97% täpsus ja 80% kulude vähenemine! Nutikas sortimine lahendab põllumajandus- ja toiduainete sortimisprobleemid

Tööjõupuudus hooajal, ebaühtlased käsitsi sortimise standardid, suured kadud tuvastamatute peidetud defektide tõttu ning kasvavad töötlemiskulud, mis pigistavad kasumit... Need sortimise valutundlikud kohad piiravad toote (puuvilja, pähklite, köögiviljade) ja toiduainete töötlemise ettevõtete ulatuslikku arengut. Kuna turu nõudlus toote kvaliteedi standardimise järjestub, ei sobi enam traditsioonilised sortimismudelid. Tõhus, täpne ja nutikas automaatne sortimislahendus on muutunud võtmeks ettevõtete jaoks arengupiirangute ületamisel.

4 traditsiooniliste sortimismudelite peavalu: kas teie ka seda kogute?

Enamik töötlemisettevõtted toetuvad sortimisel manuaaltööd või traditsioonilist lihtsat varustust, millel on silmatorkavad tuumaprobleemid:

• Madal efektiivsus ja kõrged kulud : "Töötajate värvamine on raskendatud" hooajapiikidel käsitsi sortimiseks, inimese päevane töömaht jääb vaid 0,5–1 tonni; traditsiooniline varustus teostab ühemõõtmelist sortimist (nt ainult suurus), töötlisvõimsus alla 3 tonni tunnis. Tööjõu + hoolduskulud moodustavad üle 60% kogu töötlemiskuludest.
• Nõrk sortimistäpsus ja ebastabiilne kvaliteet : Käsitsi visuaalsel hindamisel esinevad subjektiivsed kõrvalekalded; peidetud näitajaid, nagu suhkrusisaldus ja sisemised kahjustused, ei suudeta tuvastada, täpsus jääb vaid 60–70%. Traditsioonilisel varustusel puuduvad nutikad tuvastusmoodulid, mis tekitab segaduse ja mitte-tuvastamise ohtu, kahjustades brändi mainet.
• Suured kaotused ja kasumi äravool : Turule jõudvad tuvastamatud defektse tooted põhjustavad tagastusmäära 15–20%; defektne toode võib saastada terve partii kaupa. Ainuüksi puuviljatöötlemise töstlemisega seotud aastane sortimiskadu ületab 10%.
• Jälgitavus puudub ja kõrge vastavusrisk : Tänapäevased mudelid ei salvesta andmeid, mistõttu on raske saavutada kogu protsessi ulatuslikku kvaliteedi jälgitavust ning need ei vasta rangele toiduainete kvaliteedikontrolli nõuetele.

Põhiline läbimurre: Intellectuaalne automaatne sortimissüsteem taasstruktureerib sortimislingi väärtuse

Võrreldes traditsiooniliste mudelitega toetub meie automaatne sortimissüsteem tuumatehnoloogiatele, nagu AI-põhine visuaalne tuvastamine ja optiline tuvastus, mis võimaldab hüppe "kogemuspõhisest otsustamisest" "andmetele tuginevale otsustamisele". See loob tuumakasvu neljas dimensioonis: efektiivsus, täpsus, kulud ja vastavus:

1. Efektiivsuse kasv: 1 tund võrdub 7 töötaja 1 päeva tööga – rohkem pole hirmutunnet tipptootmisperioodidel

• Töötlemise efektiivsuses toimunud hüpe : Üks rida töötleb 6–15 tonni tunnis (keskmise suurusega puuviljade, näiteks tsitrus- ja õunte puhul 12–15 tonni), mis vastab 7 töötaja ühe päeva tööle; kahe kanaliga saavutatakse kuni 20 tonni tunnis, võimaldades kohaneda hooajaliselt suurema mahuga.
• Täielikult automaatne protsess : Toitmise, testimise, sortimise kuni pakendamiseni toimub kogu protsess ilma inimese sekkumiseta, võimaldades 24/7 pidevat tööd ja täielikult lahendades tööjõupuuduse tipphooaegadel.

2. Täpne sortimine: 97% täpsus + mitmemõõtmeline täispärastus – peidetud defektide elimineerimine

• Mitmemõõtmeline täispärastus : Tuvastab täpselt nähtavaid näitajaid, nagu välimise defektid (plekid, putukasilmad jms), suurus ja kaal; samal ajal tuvastab mitte-destruktiivse testimise kaudu peidetud näitajaid, nagu suhkrusisaldust ja sisemisi kahjustusi, saavutades nii põhjaliku sõelumise.
• 97% täpsuse tase : AI-algoritmid on treenitud miljonite proovide peal, viga on <3%, mis on palju parem kui käsitsi töö 70% täpsus; toetab isikupärastatud modelleerimist üle 20 kategooria.

3. Kulu vähenemine ja efektiivsuse parandamine: 80% kulude sääst + 10% kaotuste vähenemine – otsene kasumi kasv

• Oluline kulu vähenemine : Asendab käsitsi töö, vähendades töökulusid üle 40%; komplekssete töötlemiskulude langus 600–800 juani toonni kohta alla 100 juani toonni kohta, säästes üle 80%.
• Oluline kaotuste vähenemine : Kaotusmäär väheneb üle 10% pealt alla 3%, tagastusmäär langeb alla 5%, suurendades otseselt kasumlikkust.

4. Järgimine ja jälgitavus: täielik andmete registreerimine – kohaneb kvaliteedijärelevalve nõuetega

• Täielik jälgitavus protsessi kogu ulatuses : Registreerib automaatselt sortimise aja, hinnangud, testimisnäitajad ja muud andmed, moodustades päringuvõimelised failid, kohaneb järelevalvenõuetega ning vähendab vastavusriski.
• Andmete põhjaline otsustamine : Tagapoolse andmeanalüüs annab aluse võimsuse optimeerimiseks ja kvaliteedi parandamiseks, soodustades täpset operatsioonijuhtimist.

Astu kohe tegutsema: avasta uus lahendus sortimisel kulude vähendamiseks ja efektiivsuse parandamiseks

Tänapäevased hinnete andmise mudelid on muutunud arengu takistuseks. Õige nutika automaatse hinnangute süsteemi valimine on tootmisettevõtete jaoks võtmetähtsusega tegur tuumakonkurentsivõime tugevdamisel.

Võtke ühendust meie lahendusekspertidega: esitage oma tootekategooria ja võimsusnõuded ning saage tasuta kohandatud lahendus!