Φανταστείτε έναν κόσμο όπου η τροφή σας δεν παράγεται απλώς, αλλά σχεδιάζεται ειδικά για εσάς, βασισμένη σε δεδομένα που συλλέγονται κάθε στιγμή. Αυτή η σκέψη δεν ανήκει στη σφαίρα του φανταστικού. Είναι η πραγματικότητα που διαμορφώνει η τεχνητή νοημοσύνη και το ΙοΤ στη βιομηχανία τροφίμων σήμερα.

Η βιομηχανία τροφίμων, υφίσταται μια τεχνολογική επανάσταση που αναδιαμορφώνει τον τρόπο παραγωγής, διανομής και κατανάλωσης των τροφίμων. Οι εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη (AI), το Internet of Things (IoT) και η προηγμένη έρευνα και ανάπτυξη (R&D) διευρύνουν τα όρια της αποτελεσματικότητας, της εξατομίκευσης και της βιωσιμότητας στον τομέα. Αυτές οι αλλαγές δεν είναι απλώς σταδιακές βελτιώσεις – σηματοδοτούν μια βαθιά μεταμόρφωση του τοπίου στη βιομηχανία τροφίμων, ικανή να επηρεάσει τις καταναλωτικές συνήθειες και την ευρύτερη οικονομία.

Η TN στην παραγωγή και την ασφάλεια των τροφίμων
Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στην παραγωγή τροφίμων, με τη μηχανική μάθηση και την όραση των υπολογιστών να ενισχύουν την ταχύτητα και την ακρίβεια της διαλογής, της ταξινόμησης και της συσκευασίας. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μειώνουν σημαντικά τα ανθρώπινα λάθη, με αποτέλεσμα λιγότερες ανακλήσεις και λιγότερα απόβλητα. Για παράδειγμα, εταιρείες όπως η TOMRA Systems έχουν αναπτύξει AI για την αυτοματοποίηση της διαλογής τροφίμων, εντοπίζοντας ελαττώματα στα προϊόντα με πολύ μεγαλύτερη ακρίβεια από ό,τι οι εργαζόμενοι. Αυτό όχι μόνο διασφαλίζει ότι οι καταναλωτές λαμβάνουν προϊόντα υψηλής ποιότητας, αλλά και ότι μειώνεται η σπατάλη τροφίμων – ένα κρίσιμο ζήτημα στη σημερινή περιβαλλοντική συζήτηση. Τέτοια συστήματα καθίστανται απαραίτητα, όχι μόνο για την ικανότητά τους να ενισχύουν την αποδοτικότητα αλλά και για την εξοικονόμηση λειτουργικών πόρων που επιφέρουν, η οποία συμβάλλει άμεσα στα περιθώρια κέρδους. Πέρα από την αυτοματοποίηση, η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στην ασφάλεια των τροφίμων. Τα μοντέλα ΤΝ χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη των αναγκών συντήρησης των μηχανημάτων παραγωγής, διασφαλίζοντας ότι τα συστήματα λειτουργούν βέλτιστα και αποτρέποντας βλάβες που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε μόλυνση ή μη ασφαλή προϊόντα. Τα συστήματα προληπτικής συντήρησης, όπως αυτά που χρησιμοποιεί η Bühler στην επεξεργασία σιτηρών, επιτρέπουν στις εταιρείες να ανιχνεύουν πιθανούς μολυσματικούς παράγοντες, όπως οι μυκοτοξίνες, σε πραγματικό χρόνο, διασφαλίζοντας την αλυσίδα εφοδιασμού τροφίμων και μειώνοντας τους κινδύνους που σχετίζονται με το ανθρώπινο λάθος.

«Επιτρέπει την εύκολη υλοποίηση των πιο σύνθετων εφαρμογών διαλογής, ενισχύοντας την ανίχνευση ξένων υλικών (FM) και λεπτών ελαττωμάτων, ενώ παράλληλα αυξάνει την απόδοση του προϊόντος. Αναπτύχθηκε με γνώμονα την εμπειρία του πελάτη ως χρήστη στο επίκεντρο του προγράμματος», εξηγεί ο Melvyn Penna, Product Manager της Bühler.
Καθώς εταιρείες όπως η Bühler παρουσιάζουν αύξηση 12% στα έσοδα από ψηφιακές υπηρεσίες λόγω αυτών των καινοτομιών, γίνεται σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απλώς ένα εργαλείο για λειτουργική αποτελεσματικότητα, αλλά και ένας μοχλός οικονομικής ανάπτυξης.

