Icing is symmetrical, centered, and at the ideal thickness |
Hour 3
Icing is slightly misaligned and thin in spots. Some spattering from the malfunctioning applicator appears. |
Hour 5
Icing is thin and inconsistent, missing coverage due to misalignment. Even more spattering appears. |
Si bien el problema de producción comienza siendo menor, sin un método objetivo para detectar estas variaciones, el productor de magdalenas se encontró gradualmente en una crisis de calidad.
Además, al terminar su turno del día, se olvidó de compartir estos hallazgos con el operador de control de calidad del turno siguiente.
Después de solo unos minutos en el siguiente turno, el aplicador de glaseado comenzó a funcionar sin especificaciones, lo que provocó un cierre total de la producción y el desperdicio de varios cupcakes e ingredientes. Como el anterior operador de control de calidad no se daba cuenta de estas sutilezas graduales de una unidad a otra, el resultado fue un error crítico que podría haberse evitado con un simple ajuste mecánico de la máquina.
La mira puesta en una mejor manera de detectar proactivamente defectos de producción difíciles de medir
La búsqueda de la empresa llevó al descubrimiento de KPM Analytics Control de procesos de visión soluciones para productos horneados. Las soluciones Vision Process Control se instalan en las etapas clave de la producción, donde la visualización de datos y la integración de la retroalimentación directa pueden actuar automáticamente para mantener el rendimiento del proceso dentro de los objetivos. Cada sistema está programado de forma personalizada para analizar los productos a toda velocidad para determinar el tamaño, la forma y el color, así como características más detalladas, como el remolino de magdalenas.
Vision Process Control ayuda a habilitar aplicaciones avanzadas de detección de defectos y proporciona información a los operadores para que ajusten la maquinaria si los productos comienzan a salirse de las especificaciones.
Dado que la apariencia del glaseado es una característica tan importante de sus magdalenas, con la ayuda de KPM Analytics, la empresa programó una aplicación personalizada de inspección visual en línea para analizar los productos después de cada línea del aplicador de glaseado y garantizar la ubicación, la secuencia y el grosor ideales de los remolinos. Gracias a su equipo de control de calidad que cuenta con estos datos objetivos, la empresa ha mejorado la calidad y reducido los residuos, al tiempo que ha permitido al equipo de producción tomar decisiones informadas sobre su proceso.
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