La technologie Vision permet une rétroaction en temps réel pour le controle du four
Aujourd'hui, les boulangeries adoptent des technologies pour automatiser les processus et les aider à produire avec précision en grandes quantités. Malgré les efforts déployés par l'industrie en faveur de l'innovation, de l'automatisation et des applications de production riches en données, la plupart des boulangeries ont toujours recours à l'inspection manuelle pour déterminer si les produits répondent aux attentes visuelles.
L'inspection manuelle était plus raisonnable dans les boulangeries il y a 30 ans ou plus, car elles produisaient des produits en plus petits volumes que les opérations à haut débit actuelles. L'accès à des experts en assurance qualité de la boulangerie était également différent à l'époque. Néanmoins, le fait de se fier uniquement à l'inspection manuelle présente plusieurs défis pour les boulangeries, notamment en ce qui concerne le contrôle des processus de production.
Le contrôle du four exige une prise de décision rapide
Dans la plupart des boulangeries de masse, les produits entrent dans le four par segments ou voies individuels. À l'intérieur du four et au-dessus de ces couloirs se trouvent des éléments chauffants individuels contrôlés par l'opérateur de production, qui veille à ce que les produits soient cuits uniformément sur toute la largeur de la bande.
De nombreuses boulangeries adoptent une approche réactionnaire pour contrôler les performances des fours. Lorsqu'un inspecteur de l'atelier de transformation remarque que des produits cuisent trop foncés ou trop clairs à la fin de la phase de refroidissement, il est malheureusement trop tard pour apporter des ajustements au processus de ces produits.
Comme toutes les machines, les fours industriels peuvent évoluer au-delà des spécifications au fil du temps. L'environnement de fonctionnement, y compris la température, l'humidité et même les vibrations au sein de l'installation, joue également un rôle dans le processus de cuisson et les performances du four. Compter uniquement sur l'opérateur de production ou l'inspecteur des produits sur place pour prendre les décisions en une fraction de seconde nécessaires pour garantir des produits de qualité supérieure est un défi à gérer d'un employé à l'autre, et même au cours d'un même quart de travail.
Les technologies d'inspection par vision automatisée améliorent le contrôle des processus
À leurs débuts, les technologies d'inspection par vision en ligne, comme le Système d'inspection Q-Bake Vision — ont été utilisés pour mesurer les produits finis avant leur emballage, ce qui a permis d'appliquer des données objectives pour améliorer le programme d'assurance qualité d'une boulangerie.
Ces dernières années, toutefois, les entreprises de boulangerie ont commencé à envisager différentes manières dont la technologie d'inspection par vision pourrait contribuer à boucler la boucle du contrôle qualité. Bien que l'inspection visuelle finale du produit ait permis d'évaluer avec précision les résultats du processus de production, elle n'a pas pu déterminer pourquoi ils obtenaient les résultats.
Ce manque d'informations a conduit au développement d'une nouvelle catégorie de technologies d'inspection par vision appelée Contrôle des processus de vision Systèmes (PVC).
![](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc59159af577c42/6513154a53804e64beef56bf_VPC-Diagram.webp)
Les systèmes VPC sont généralement installés aux étapes clés du processus de production, par exemple avant et après le four. La visualisation des données et le feedback en temps réel liés aux machines de traitement peuvent agir automatiquement pour maintenir les performances du processus aux objectifs. L'utilisation de plusieurs systèmes VPC permet de surveiller les différentes phases de production en temps réel et, si nécessaire, de réagir pour résoudre les problèmes à l'origine de produits finis non conformes. Cette solution est essentielle au développement d'une « chaîne de fabrication intelligente », dans laquelle les boulangers et les opérateurs peuvent prendre des décisions de production fondées sur des données et vérifier leurs choix lors de l'analyse finale de leur produit.
Boucler la boucle en matière de contrôle des performances du four
En supposant que les processus de formation et de levée de la pâte respectent les normes visuelles (également gérables avec les systèmes VPC), un autre point de contrôle visuel à la sortie du four peut surveiller la couleur cuite de chaque produit.
Si le système détecte un changement de couleur de cuisson au fil du temps, généralement dû à la couleur de la croûte extérieure du produit final, il peut avertir l'opérateur de production si une voie ou un ensemble de voies spécifiques peuvent avoir besoin d'être ajustées ou réparées. De plus, comme la méthode d'inspection analyse les produits en temps réel, l'opérateur peut consulter la chronologie des données afin de déterminer si un protocole peut être nécessaire pour ajuster ses processus afin de vérifier régulièrement les performances de son four.
Il est également possible d'intégrer un module de feedback en temps réel dans le logiciel de commande du four, qui utilise la couleur de cuisson mesurée pour ajuster automatiquement les réglages du four, comme le montre la Figure 2.
![](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc59159af577c42/65131598500f7a119a8c69c4_automatic%20oven%20control-p-800.webp)
Économies réalisées grâce à la réduction de l'empilement des déchets grâce au contrôle des processus par vision
Un fabricant de biscuits exploitant six lignes de production dispose d'un protocole d'inspection manuelle selon lequel le personnel prélève des échantillons de biscuits après refroidissement toutes les 15 à 20 minutes. Malheureusement, cette usine présente un pourcentage de déchets élevé (environ 25 % de la quantité totale de produits rejetés était due à une mauvaise réglementation de l'usine). Environ un tiers de cette valeur (9,1 %) était explicitement due à une température de cuisson inexacte. Cette valeur correspond à environ 40 600 kg de produit gaspillé en six mois.
Après l'intégration de l'inspection par vision : Grâce à une surveillance complète en temps réel des produits sortant du four, l'équipe de production de l'entreprise a pu réagir beaucoup plus rapidement et ajuster la température du four en fonction des variations survenant au cours de la journée.
![](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc59159af577c42/651315c35504ff08e55941f2_ManualInspectionofOven-VPC.webp)
Au fil du temps, la boulangerie a réduit ses déchets de 8,7 % (les 0,4 % restants ont été produits pendant le processus d'intégration du système), soit un total de 38 800 kg de matériaux économisés. Sur la base de ces chiffres, avec un coût moyen des biscuits de 1,22$, ces économies se traduisent par près de 47 000$ en six mois (38 300 x 1,22$ = 47 336$) — et une économie annuelle de 94,6 000$. Ces économies ne tiennent compte que de la réduction du gaspillage de produits ; la possibilité de prendre des décisions fondées sur des données concernant la température du four a également permis à l'entreprise de réduire ses coûts énergétiques.
La qualité et la cohérence des produits renforcent les marques
Les marques de boulangerie disposent d'une solution pour garantir que tous les produits respectent les normes visuelles de la marque, lot après lot, à l'aide de solutions d'inspection visuelle automatisées. Pour plus d'informations sur les technologies d'inspection visuelle automatisée, contactez-nous dès aujourd'hui!
![](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc59159af577c42/651312a8dcaa2b3741f5e957_OvenControl-Marquee.webp)
![Farmer in Field with Tablet](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc5915f2a577c37/64236946172791156ebb265c_Farmer%20in%20Field%20with%20Tablet.webp)
![Cookies Bakers](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc5915f2a577c37/642369468a571203d44fca2c_Cookies%20%20Bakers.webp)
![Scientists](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc5915f2a577c37/64236946a59a095bde32e86e_Scientists.webp)
![Man Examining Grapes](https://cdn.prod.website-files.com/63cf34956bc5915f2a577c37/64236947a59a09c27032e87c_Man%20Examining%20Grapes.webp)