Η νέα εποχή της γεωργίας
Στη γεωργία, η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης και του ΙοΤ έχει οδηγήσει στη γεωργία ακριβείας – μια μέθοδο βελτιστοποίησης της χρήσης των πόρων και μεγιστοποίησης των αποδόσεων των καλλιεργειών. Εταιρείες όπως η John Deere έχουν εξοπλίσει τα μηχανήματά τους με αισθητήρες που καθοδηγούνται από AI και παρακολουθούν την υγεία του εδάφους, τα επίπεδα νερού και τις συνθήκες των καλλιεργειών. Αυτά τα συστήματα με δυνατότητα IoT παρέχουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο στους αγρότες, βοηθώντας τους να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την άρδευση, τη λίπανση και τη συγκομιδή. Τα οφέλη είναι διπλά: οι αγρότες μπορούν να μειώσουν τη σπατάλη πόρων και τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις, ενώ ταυτόχρονα ενισχύουν την παραγωγικότητα. Αυτή η μετάβαση προς τη γεωργία με βάση τα δεδομένα είναι ζωτικής σημασίας καθώς ο παγκόσμιος πληθυσμός συνεχίζει να αυξάνεται, ασκώντας αυξημένη πίεση στα γεωργικά συστήματα να παράγουν περισσότερα με λιγότερα.
Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόβλεψη ασθενειών είναι επίσης αξιοσημείωτος. Αναλύοντας περιβαλλοντικά δεδομένα, τα συστήματα ΤΝ μπορούν να προβλέψουν ασθένειες των καλλιεργειών, δίνοντας στους αγρότες την ευκαιρία να αναλάβουν προληπτική δράση πριν από την εμφάνιση μιας επιδημίας. Αυτή η προληπτική προσέγγιση ενισχύει την ανθεκτικότητα και τη βιωσιμότητα των καλλιεργειών, εξασφαλίζοντας σταθερό εφοδιασμό τροφίμων ακόμη και μπροστά στις κλιματικές προκλήσεις. Στην ουσία, η γεωργία ακριβείας κάνει περισσότερα από το να αυξάνει την αποδοτικότητα- υπόσχεται να αποτελέσει ακρογωνιαίο λίθο της μελλοντικής επισιτιστικής ασφάλειας, ένα ουσιαστικό μέλημα καθώς τα παγκόσμια κλιματικά πρότυπα αλλάζουν.

Βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού
Η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT αναδιαμορφώνουν και τις αλυσίδες εφοδιασμού τροφίμων, καθιστώντας τες πιο αποτελεσματικές, διαφανείς και ανταποκρινόμενες στις συνθήκες πραγματικού χρόνου. Λιανέμποροι όπως η Kroger έχουν υιοθετήσει ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη για να σαρώνουν τα ράφια και να διασφαλίζουν ότι τα προϊόντα είναι σωστά εφοδιασμένα, μειώνοντας το ανθρώπινο λάθος και βελτιώνοντας την αγοραστική εμπειρία. Αυτά τα ρομπότ με τεχνητή νοημοσύνη βοηθούν στον εξορθολογισμό των λειτουργιών, παρακολουθώντας τα επίπεδα των αποθεμάτων, βελτιστοποιώντας τις διαδικασίες αποθεματοποίησης και ειδοποιώντας το προσωπικό όταν τα προϊόντα εξαντλούνται.
Επιπλέον, η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης βελτιώνει την πρόβλεψη της ζήτησης μεταμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο τα τρόφιμα φτάνουν στους καταναλωτές. Τα μοντέλα AI μπορούν να προβλέψουν τις ανάγκες αποθεμάτων αναλύοντας ιστορικά δεδομένα πωλήσεων, τάσεις σε πραγματικό χρόνο και εξωτερικούς παράγοντες όπως ο καιρός ή οι διακοπές. Αυτό επιτρέπει στις εταιρείες να βελτιστοποιούν τα logistics, μειώνοντας τη σπατάλη τροφίμων και διασφαλίζοντας ότι τα προϊόντα φτάνουν στα ράφια τη σωστή στιγμή.
Για παράδειγμα, η Domino’s έχει ενσωματώσει την Τεχνητή Νοημοσύνη στο σύστημα διανομής της, βελτιστοποιώντας τις διαδρομές για να διασφαλίσει ταχύτερες και αποτελεσματικότερες παραδόσεις, γεγονός που δεν ωφελεί μόνο την εταιρεία αλλά ενισχύει την ικανοποίηση των πελατών. Οι εξελίξεις αυτές καταδεικνύουν πώς η ΤΝ βελτιώνει όχι μόνο τη λειτουργική αποτελεσματικότητα αλλά και την κερδοφορία, μειώνοντας τη σπατάλη και το λειτουργικό κόστος.

