Недостиг на работна ръка по време на високи сезони, несъстоятелни стандарти за ръчно класиране, големи загуби поради неразпознати скрити дефекти и стремително покачващи се разходи за обработка, които стесняват печалбите... Тези болки при сортирането ограничават мащабното развитие на предприятия в сферата на земеделските продукти (плодове, ядки, зеленчуци) и хранителната промишленост. Докато пазарното търсене към стандартизиране на качеството на продуктите се повишава, традиционните модели за класиране вече не са съвместими. Ефективно, точно и интелигентно автоматично решение за класиране е станало ключово за преодоляване на препятствията в развитието на предприятията.
4 основни болни точки на традиционните модели за класиране – изпитвате ли ги?
Повечето преработващи предприятия разчитат на ръчен труд или традиционно просто оборудване за класиране, с ясно изразени основни проблеми:
-
Ниска ефективност и високи разходи : "Трудно е да се наберат работници" по време на върхови сезони за ръчно сортиране, като дневната производителност на човек е само 0,5-1 тон; традиционното оборудване извършва едномерно класиране (напр. само по размер), с производителност под 3 тона на час. Разходите за труд + експлоатация и поддръжка заемат над 60% от общите разходи за преработка.
-
Ниска точност при класиране и нестабилно качество : При ръчната визуална оценка съществуват субективни отклонения; показатели като съдържание на захари и вътрешни увреждания не могат да бъдат установени, като точността е само 60%-70%. Традиционното оборудване няма интелигентни модули за детекция и е склонно към грешки и пропуски при сортирането, което влияе на репутацията на бранда.
-
Високи загуби и намаляване на печалбата : Недефинирани дефектни продукти, влизащи на пазара, водят до връщане на стоки в размер на 15%–20%; дефектните продукти могат също така да замърсят цели партиди. Само за плодопреработвателната индустрия годишната загуба от класиране надхвърля 10%.
-
Липса на проследимост и високи рискове от несъответствие : Традиционните модели нямат записване на данни, което затруднява постигането на пълна проследимост по целия процес и не отговаря на строгите изисквания за контрол върху качеството на храните.
Основен пробив: Интелигентната автоматична система за класиране реструктурира стойността на етапите по класиране
В сравнение с традиционните модели нашата автоматична система за класиране разчита на ключови технологии като AI визуално разпознаване и оптично засичане, осъществявайки скок от „оценка въз основа на опит“ към „вземане на решения, базирани на данни“. Това формира основни предимства в четири измерения: ефективност, точност, разходи и съответствие:
1. Умножаване на ефективността: 1 час е равен на 1 работен ден на 7 работника — вече никакви притеснения по време на висок сезон
-
Скок в обработвателната ефективност : Един ред обработва 6-15 тона на час (12-15 тона за плодове от среден размер като цитрусови и ябълки), което е еквивалентно на дневната работа на 7 работника; двойните канали могат да достигнат до 20 тона на час, адаптирайки се към капацитета през високия сезон.
-
Пълна автоматизация на процеса : От зареждане, тестване, класиране до опаковане, целият процес е без наблюдение, позволявайки непрекъсната работа 24/7 и напълно решава проблема с недостига на работна ръка по време на високи сезони.
2. Прецизно класиране: 97% точност + многомерен пълен преглед — Елиминира скрити дефекти
-
Многомерен пълен преглед : Точно идентифицира явни показатели като дефекти във външния вид (петна, следи от насекоми и др.), размер и тегло; едновременно идентифицира скрити показатели като съдържание на захар и вътрешни увреждания чрез неразрушително тестване, осъществявайки комплексно филтриране.
-
скорост на точност 97% : AI алгоритми, обучени на милиони проби, с грешка под 3%, значително надвишаващи ръчната точност от 70%; поддържа персонализирано моделиране за повече от 20 категории.
3. Намаляване на разходите и подобряване на ефективността: 80% спестяване по разходи + намаляване на загубите с 10% — директен ръст на печалбата
-
Значително намаляване на разходите : Замества ръчния труд, като намалява разходите за персонал с над 40%; обобщените разходи за обработка намаляват от 600–800 юана/тон до под 100 юана/тон, което осигурява спестяване над 80%.
-
Значително намаляване на загубите : Скоростта на загубите намалява от над 10% до под 3%, а процентът на връщанията пада под 5%, което директно увеличава печалбите.
4. Спазване на изискванията и проследимост: Пълно записване на данни — адаптиране към изискванията за качествен контрол
-
Проследимост през целия процес : Автоматично записва времето за класиране, класа, тестовите показатели и други данни, формирайки файлове за заявяване, което отговаря на изискванията за наблюдение и намалява рисковете от несъответствие.
-
Водено от данни вземане на решения : Анализът на задгрешните данни осигурява основа за оптимизация на капацитета и подобряване на качеството, което улеснява прецизната експлоатация.
Действайте сега: Отключете ново решение за намаляване на разходите и подобряване на ефективността при класирането
Традиционните модели за класиране са станали препятствие за развитието. Изборът на правилната интелигентна автоматична система за класиране е ключът за повишаване на основната конкурентоспособност на преработвателните предприятия.
Свържете се с нашите експерти по решения: предоставете категорията на продукта и изискванията за капацитет, и получете персонализирано решение безплатно!
×
Горчиви новини
EN
