УДК 330.47
Разработка рекомендаций по внедрению цифровых технологий в упаковочные процессы предприятия
Серов Андрей Егорович – магистрант Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Аннотация: В статье анализируются современные тенденции и возможности в области внедрения цифровых технологий и автоматизации в процессы упаковки продукции на предприятиях. Основное внимание уделяется таким технологиям, как Интернет вещей (IoT), большие данные, машинное зрение (MV) и дополненная реальность (AR), а также их потенциалу для оптимизации и улучшения процессов упаковки.
На основе анализа мировых практик и кейсов компаний был разработан комплекс рекомендаций, направленных на успешное внедрение цифровых технологий в упаковочные процессы предприятий. Этот набор рекомендаций включает стратегии и шаги, необходимые для внедрения инновационных технологий в процессы производства упаковки. Представленный анализ и рекомендации служат практическим руководством для организаций, стремящихся повысить эффективность, качество и конкурентоспособность своих упаковочных процессов за счет использования современных цифровых технологий.
Ключевые слова: цифровые технологии, автоматизация производства, интернет вещей, большие данные, машинное зрение, дополненная реальность, упаковочные процессы.
В современном бизнесе упаковочные процессы играют ключевую роль в обеспечении эффективности и конкурентоспособности предприятий. С развитием цифровых технологий открываются новые перспективы оптимизации этих процессов, повышения производительности и минимизации затрат. Целью данной статьи является разработка рекомендаций по успешному внедрению цифровых инноваций в упаковочные процессы предприятий. Анализ существующих технологий, оценка потенциала и разработка стратегий являются важными шагами в обеспечении эффективного управления процессами упаковки. В результате статьи ожидается разработка практических рекомендаций, которые помогут оптимизировать и улучшить упаковочную деятельность с использованием современных цифровых технологий.
Одним из основных трендов упаковочной отрасли является автоматизация упаковочных процессов. Автоматизация может повысить производительность и скорость производства, уменьшить количество ошибок, снизить производственные затраты и улучшить качество продукции.
Сам термин «автоматизация» означает направление технического прогресса, использующее различные технические средства и математические методы с целью освобождения людей от участия в информационных и производственных процессах, включая получение, преобразование, передачу и использование информации [1].
Современные автоматизированные технологии производства включают в себя системы точной упаковки продукции в различные материалы. Эти гибкие системы адаптируются к различным формам упаковки, допуская ошибки и улучшая качество упаковки [2].
Важным элементом автоматизации является использование промышленных роботов при упаковке продукции, что приносит множество преимуществ: экономию ресурсов, повышение производительности и улучшение качества продукции. Роботы могут автоматически поддерживать меры защиты, которые снижают температуру и затраты на рабочую силу. Они также повышают безопасность, поскольку оснащены датчиками для обнаружения опасных ситуаций [3].
Однако автоматизация требует значительных инвестиций и обучения персонала. Некоторым компаниям может быть сложно внедрить автоматизацию из-за отсутствия опыта работы с технологиями. Также могут возникнуть трудности с упаковкой продукции нестандартных форм и размеров, а также продуктов питания с соблюдением требований гигиены и безопасности. Несмотря на это, автоматизация обычно ускоряет производство и повышает эффективность, особенно для компаний с большими объемами продукции [4-5].
Одним из наиболее широко используемых типов роботов являются роботы-манипуляторы, способные выполнять различные задачи, связанные с упаковкой товаров. Amazon внедрил роботов-манипуляторов, таких как роботы Kiva Systems, для упрощения упаковки на своих складах. Они перемещают полки с товарами, усложняя процесс доставки. Кроме того, Amazon создала собственную упаковочную систему ARPS, которая использует роботов-манипуляторов и системы видеонаблюдения для индивидуальной упаковки продуктов [6].
Помимо автоматизации, важным трендом, который стремительно меняет упаковочную отрасль, является цифровизация производства. Вместе с использованием роботов и автоматизированных систем цифровые технологии и оцифрованные данные становятся ключевыми элементами трансформации производственных процессов. Цифровизация упаковочных процессов – ключевой тренд, позволяющий компаниям оптимизировать производство и улучшить качество упаковки. Она основана на использовании цифровых технологий и данных в режиме реального времени для оптимизации процессов. Эти технологии включают алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяющие оптимизировать параметры упаковки и управлять запасами более эффективно. Однако, внедрение требует квалифицированного персонала и значительных инвестиций в оборудование и обучение [7-8].