Εξατομικευμένη διατροφή
Οι καταναλωτές απαιτούν όλο και περισσότερο εξατομικευμένες εμπειρίες διατροφής, μια τάση που η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τη βιομηχανία τροφίμων να αντιμετωπίσει με πρωτοφανή ακρίβεια. Από εξατομικευμένα προγράμματα διατροφής έως καινοτομίες προϊόντων προσαρμοσμένες στις προτιμήσεις των καταναλωτών, η ΤΝ οδηγεί στην εξατομίκευση των προϊόντων διατροφής. Εταιρείες όπως η Nestlé χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αναλύουν τα δεδομένα των καταναλωτών και να προβλέπουν τις αναδυόμενες τάσεις, επιτρέποντάς τους να προπορεύονται των μεταβολών στην αγορά, όπως η αυξανόμενη ζήτηση για προϊόντα με βάση τα φυτά και μειωμένη ζάχαρη. Αυτή η ικανότητα ταχείας ανταπόκρισης στις μεταβαλλόμενες προτιμήσεις δίνει στις εταιρείες ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, ενισχύοντας τόσο την ικανοποίηση των καταναλωτών όσο και την αφοσίωση της μάρκας.
Η Starbucks, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για την εξατομίκευση της εμπειρίας των πελατών, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να προτείνει στοιχεία του μενού με βάση τις ατομικές προτιμήσεις, τις προηγούμενες αγορές, ακόμη και εξωτερικούς παράγοντες όπως ο καιρός. Δημιουργώντας μια πιο εξατομικευμένη εμπειρία, εταιρείες όπως η Starbucks είναι σε θέση να προωθήσουν βαθύτερη δέσμευση των πελατών, οδηγώντας σε αύξηση των πωλήσεων και σε μια πιο πιστή πελατειακή βάση.
Η εξατομικευμένη διατροφή κερδίζει επίσης έδαφος ως σημαντική τάση για την υγεία και την ευεξία. Η Brightseed, μια εταιρεία που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την ανακάλυψη θρεπτικών συστατικών, έχει αναπτύξει μια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης που εντοπίζει βιοδραστικές ενώσεις στα φυτά, επιτρέποντας στις εταιρείες τροφίμων να δημιουργούν προϊόντα που προάγουν την υγεία με στοχευμένους τρόπους. Αυτή η τάση προς τα λειτουργικά τρόφιμα, που καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη, δεν είναι απλώς μια απάντηση στη ζήτηση των καταναλωτών, αλλά μια σημαντική οικονομική ευκαιρία για τις εταιρείες που μπορούν να εκπληρώσουν την υπόσχεση για πιο υγιεινά, εξατομικευμένα προϊόντα διατροφής.

