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:

1. Оценка текущих производственных процессов:
2. Анализ потребностей: определите, где цифровые технологии могут повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество продукции.
3. Идентификация проблем: выявите препятствия и слабые места в текущих производственных процессах, которые можно устранить с помощью цифровых решений.
4. Планирование и подготовка:
5. Формирование команды: сформируйте команду, которая будет отвечать за внедрение технологии и поддержку проекта.
6. Установление цели: определите конкретные цели, которых необходимо достичь при внедрении цифровых технологий.
7. Выбор последующих технологий: изучите различные технологические решения и выберите те, которые соответствуют вашим требованиям и бюджету.
8. Пилотирование и тестирование:
9. Проведение тестирования: проведите пилотный или тестовый запуск выбранных технологий в ограниченном масштабе, чтобы оценить их эффективность и влияние на достижение целей.
10. Сбор обратной связи: оценивайте результаты и получайте отзывы от сотрудников, работающих с новыми технологиями, для выявления и решения потенциальных проблем.
11. Развертывание и масштабирование:
12. Интеграция и обучение персонала: необходимо обеспечить правильное внедрение выбранных технологий, обучить персонал и предоставить ему необходимую поддержку.
13. Постепенное масштабирование: после успешного тестирование начните постепенное внедрение технологий на всех предприятиях или в конкретных производственных подразделениях.
14. Оценка и оптимизация:
15. Мониторинг и измерение результатов: оценивайте эффективность технологий на основе ваших целей.
16. Внесение изменений и улучшений: включает оценку данных и внесение корректировок и улучшений для оптимизации производственного процесса.
17. Постоянное развитие:
18. Инновации и развитие: следите за новыми технологиями и производственными инновациями, чтобы постоянно совершенствовать процессы.
19. Культура постоянного совершенствования: внедрите культуру, которая поощряет и поддерживает поиск новых методов и технологий для улучшения процессов.
20. 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

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. Girija, Patil; Mareena, John; Fenny, Jin; Swapna, Kandula; and Kaewkhiaolueang, Ketsaraporn, "Amazon Robotic Service (ARS)" (2021). Engineering and Technology Management Student Projects.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. Али, Б. А. Цифровые технологии в развитии пищевой промышленности / Б. А. Али // Вестник Академии знаний. – 2020. – № 41(6). – С. 23-27.
11. Connolly, Christine. 2007. “Sensor Trends in Processing and Packaging of Foods and Pharmaceuticals.” Sensor Review 27 (2): 103–8.
12. 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.
13. Sand, Claire. 2017. “Capturing More Value From Packaging”. Food Technology. Volume 71, No. 12.
14. 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).