Использование Интернета вещей (IoT) и больших данных в процессах упаковки повышает эффективность, качество и безопасность продукции. Сбор и анализ данных о работе оборудования и состоянии упаковки в режиме реального времени позволяет быстро реагировать на изменения, предотвращать порчу товара и оптимизировать процессы. Анализ больших объемов данных помогает выявить закономерности, оптимизировать параметры упаковки, улучшить контроль качества и оптимизировать логистику для снижения затрат и повышения конкурентоспособности [9-10].
Использование машинного зрения и дополненной реальности в процессах упаковки повышает эффективность и качество упаковки продукции. Машинное зрение обеспечивает автоматический контроль качества, обнаруживает дефекты и ошибки, сокращает отходы и повышает эффективность [11]. Дополненная реальность обучает операторов, оптимизирует компоновку продукции и упрощает задачи оператора, повышая точность и контроль в процессе упаковки [12].
Компания PepsiCo использует технологию Интернета вещей и анализирует большие данные для управления запасами и прогнозирования количества продуктов питания. Технология IoT позволяет собирать данные с упаковочных линий, складов и транспорта, а затем использовать большие данные для анализа этих данных и определения оптимального запаса товаров [13].
В свою очередь, Nestle использует технологии машинного зрения и дополненной реальности для контроля качества своей продукции на упаковочной линии. Технология дополненной реальности позволяет операторам увидеть виртуальную модель упаковки и проверить, соответствует ли она стандартам качества. Технология машинного зрения используется для автоматического контроля качества на основе анализа изображения. Компания начала использовать технологии искусственного интеллекта в сочетании с машинным зрением. Они использовали камеру для 2D-снимков, которая «обучается» с помощью интегрированного программного обеспечения глубокого обучения «dStudio» от SICK AppSpace [14]. С помощью этого веб-сервиса нейронные сети можно «обучить» на изображениях закрытого ковша в различных положениях. Глубокое обучение позволяет системе быстро решать проблемы и принимать решения, подобно тому, как люди поступали бы в подобной ситуации, но с гораздо большей скоростью.
Изучив успешные кейсы крупных западных компаний, был разработан список рекомендации для внедрения цифровых технологий в упаковочные процессы предприятия, который включает в себя следующие шаги:
- Оценка текущих производственных процессов:
- Анализ потребностей: определите, где цифровые технологии могут повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество продукции.
- Идентификация проблем: выявите препятствия и слабые места в текущих производственных процессах, которые можно устранить с помощью цифровых решений.
- Планирование и подготовка:
- Формирование команды: сформируйте команду, которая будет отвечать за внедрение технологии и поддержку проекта.
- Установление цели: определите конкретные цели, которых необходимо достичь при внедрении цифровых технологий.
- Выбор последующих технологий: изучите различные технологические решения и выберите те, которые соответствуют вашим требованиям и бюджету.
- Пилотирование и тестирование:
- Проведение тестирования: проведите пилотный или тестовый запуск выбранных технологий в ограниченном масштабе, чтобы оценить их эффективность и влияние на достижение целей.
- Сбор обратной связи: оценивайте результаты и получайте отзывы от сотрудников, работающих с новыми технологиями, для выявления и решения потенциальных проблем.
- Развертывание и масштабирование:
- Интеграция и обучение персонала: необходимо обеспечить правильное внедрение выбранных технологий, обучить персонал и предоставить ему необходимую поддержку.
- Постепенное масштабирование: после успешного тестирование начните постепенное внедрение технологий на всех предприятиях или в конкретных производственных подразделениях.
- Оценка и оптимизация:
- Мониторинг и измерение результатов: оценивайте эффективность технологий на основе ваших целей.
- Внесение изменений и улучшений: включает оценку данных и внесение корректировок и улучшений для оптимизации производственного процесса.
- Постоянное развитие:
- Инновации и развитие: следите за новыми технологиями и производственными инновациями, чтобы постоянно совершенствовать процессы.
- Культура постоянного совершенствования: внедрите культуру, которая поощряет и поддерживает поиск новых методов и технологий для улучшения процессов.
- Успешное внедрение цифровых технологий в упаковочные процессы требует не только технического планирования, но и участие и поддержку всех сотрудников предприятия.
Заключение
В настоящей статье представлен обширный обзор цифровых технологий и их роли в процессах упаковки на предприятии. Кроме того, был представлен список рекомендаций, который включает в себя шаги по успешному внедрению цифровых технологий в процессы упаковки. Этот список охватывает не только технические аспекты, но и факторы кадрового обеспечения, обучения и стратегического планирования.