Ο ρόλος της ΤΝ στην περιβαλλοντική υπευθυνότητα
Η βιωσιμότητα έχει καταστεί κεντρικό ζήτημα για τη βιομηχανία τροφίμων και η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει ουσιαστικό ρόλο στην προώθηση της περιβαλλοντικής ευθύνης. Ένας τομέας στον οποίο η ΤΝ κάνει σημαντικά βήματα προόδου είναι η συσκευασία τροφίμων. Οι εταιρείες διερευνούν εναλλακτικές λύσεις για τις παραδοσιακές πλαστικές συσκευασίες και η ΤΝ συμβάλλει στη βελτιστοποίηση αυτών των νέων υλικών για την ελαχιστοποίηση των περιβαλλοντικών επιπτώσεων. Για παράδειγμα, τα έξυπνα συστήματα συσκευασίας σχεδιάζονται για να χρησιμοποιούν λιγότερο υλικό, διατηρώντας παράλληλα την ακεραιότητα του προϊόντος, και η ΤΝ χρησιμοποιείται για την ανάλυση και τη βελτίωση αυτών των σχεδίων σε απάντηση σε περιβαλλοντικά ζητήματα. Επιπλέον, η ΤΝ βοηθά στην ανάπτυξη «έξυπνων ετικετών» που παρέχουν στους καταναλωτές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τη φρεσκάδα και την προέλευση του προϊόντος. Η πλατφόρμα Food Trust της IBM που βασίζεται στην αλυσίδα μπλοκ, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί την ΤΝ για την παρακολούθηση ολόκληρης της αλυσίδας εφοδιασμού, διασφαλίζοντας ότι τα τρόφιμα είναι ασφαλή και βιώσιμης προέλευσης. Αυτού του είδους η διαφάνεια είναι όλο και πιο σημαντική για τους καταναλωτές που ανησυχούν για τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις των αγορών τους.
Η ώθηση προς τη βιωσιμότητα, η οποία τροφοδοτείται από την ΤΝ, δεν είναι απλώς μια ηθική ή περιβαλλοντική επιταγή – γίνεται επίσης σημαντικός παράγοντας για την οικονομική ανταγωνιστικότητα. Οι εταιρείες που μπορούν να μειώσουν τα απόβλητα, να ελαχιστοποιήσουν το περιβαλλοντικό τους αποτύπωμα και να προσφέρουν στους καταναλωτές μεγαλύτερη διαφάνεια είναι πιθανό να δουν τόσο φήμη όσο και οικονομικά οφέλη.

Τα οικονομικά οφέλη της τεχνολογικής υιοθέτησης
Οι οικονομικές επιπτώσεις των τεχνολογιών AI και IoT στη βιομηχανία τροφίμων είναι σημαντικές. Οι μεγάλες εταιρείες βλέπουν ήδη απόδοση των επενδύσεών τους στην ΤΝ. Για παράδειγμα, η ενσωμάτωση της ΤΝ στην αλυσίδα εφοδιασμού της Coca-Cola έχει βελτιώσει τη λειτουργική αποτελεσματικότητα, έχει μειώσει το κόστος και έχει αυξήσει τα περιθώρια κέρδους. Η καθοδηγούμενη από την ΤΝ προσέγγιση της εταιρείας στην παραγωγή της επέτρεψε να διατηρήσει σταθερή ποιότητα σε όλες τις παγκόσμιες δραστηριότητές της, ενώ παράλληλα ενίσχυσε τη δέσμευση των πελατών μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Παρομοίως, η PepsiCo έχει αποκομίσει οικονομικά οφέλη από την ανάπτυξη προϊόντων με τεχνητή νοημοσύνη, επιτυγχάνοντας μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα στην κυκλοφορία νέων προϊόντων και δημιουργώντας έσοδα 86 δις. δολαρίων το 2022.
Η Nestlé, επίσης, έχει αποδείξει πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε βιώσιμη ανάπτυξη. Η εταιρεία αύξησε τον προϋπολογισμό Ε&Α της κατά 10% το 2024 για να επικεντρωθεί σε πρωτοβουλίες AI, συμπεριλαμβανομένης της αυτοματοποίησης του ποιοτικού ελέγχου και της βελτίωσης των logistics παράδοσης. Οι επενδύσεις αυτές επέτρεψαν στη Nestlé να εξορθολογήσει τις λειτουργίες της και να διαχειριστεί καλύτερα το κόστος, συμβάλλοντας στη μακροπρόθεσμη οικονομική βιωσιμότητα.
Για παρόχους τεχνολογίας όπως η Zebra Technologies, η οποία παράγει έξυπνα ράφια με δυνατότητα IoT, τα οικονομικά οφέλη είναι εξίσου σαφή. Βοηθώντας τους λιανοπωλητές να βελτιστοποιήσουν τη διαχείριση των αποθεμάτων και να μειώσουν το εργατικό κόστος, η Zebra είδε αύξηση 8% στα έσοδα του τμήματος IoT το 2023. Αυτά τα παραδείγματα δείχνουν ότι οι τεχνολογίες AI και IoT δεν ενισχύουν απλώς την αποδοτικότητα και τη βιωσιμότητα – οδηγούν επίσης σε σημαντικές οικονομικές αποδόσεις για τις εταιρείες που είναι πρόθυμες να τις αγκαλιάσουν.

