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1. Análise de antecedentes e pontos problemáticos
Visão geral da empresa:
Uma empresa alimentícia é uma grande fabricante de alimentos assados, com foco na produção de torradas fatiadas, pães de sanduíche, baguetes e outros produtos, com uma produção diária de 500.000 sacos, e fornece para supermercados e redes de restaurantes em todo o país. Nos últimos anos, a empresa enfrentou os seguintes desafios devido à crescente atenção do consumidor à segurança alimentar:

Aumento de reclamações sobre objetos estranhos: consumidores têm relatado repetidamente que objetos estranhos de metal (como fios, restos de lâminas, grampos, etc.) foram misturados ao pão, resultando em danos à reputação da marca.
Complexidade da linha de produção: O processo de produção envolve múltiplos processos, como mistura de matéria-prima, conformação, cozimento, fatiamento e embalagem. Matérias metálicas estranhas podem ser provenientes de matérias-primas, desgaste de equipamentos ou erros de operação humana.
Métodos de detecção tradicionais insuficientes: a inspeção visual artificial é ineficiente e não consegue detectar objetos estranhos internos; os detectores de metais só conseguem reconhecer metais ferromagnéticos e são insuficientemente sensíveis a metais não ferrosos (como alumínio, cobre) ou pequenos fragmentos.

Requisitos principais:
Obtenha detecção de objetos estranhos metálicos totalmente automática e de alta precisão (abrangendo ferro, alumínio, cobre e outros materiais, com uma precisão mínima de detecção de ≤0,3 mm).
A velocidade de inspeção deve corresponder à linha de produção (≥6000 pacotes/hora) para evitar se tornar um gargalo na produção.
Os dados são rastreáveis e atendem aos requisitos de certificação ISO 22000 e HACCP.

‌2. Soluções e Implantação de Dispositivos‌
Seleção do equipamento: Utilize a máquina de raios X para objetos estranhos em alimentos da marca Fanchi Tech, com os seguintes parâmetros técnicos:

Capacidade de detecção: pode identificar objetos estranhos, como metal, vidro, plástico rígido, cascalho, etc., e a precisão de detecção de metais chega a 0,2 mm (aço inoxidável).
Tecnologia de imagem: tecnologia de raios X de dupla energia, combinada com algoritmos de IA para analisar imagens automaticamente, distinguindo as diferenças em matéria estranha e densidade de alimentos.
‌Velocidade de processamento‌: até 6000 pacotes/hora, suporta detecção dinâmica de pipeline.
Sistema de exclusão: Dispositivo de remoção de jato pneumático, tempo de resposta <0,1 segundos, garantindo que a taxa de isolamento do produto problemático seja >99,9%.
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Posição do Ponto de Risco:
Link de recebimento de matéria-prima: Farinha, açúcar e outras matérias-primas podem estar misturadas com impurezas metálicas (como embalagens de transporte danificadas por fornecedores).
Mistura e formação de elos: As lâminas do misturador se desgastam e resíduos metálicos são produzidos, permanecendo resíduos metálicos no molde.
Elos de fatiamento e embalagem: A lâmina do fatiador quebra e as partes metálicas da linha de embalagem caem.
Instalação de equipamentos:
Instale uma máquina de raio X antes (depois das fatias) para detectar as fatias de pão moldadas, mas não compactadas (Figura 1).
O equipamento é conectado à linha de produção e a detecção é acionada por sensores fotoelétricos para sincronizar o ritmo de produção em tempo real.
Configurações de parâmetros:
Ajuste o limite de energia dos raios X de acordo com a densidade do pão (pão macio vs. baguete dura) para evitar detecção incorreta.
Defina o limite de alarme de tamanho de objeto estranho (metal ≥0,3 mm, vidro ≥1,0 mm).
‌3. Efeito da implementação e verificação de dados‌
Desempenho de detecção:

Taxa de detecção de objetos estranhos: durante a operação de teste, 12 eventos de objetos estranhos de metal foram interceptados com sucesso, incluindo fios de aço inoxidável de 0,4 mm e detritos de lascas de alumínio de 1,2 mm, e a taxa de detecção de vazamento foi de 0.
‌Taxa de alarmes falsos‌: por meio da otimização do aprendizado de IA, a taxa de alarmes falsos caiu de 5% no estágio inicial para 0,3% (como o caso de julgar erroneamente bolhas de pão e cristais de açúcar como objetos estranhos é bastante reduzido).
Benefícios econômicos:

Economia de custos:
Reduziu 8 pessoas em cargos artificiais de inspeção de qualidade, economizando cerca de 600.000 yuans em custos anuais de mão de obra.
Evite potenciais eventos de recall (estima-se, com base em dados históricos, que a perda de um único recall excede 2 milhões de yuans).
Melhoria da eficiência: A eficiência geral da linha de produção aumentou em 15%, porque a velocidade de inspeção corresponde exatamente à da máquina de embalagem e não há espera para desligamento.
‌Qualidade e Melhoria da Marca‌:
A taxa de reclamações dos clientes caiu 92%, e foi certificada por um fornecedor de marca de catering de rede "Zero Foreign Materials", e o volume de pedidos aumentou 20%.
Gere relatórios diários de qualidade por meio de dados de inspeção, realize a rastreabilidade de todo o processo de produção e passe com sucesso na revisão do BRCGS (Global Food Safety Standard).

‌4. Detalhes de operação e manutenção‌
Treinamento de Pessoas:
O operador precisa dominar o ajuste de parâmetros do equipamento, a análise de imagens (a Figura 2 mostra uma comparação típica de imagens de objetos estranhos) e o processamento de códigos de falhas.
A equipe de manutenção limpa a janela do emissor de raios X semanalmente e calibra a sensibilidade mensalmente para garantir a estabilidade do dispositivo.
Otimização Contínua:
Os algoritmos de IA são atualizados regularmente: acumulando dados de imagens de objetos estranhos e otimizando recursos de reconhecimento de modelos (como distinguir sementes de gergelim de detritos metálicos).
Escalabilidade do equipamento: interfaces reservadas, que podem ser conectadas ao sistema MES da fábrica no futuro para realizar o monitoramento de qualidade em tempo real e a vinculação do cronograma de produção.

‌5. Conclusão e Valor da Indústria‌
Com a introdução da máquina de raios X para objetos estranhos em alimentos da Fanchi Tech, uma empresa alimentícia não apenas solucionou os perigos ocultos de objetos estranhos metálicos, como também transferiu o controle de qualidade da "pós-remediação" para a "pré-prevenção", tornando-se um exemplo de referência em atualizações inteligentes na indústria de panificação. Essa solução pode ser reutilizada para outros alimentos de alta densidade (como massa congelada e pão de frutas secas), proporcionando às empresas garantias completas de segurança alimentar.