Ví dụ về máy chế biến rau quả công nghệ cao của California chứng minh rằng kiến thức — sức mạnh: công ty sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất dây chuyền, chất lượng sản phẩm, năng suất và lợi nhuận.
Công ty George Chiala Farms của Mỹ, hoạt động trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp và thực phẩm, tin chắc rằng số hóa quy trình sản xuất là lợi thế cạnh tranh quan trọng nhất. Công ty là một trong nhiều nhà chế biến rau quả trên thế giới sử dụng nền tảng dữ liệu TOMRA Cái nhìn thấu suốt. bạn TOMRA Insight sẵn sàng cách mạng hóa ngành chế biến thực phẩm bằng cách thu thập dữ liệu từ máy phân loại để thông tin có thể được sử dụng ngay lập tức nhằm tối ưu hóa cài đặt máy và sau đó đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược sáng suốt.
GC Farms chuyên sản xuất các nguyên liệu rau củ chế biến sẵn cho các thương hiệu tiêu dùng nổi tiếng có các sản phẩm như súp, sốt salsa và món khai vị đông lạnh được bán trên khắp Hoa Kỳ. Công ty có hai nhà máy chế biến ở miền Trung California. Một trong số đó được đặt tại Hollister, và cơ sở còn lại, phù hợp với một công ty đầy triển vọng, nằm ở Morgan Hill, ngoại ô Thung lũng Silicon, một trung tâm toàn cầu về công nghệ cao và đổi mới.
Câu chuyện thành công lâu dài
GC Farms là một doanh nghiệp do gia đình sở hữu được thành lập vào năm 1942 tại Thung lũng Santa Clara. Nhà máy chế biến đầu tiên của công ty được mở vào năm 1984. Hai nhà máy của GC Farms sử dụng khoảng 500 người, hoạt động quanh năm. Họ chế biến hơn 54 triệu kg nguyên liệu thực vật mỗi năm. Điều này đòi hỏi khoảng 68 triệu kg rau sống: một phần trong khối lượng này là do chính GC Farms thu hoạch, một phần được cung cấp bởi các nhà sản xuất bên thứ ba.
Giám đốc điều hành của GC Farms, Charles Cutler giải thích: “Chất lượng nguyên liệu thô của chúng tôi có thể khác nhau rất nhiều theo từng đợt, nhưng chất lượng của sản phẩm cuối cùng mà khách hàng của chúng tôi nhận được phải luôn ở mức cao. Để cung cấp cho khách hàng chất lượng mà họ yêu cầu, George Chiala Jr. đang thực hiện chiến lược số hóa đã đưa chúng tôi lên vị trí dẫn đầu trong ngành.”
Công việc của Cutler là giúp biến tầm nhìn của Chiala thành hiện thực. Ông lưu ý: “Khi ngành chuyển sang các sản phẩm ăn liền, kỳ vọng của khách hàng về chất lượng đang tăng lên rõ rệt. Trước đây, chất lượng thực phẩm đồng nghĩa với sự an toàn. Bây giờ là về việc đạt được sự hoàn hảo của sản phẩm. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã có bước nhảy vọt lớn trong vài năm qua, chuyển từ sắp xếp thủ công sang sắp xếp tự động. Điều này đã cải thiện chất lượng sản phẩm của chúng tôi, giảm số lượng nhân viên và sự ổn định chung của nhân viên, đồng thời giảm 75% chi phí lao động để phân loại nhân viên trên dây chuyền Hollister của chúng tôi. Và điều quan trọng là khách hàng của chúng tôi phải biết rằng chúng tôi sử dụng các công nghệ sắp xếp từ TOMRA Food, - điều này có nghĩa là họ có thể tin tưởng chúng tôi. Và nền tảng TOMRA Cái nhìn sâu sắc đã cho phép chúng tôi tận dụng tối đa những chiếc máy này.”
TOMRA Cái nhìn sâu sắc mở ra những cơ hội lớn
TOMRA Insight thu thập dữ liệu gần như theo thời gian thực và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn trên đám mây để có thể truy cập dữ liệu từ mọi nơi bằng máy tính hoặc thiết bị di động thông qua giao diện web. Nền tảng dữ liệu này liên tục đo lường chất lượng dòng nguyên liệu của dây chuyền để người vận hành có thể nhanh chóng điều chỉnh cài đặt máy nếu thành phần nguyên liệu thay đổi. Và kể từ khi TOMRA Insight cung cấp dữ liệu chi tiết mà trước đây không thể thu thập được, do đó, giờ đây người quản lý có thể đưa ra quyết định về quy trình làm việc và phát triển kinh doanh dựa trên thông tin đầy đủ hơn.
Giá trị tiềm năng của thông tin như vậy là rất lớn. Giám sát hiệu suất của thiết bị, cải thiện việc quản lý bảo trì phòng ngừa và dựa trên tình trạng của thiết bị, cũng như ngăn chặn việc tắt thiết bị ngoài kế hoạch có thể làm giảm thời gian ngừng hoạt động. Những thay đổi về năng suất có thể được đo lường để cải thiện hiệu quả: ví dụ: người quản lý quy trình có thể thấy rằng việc tối ưu hóa nguồn cấp dữ liệu cho máy phân loại có thể ép thêm một tấn mỗi giờ mà không ảnh hưởng đến chất lượng phân loại. Chi phí có thể giảm bằng cách giảm thiểu chất thải và tăng năng suất, chẳng hạn như GC Farms đã nhận thấy, bằng cách đánh giá chất lượng nguyên liệu thô để đảm bảo chúng được định giá hợp lý. Chất lượng có thể được cải thiện: ví dụ: nếu tỷ lệ lỗi cao hơn mức chấp nhận được, người quản lý mua hàng có thể làm việc với nhà sản xuất để xác định những lỗi nào được tìm thấy và cách cải thiện chất lượng của các lô sau. Và quan trọng hơn, việc sử dụng dữ liệu còn mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh trong hoạt động hàng ngày. Kinh nghiệm của GC Farms là bằng chứng cho điều này.