Ένα μέλλον που διαμορφώνεται από την τεχνολογία
Η βιομηχανία τροφίμων βρίσκεται εν μέσω ενός τεχνολογικού μετασχηματισμού που υπόσχεται να αναδιαμορφώσει όχι μόνο τον τρόπο παραγωγής, διανομής και κατανάλωσης των τροφίμων αλλά και τον τρόπο με τον οποίο επηρεάζει την παγκόσμια οικονομία. Από τη γεωργία ακριβείας και την εξατομικευμένη διατροφή με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη έως τη διαφάνεια της αλυσίδας εφοδιασμού και τη βιώσιμη συσκευασία, η τεχνολογία προσφέρει λύσεις σε ορισμένες από τις πιο πιεστικές προκλήσεις του κλάδου.
Καθώς οι εταιρείες συνεχίζουν να υιοθετούν αυτές τις τεχνολογίες, έχουν να κερδίσουν όχι μόνο σε λειτουργική αποδοτικότητα και εξοικονόμηση κόστους, αλλά και στην εμπιστοσύνη των καταναλωτών και στην αφοσίωση των εμπορικών σημάτων. Τα οικονομικά οφέλη είναι ήδη εμφανή, με ηγέτες του κλάδου όπως η Coca-Cola, η PepsiCo και η Nestlé να αποδεικνύουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει τα έσοδα και να βελτιώσει την κερδοφορία.
Επιπλέον, η κίνηση της βιομηχανίας προς μεγαλύτερη βιωσιμότητα, με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, θα αποτελέσει πιθανότατα βασικό στοιχείο διαφοροποίησης στην αγορά.
Η βιομηχανία τροφίμων του αύριο θα είναι πιο αποτελεσματική, διαφανής και θα ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις των καταναλωτών, χάρη στην ενσωμάτωση της AI, του IoT και άλλων προηγμένων τεχνολογιών. Οι οικονομικές, περιβαλλοντικές και κοινωνικές επιπτώσεις αυτού του μετασχηματισμού θα είναι βαθιές, προαναγγέλλοντας μια νέα εποχή στον τρόπο με τον οποίο σκεφτόμαστε για την παραγωγή και την κατανάλωση τροφίμων.