Цифровизация процессов упаковки не только повышает эффективность и качество продукции, но и способствует созданию более конкурентоспособного и адаптивного предприятия в современном деловом мире. Последовательное внедрение цифровых технологий, представленных в этой статье, в соответствии с рекомендациями позволит компаниям добиться максимальной отдачи от своих инвестиций, повысить эффективность производства и обеспечить устойчивый рост.
Список литературы
- Бабкин, А.А. К вопросу об определении терминов «автоматизация» и «автоматизированные системы» / А. А. Бабкин, И. В. Огурцов // Актуальные вопросы совершенствования системы подготовки сотрудников уголовно-исполнительной системы с применением информационных компьютерных технологий : сборник материалов научно-практического семинара, Вологда, 28 октября 2021 года / Федеральная служба исполнения наказаний, Вологодский институт права и экономики. – Вологда: Вологодский институт права и экономики Федеральной службы исполнения наказаний, 2022. – С. 100-105.
- Prasad, Aashika, Gowtham M, Mohanraman S, and Suresh M. 2020. “Automatic Sorting Machine.” International Research Journal of Multidisciplinary Technovation, January. Asian Research Association, 7–12.
- Bader, Farah, and Shahin Rahimifard. 2020. “A Methodology for the Selection of Industrial Robots in Food Handling.” Innovative Food Science and Emerging Technologies 64 (August). Elsevier Ltd.
- Автоматизация процессов расфасовки жидких продуктов в условиях малых производств / В. С. Безменов, В. А. Ефремов, В. В. Руднев, А. А. Тагаевская. – Москва : Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2007. – 78 с.
- Арсентьева, Т. М. Проблемы внедрения гибких производственных систем в мелкосерийном и единичном производстве / Т. М. Арсентьева, Е. Г. Бурмистров // Великие реки - 2020 : Труды 22-го международного научно-промышленного форума, Нижний Новгород, 27–29 мая 2020 года. – Нижний Новгород: Волжский государственный университет водного транспорта, 2020. – С. 20.
- Girija, Patil; Mareena, John; Fenny, Jin; Swapna, Kandula; and Kaewkhiaolueang, Ketsaraporn, "Amazon Robotic Service (ARS)" (2021). Engineering and Technology Management Student Projects.
- Sadeghi, Kambiz, Jongkyoung Kim, and Jongchul Seo. 2022. “Packaging 4.0: The Threshold of an Intelligent Approach.” Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety 21 (3). John Wiley and Sons Inc: 2615–38.
- Чукавина, М. А. Цифровые инновации в упаковочных решениях / М. А. Чукавина, Э. М. Гильманова // Цифровая экономика глазами студентов : Материалы Всероссийской научной конференции, Казань, 13 апреля 2022 года / Под технической редакцией Л.Ф. Нугумановой, Н.В. Кашиной. – Казань: ИП Сагиев А.Р., 2022. – С. 387-389.
- Popa, Alexandru, Mihaela Hnatiuc, Mirel Paun, Oana Geman, D. Jude Hemanth, Daniel Dorcea, Le Hoang Son, and Simona Ghita. 2019. “An Intelligent IoT-Based Food Quality Monitoring Approach Using Low-Cost Sensors.” Symmetry 11 (3). MDPI AG.
- Али, Б. А. Цифровые технологии в развитии пищевой промышленности / Б. А. Али // Вестник Академии знаний. – 2020. – № 41(6). – С. 23-27.
- Connolly, Christine. 2007. “Sensor Trends in Processing and Packaging of Foods and Pharmaceuticals.” Sensor Review 27 (2): 103–8.
- KYGUOLIENĖ, Asta, and Reda BRAZIULYTĖ. 2022. “Application of Augmented Reality in Product Packaging: Challenges and Development Opportunities.” Management of Organizations: Systematic Research 88 (1). Walter de Gruyter GmbH: 85–100.
- Sand, Claire. 2017. “Capturing More Value From Packaging”. Food Technology. Volume 71, No. 12.
- Artificial intelligence at Nestlé: Innovative process control with deep learning [Электронный ресурс]. Официальный сайт SICK NV/SA. Режим доступа: https://www.sick.com/be/nl/sick-sensor-blog/artificial-intelligence-at-nestle-innovative-process-control-with-deep-learning/w/blog-artificial-intelligence-nestle/ (дата обращения: 02.12.2023).