Tăng tốc độ xử lý và cải thiện chất lượng sản phẩm
Nhà máy Morgan Hill của GC Farms hiện đang vận hành hai máy phân loại dây đai. TOMRA Sentinel II và một máy phân loại đai TOMRA 5A. Nhà máy Hollister cũng vận hành một máy phân loại TOMRA 5A, một máy phân loại đai Genius và một máy phân loại trọng lực Blizzard. Công ty có kế hoạch lắp đặt hai máy phân loại trọng lực mới TOMRA 3C trên dây chuyền xay xát ở Morgan Hill, cũng như TOMRA 5C thay thế Blizzard vào cuối năm 2021. Cutler cho biết: “Chúng tôi nhận được rất nhiều vật liệu lạ từ các cánh đồng nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng tôi, đặc biệt khi các nhà sản xuất sử dụng máy móc thay vì thu hoạch bằng tay. Ô tô TOMRA xử lý tốt việc này. Họ đã cải thiện đáng kể chất lượng sản phẩm của chúng tôi."
Ba chiếc xe ở Morgan Hill và TOMRA 5A ở Hollister đã được kết nối với nền tảng TOMRA Cái nhìn thấu suốt. Do đó, George Cutler có quyền truy cập ngay vào dữ liệu máy móc của cả hai nhà máy. Và trong vài tháng đầu sử dụng TOMRA Nhà máy Morgan Hill của Insight đã nhận được hai lợi ích lớn. Một trong số đó là cải thiện khả năng kiểm soát tốc độ đường truyền, giúp tăng hiệu quả và thông lượng đường truyền. Một điều nữa là khả năng đánh giá chính xác chất lượng của nguyên liệu thô đầu vào, giúp công ty không phải trả quá nhiều tiền trong trường hợp chất lượng không đạt mức yêu cầu.
Cutler giải thích: “Bất cứ khi nào chúng tôi có một lô rau thực sự kém chất lượng, chúng tôi có thể thảo luận vấn đề đó với các nhà cung cấp bằng cách chia sẻ báo cáo với họ. TOMRA Cái nhìn thấu suốt. Điều này cho phép chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi đang trả một mức giá hợp lý cho những gì chúng tôi nhận được và có thể giúp các nhà sản xuất xác định xem có bất kỳ vấn đề nào họ cần giải quyết để cải thiện quy trình và tăng lợi nhuận hay không.”
Ngoài việc báo cáo tỷ lệ phần trăm lỗi ở dạng biểu đồ, TOMRA Cái nhìn sâu sắc cũng cho phép người dùng tạo các báo cáo cụ thể theo từng đợt thay vì các khung thời gian cụ thể. Sắp có báo cáo tự động để giúp truy cập và xem dữ liệu dễ dàng hơn. Nó sẽ cho phép bạn chỉ định số lượng khiếu nại sẽ được báo cáo, tần suất báo cáo và địa chỉ email mà chúng sẽ được gửi tự động.
nền tảng TOMRA Cái nhìn sâu sắc ngay lập tức cải thiện hiệu quả của dây chuyền—một thuộc tính mà GC Farms đánh giá cao nhất. Cutler nói: “Thật tuyệt khi có thể xem nhiều dữ liệu về chất lượng nguyên liệu thô của chúng tôi trong thời gian thực. Và cách chúng được tối ưu hóa và lọc thành bảng điều khiển dễ đọc cho phép chúng tôi đưa ra quyết định gần như ngay lập tức. Bây giờ chúng tôi có thể ổn định tốc độ dây chuyền để tối ưu hóa nguyên liệu thô. Khi có bất kỳ dấu hiệu nào về vấn đề liên quan đến nguyên liệu thô, tôi ngay lập tức xem xét dữ liệu Insight, thường chỉ từ điện thoại của mình. Thông tin này cho chúng tôi biết liệu chúng tôi có cần điều chỉnh đường dây hay không và sau đó dữ liệu mới được thu thập sẽ cho chúng tôi biết liệu các biện pháp đó có hiệu quả hay không. Vì vậy, chúng ta không cần phải đoán hoặc đợi cho đến khi cuộc chạy kết thúc để xem điều gì đã xảy ra.
tôi mong chờ rằng TOMRA Cái nhìn sâu sắc sẽ ngay lập tức chứng minh tính hữu dụng của nó trong thực tế. Theo thời gian nó sẽ trở nên mạnh mẽ hơn bởi vì TOMRA Thường xuyên tư vấn cho người dùng về nhu cầu của họ và bổ sung thêm các tính năng, chức năng mới. Các bản cập nhật gần đây bao gồm báo cáo hàng loạt, biểu đồ tỷ lệ phần trăm lỗi, chuyển đổi Imperial sang Metric bao gồm trọng lượng trên mỗi gói và các cải tiến về khả năng sử dụng giúp chúng tôi tận dụng tối đa dữ liệu của mình.
Mặc dù các bản cập nhật mới đang được phát triển, TOMRA Cái nhìn sâu sắc đã vượt quá sự mong đợi của tôi. Bằng cách sở hữu và hành động dựa trên dữ liệu, chúng tôi cải thiện hiệu suất của dây chuyền sản xuất, cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng lợi nhuận.”
Tài liệu liên kết