Και ο αντίλογος
Ο αντίλογος για τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης και του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) στη βιομηχανία τροφίμων επικεντρώνεται σε διάφορα ζητήματα που αφορούν την ηθική, την τεχνολογία και την κοινωνία. Εδώ είναι μερικές από τις πιο συχνές αντιρρήσεις:
Κόστος εγκατάστασης και συντήρησης: Οι μικρότερες επιχειρήσεις μπορεί να δυσκολευτούν να επενδύσουν σε τεχνολογίες AI και IoT, καθώς το αρχικό κόστος για την εγκατάσταση αυτών των συστημάτων μπορεί να είναι ιδιαίτερα υψηλό. Επιπλέον, η συντήρηση και η αναβάθμιση αυτών των συστημάτων απαιτούν συνεχή επένδυση, κάτι που δεν είναι εφικτό για όλες τις εταιρείες.
Ασφάλεια δεδομένων και ιδιωτικότητα: Η εφαρμογή του IoT στη βιομηχανία τροφίμων, μέσω της συλλογής και ανάλυσης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, εγείρει ανησυχίες για την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων. Οι εταιρείες που διαχειρίζονται αυτά τα δεδομένα ενδέχεται να τα χρησιμοποιήσουν για εμπορικούς ή αμφίβολους σκοπούς, ενώ υπάρχει και ο κίνδυνος κυβερνοεπιθέσεων σε κρίσιμες υποδομές της βιομηχανίας τροφίμων. Ηθικά και κοινωνικά ζητήματα: Ορισμένοι θεωρούν ότι η χρήση τεχνολογιών AI για τη βελτιστοποίηση της παραγωγής τροφίμων μπορεί να δημιουργήσει ανισότητες. Για παράδειγμα, η πρόσβαση σε εξατομικευμένες διατροφικές επιλογές μέσω AI μπορεί να είναι διαθέσιμη μόνο σε καταναλωτές με υψηλότερο εισόδημα, αφήνοντας εκτός τους λιγότερο προνομιούχους. Επίσης, η μηχανική παρακολούθηση της γεωργίας μπορεί να επηρεάσει την τοπική αυτονομία και τις παραδοσιακές πρακτικές.
Περιβαλλοντικές επιπτώσεις: Αν και οι τεχνολογίες AI και IoT στοχεύουν στη μείωση των αποβλήτων και την αύξηση της αποδοτικότητας, η ενεργειακή κατανάλωση και η ανάγκη για ηλεκτρονικές υποδομές μπορούν να έχουν αρνητικές περιβαλλοντικές επιπτώσεις. Τα συστήματα αυτά απαιτούν ενέργεια και πόρους για τη λειτουργία τους, γεγονός που μπορεί να συμβάλει στην κλιματική αλλαγή, αν δεν συνοδεύονται από βιώσιμες πηγές ενέργειας.
Ο αντίλογος συνοψίζεται στην ανησυχία ότι οι τεχνολογίες αυτές μπορεί να ωφελήσουν κάποιους τομείς, αλλά ταυτόχρονα να επιδεινώσουν κοινωνικά και οικονομικά προβλήματα αν δεν εφαρμοστούν με προσοχή.

Συνδυάζοντας τεχνολογία και ανάπτυξη ανθρώπινων δεξιοτήτων στο Mega Plant Σχηματαρίου
Τάκης Καραπατούχας, Schimatari Plant Manager, Coca-Cola HBC
Είμαστε πραγματικά περήφανοι για την εξέλιξη της τεχνολογίας και των καλών πρακτικών ψηφιακού μετασχηματισμού που είναι σε εξέλιξη τα τελευταία 3 χρόνια στο Mega Plant του Σχηματαρίου. Σημείο αναφοράς στη μετάβαση του εργοστασίου σε ένα πιο σύγχρονο τεχνολογικό περιβάλλον αποτελεί το σύστημα Digital Manufacturing Platform (DMP), το οποίο βοηθάει στην βελτιστοποίηση των διαδικασιών μας. Πρόκειται για ένα νέο αναβαθμισμένο σύστημα επίβλεψης των γραμμών παραγωγής, το οποίο προσφέρει ένα δυναμικό IoT περιβάλλον παρακολούθησης σημαντικών δεικτών παραγωγικότητας αλλά και ελέγχου της κατανάλωσης πόρων όπως το νερό και η ενέργεια. Με τη βοήθεια του συστήματος DMP εκσυγχρονίζουμε επίσης τη διαδικασία διασφάλισης της ποιότητας παραγωγής, λαμβάνοντας σε πραγματικό χρόνο ειδοποιήσεις από την online καταγραφή και ανάλυση κρίσιμων παραμέτρων, με περαιτέρω δυνατότητα αυτοματοποιημένης παρέμβασης στην ροή της παραγωγής (π.χ. με παύσεις ή απομόνωση αντιδειγμάτων), όπου αυτό χρειάζεται. Την ίδια στιγμή, επενδύουμε στη βελτιστοποίηση όλων των διαδικασιών μας μέσω της υιοθέτησης νέων τεχνολογιών.

Ενδεικτικά παραδείγματα της εξέλιξης μας σε αυτόν τον τομέα αποτελούν οι εφαρμογές ψηφιοποίησης πληροφοριακού υλικού όπως το «Connected Worker», που επιτρέπει σε όλους τους εργαζομένους να έχουν ηλεκτρονική πρόσβαση σε όλο το απαραίτητο υλικό για πλειάδα λειτουργιών του εργοστασίου, και τεχνολογίες Επαυξημένης Πραγματικότητας (augmented reality) όπως το «Vision Picking», που διευκολύνει σημαντικά τη διαδικασία επιλογής προϊόντων μέσα στην αποθήκη, μέσω της χρήσης «έξυπνων» γυαλιών. Σε ένα δεύτερο επίπεδο, αξιοποιούμε και ακόμα πιο καινοτόμες τεχνολογίες όπως το 3D printing ανταλλακτικών, το 3D Modelling και το Digital Twin Analysis. Μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις, είναι να μπορέσει η ταχύτητα ανάπτυξης και υιοθέτησης των καινοτόμων αυτών εργαλείων να συμβαδίσει με την ταχύτητα εκμάθησης και αφομοίωσης τους από το ανθρώπινο δυναμικό μας. Η φιλοσοφία μας είναι ότι η καινοτομία πρέπει να συνδυάζεται άρρηκτα με τη συνεχή επένδυση στην ανάπτυξη των ανθρώπων μας, και σε αυτό το πλαίσιο φροντίζουμε διαρκώς για τη εξέλιξη των ψηφιακών δεξιοτήτων τους, αλλά και με συνεχή αναπροσαρμογή των διαδικασιών μας με βάση τις ανάγκες τους.

General Mills: Πώς το Industry 4.0 μετασχηματίζει την παραγωγή
Δημήτρης Πολυζώης, Plant Manager, Εργοστάσιο Οινοφύτων
Στη General Mills έχουμε ενσωματώσει στη λειτουργία μας σύγχρονες τεχνολογίες Industry 4.0 στον τρόπο που παράγουμε και διακινούμε τα προϊόντα μας, με στόχο τη διαρκή βελτιστοποίηση της παραγωγικής διαδικασίας. Στην κατεύθυνση της καινοτομίας και ενίσχυσης της ανταγωνιστικότητας έχουμε επενδύσει σε πρωτοποριακά εργαλεία και συστήματα που ενισχύουν τη συνολική αποδοτικότητα της παραγωγικής διαδικασίας της μονάδας. Ειδικά ως προς το σκέλος της παραγωγής, ένα από τα πιο αξιοσημείωτα εργαλεία είναι το σύστημα Connected Worker. Πρόκειται για ένα σύστημα διασύνδεσης πληροφοριών, μέσω του οποίου οι πληροφορίες που ξεκινούν από τον χειριστή φτάνουν άμεσα σε διάφορα τμήματα της παραγωγής, όπως τον ποιοτικό έλεγχο και τη συντήρηση. Το συγκεκριμένο σύστημα έχει βελτιώσει σημαντικά την ταχύτητα αναγνώρισης και επίλυσης τεχνικών σφαλμάτων, προωθώντας παράλληλα την πρόληψη πιθανών συμβάντων. Η ενίσχυση της συνεργασίας μεταξύ των τμημάτων έχει συμβάλλει στη μείωση του χρόνου διακοπής της παραγωγής και στη μεγιστοποίηση της απόδοσης.
Επιπλέον, η χρήση των συστημάτων Power BI και Historian databases μας επιτρέπει να παρακολουθούμε πληθώρα παραμέτρων σε πραγματικό χρόνο, όπως οι αποδόσεις υλικών, η λειτουργία των μηχανημάτων και η απόδοση της παραγωγικής διαδικασίας. Τα εν λόγω συστήματα μας βοηθούν κατά την διεξαγωγή δοκιμών, σε ρυθμίσεις βελτιστοποίησης του εξοπλισμού ή κατά την αξιολόγηση υλικών και προμηθευτών. Τα δεδομένα που συλλέγονται είναι καθοριστικά για τη λήψη στρατηγικών αποφάσεων που αφορούν τη βελτιστοποίηση της παραγωγής, τη μείωση των αποβλήτων και τη βελτίωση της συνολικής ποιότητας των προϊόντων μας.

Η εφαρμογή νέων τεχνολογιών φέρνει μαζί και νέες προκλήσεις, όπως η ανάγκη για διαρκή εκπαίδευση και εξειδίκευση, καθώς το ανθρώπινο δυναμικό καλείται να αναπτύξει νέες δεξιότητες σε ψηφιακά εργαλεία και αναλύσεις δεδομένων. Οι διαδικασίες του reskilling και upskilling είναι ουσιαστικής σημασίας, καθώς οι εργαζόμενοι εξοικειώνονται σε ένα πλήρως ψηφιακό περιβάλλον, όπου η καταγραφή σε χαρτί αποτελεί παρελθόν. Παράλληλα, η πολυπλοκότητα των συστημάτων απαιτεί προσαρμοστικότητα στην ανάλυση μεγάλου όγκου πληροφοριών που προκύπτει, έτσι ώστε να ληφθούν έγκαιρες και ορθές αποφάσεις. Η επιτυχία στην αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων θα καθορίσει την ικανότητά και το εύρος να αξιοποιούμε πλήρως τις δυνατότητες των νέων τεχνολογιών και να διατηρούμε το ανταγωνιστικό μας πλεονέκτημα στην αγορά.

Hellenic Catering: Στόχος η πλήρης διασύνδεση του εργοστασίου Σίνδου
Άγγελος Παντέλογλου, Διευθυντής Εργοστασίου
Η Hellenic Catering είναι ηγέτης στην ελληνική αγορά τροφίμων, με πάνω από 40 χρόνια τεχνογνωσίας, κι εξειδικευόμαστε στην παραγωγή υψηλής ποιότητας προϊόντων. Στο εργοστάσιο μας στη Σίνδο Θεσσαλονίκης παράγουμε 4 κατηγορίες προϊόντων: έτοιμο φαγητό, κρεατοσκευάσματα, burgers και sauces & dressings. Το εργοστάσιο της Hellenic Catering είναι, ίσως, το μοναδικό στην Ελλάδα που μπορεί και παράγει αυτές τις κατηγορίες προϊόντων μέσα στον ίδιο χώρο. Αυτή η μοναδικότητα δημιουργεί και πολυπλοκότητα στις διαδικασίες παραγωγής. Επιπλέον, η ανάγκη για εγκατάσταση διεργασιών Λιτής Παραγωγής, που θα βελτιώσουν την απόδοση, και η έλλειψη εξειδικευμένου προσωπικού αποτελούν τις προκλήσεις, οι οποίες μας οδήγησαν να επενδύσουμε σε τεχνολογίες Industry 4.0. Η πρώτη τεχνολογία που ήδη χρησιμοποιούμε είναι το Cloud Computing, το οποίο θεωρούμε ως το απαραίτητο εργαλείο ψηφιοποίησης και αποθήκευσης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων. Με αυτή την τεχνολογία έχουμε βελτιώσει την επικοινωνία ανάμεσα στα εμπλεκόμενα μέρη της παραγωγής και αποτελεί τη βάση για την επένδυση μας στην τεχνολογία Internet of Things IoT. Με αυτό το εργαλείο, προχωράμε στη διασύνδεση ανάμεσα στις μηχανές παραγωγής και τη συλλογή μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων παραγωγής. Τα οφέλη αυτής της επένδυσης είναι η λήψη δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, επομένως και η άμεση λήψη αποφάσεων, η μείωση του άεργου παραγωγικού χρόνου των μηχανών, με αποτέλεσμα τη μείωση του κόστους παραγωγής. Στα μελλοντικά μας σχέδια περιλαμβάνονται η περαιτέρω επένδυση διασύνδεσης όλου του εργοστασίου Σίνδου, τη χρήση ρομποτικών εφαρμογών για την τυποποίηση της παραγωγής και περαιτέρω μείωση του κόστους παραγωγής και, τέλος, τη χρήση εφαρμογών Αrtificial Ιntelligence (AI) με σκοπό την αύξηση της αποδοτικότητας.