Työvoimapulat kausihuippujen aikana, epäjohdonmukaiset manuaaliset lajittelustandardit, suuret menetykset tunnistamattomien piilevien vikojen vuoksi sekä nousevat käsittelykustannukset, jotka puristavat voittoja... Nämä lajitteluongelmat rajoittavat maataloustuotteiden (hedelmät, pähkinät, vihannekset) ja elintarviketeollisuuden yritysten laajamittaista kehitystä. Kun markkinoiden vaatimukset tuotelaadun standardoinnille kasvavat, perinteiset lajittelumallit eivät enää sovi käyttöön. Tehokas, tarkka ja älykäs automaattinen lajitteluratkaisu on muodostunut avaimenrooliin yritysten kehityksen esteiden voittamisessa.
4 perusongelmaa perinteisissä lajittelumalleissa – kokevatko ne sinua?
Useimmat jalostusyritykset luottavat lajitteluun käsin tehtyyn työhön tai perinteisiin yksinkertaisiin laitteisiin, joilla on näkyviä keskeisiä ongelmia:
-
Alhainen tehokkuus & korkeat kustannukset : "Työntekijöiden hankkiminen on vaikeaa" kausihuipun aikana manuaaliseen lajitteluun, ja henkilöä kohden päivittäinen käsittelykapasiteetti on vain 0,5–1 tonni; perinteiset laitteet suorittavat yksiulotteisen lajittelun (esim. vain koko), ja käsittelykapasiteetti on alle 3 tonnia tunnissa. Työvoima- ja kunnossapitokustannukset muodostavat yli 60 % kokonaiskäsittelykustannuksista.
-
Heikko lajittelutarkkuus & epävakaa laatu : Subjektiivisia poikkeamia esiintyy manuaalisessa visuaalisessa arvioinnissa; piileviä indikaattoreita, kuten sokeripitoisuutta ja sisäisiä vaurioita, ei voida tunnistaa, ja tarkkuus on vain 60–70 %. Perinteisillä laitteilla ei ole älykkäitä tunnistusmooduleita, ja ne ovat alttiita väärille ja puuttuville lajitteluille, mikä vaikuttaa brändin maineeseen.
-
Suuret menetykset & voiton lasku : Tuntemattomat vialliset tuotteet, jotka päätyvät markkinoille, johtavat palautusprosenttiin 15–20 %; vialliset tuotteet voivat myös saastuttaa koko tavaseriat. Vain hedelmien käsittelyteollisuudessa luokittelustan vuotuinen menetys ylittää 10 %.
-
Ei jäljitettävyyttä & suuret säädöstenmukaisuusriskit : Perinteisissä malleissa ei ole tietojen tallennusta, mikä tekee koko prosessin laadunjäljitettävyydestä vaikeaa ja estää tiukkojen elintarvikkeiden laatuvalvonnan vaatimusten täyttämisen.
Ydinläpimurto: Älykäs automaattinen luokitusjärjestelmä uudelleenrakentaa luokitusvaiheiden arvon
Vertailtaessa perinteisiin malleihin, autonominen luokitusjärjestelmämme nojautuu ydinteknologioihin, kuten tekoälyvisuaaliseen tunnistukseen ja optiseen havaintoon, ja mahdollistaa siirtymän 'kokemukseen perustuvasta arvioinnista' 'datanohjautuvaan päätöksentekoon'. Tällöin syntyy keskeiset edut neljässä ulottuvuudessa: tehokkuus, tarkkuus, kustannukset ja säädöstenmukaisuus:
1. Tehokkuuden moninkertaistuminen: 1 tunti vastaa 7 työntekijän 1 päivän työtä – enää ei huolta kausihuippujen aikana
-
Käsittelytehokkuuden hyppy : Yksi linja prosessoi 6–15 tonnia tunnissa (12–15 tonnia keskikokoisille hedelmille, kuten sitruksille ja omenille), mikä vastaa seitsemän työntekijän päivittäistä työmäärää; kaksikanavainen järjestelmä pystyy jopa 20 tonniin tunnissa, mukautuen huippukuukauden kapasiteettiin.
-
Kokonaisprosessin automaatio : Syöttämisestä testaukseen, lajitteluun ja pakkaukseen asti koko prosessi on ihmisten valvomaton, mahdollistaen jatkuvan 24/7-toiminnan ja ratkaisemalla täysin työvoimapulat huippukuukausina.
2. Tarkka Lajittelu: 97 % tarkkuus + moniulotteinen täydellinen tarkastus – poistaa piilevät viat
-
Moniulotteinen täydellinen tarkastus : Tunnistaa tarkasti näkyvät indikaattorit, kuten ulkonäköviat (tahat, hyttysen silmät jne.), koon ja painon; samanaikaisesti tunnistaa piileviä indikaattoreita, kuten sokeripitoisuuden ja sisäiset vauriot, tuhoamattomalla testauksella, saavuttaen kattavan seulonnan.
-
97 %:n tarkkuus : Teoalgoritmit, jotka on koulutettu miljoonien näytteiden perusteella, virheellisyys <3 %, huomattavasti ylittäen manuaalisen työn 70 %:n tarkkuuden; tukee yli 20 luokan mukautettua mallintamista.
3. Kustannusten alentaminen ja tehokkuuden parantaminen: 80 % säästöt + 10 % hävikin vähentäminen – suora voitton kasvu
-
Huomattava kustannusten vähentäminen : Korvaa manuaalisen työn, jolloin työvoimakustannukset laskevat yli 40 %; käsittelykustannukset laskevat 600–800 yuanista/tonni alle 100 yuaniksi/tonni, mikä tuo yli 80 % säästöjä.
-
Merkittävä hävikin vähentäminen : Hävikin määrä vähenee yli 10 %:sta alle 3 %:iin ja palautusprosentti laskee alle 5 %:iin, mikä lisää suoraan voittomarginaalia.
4. Sääntöjenmukaisuus ja jäljitettävyys: Täydellinen tietojen tallennus – mukautuu laadunvalvonnan vaatimuksiin
-
Koko prosessin jäljitettävyys : Tallentaa automaattisesti luokittelun ajankohdan, luokan, testausindikaattorit ja muut tiedot, luo haettavissa olevia tiedostoja, mukautuu valvontavaatimuksiin ja vähentää sääntöjenmukaisuusriskiä.
-
Dataan perustuva päätöksenteko : Taustajärjestelmän tietojen analyysi tarjoaa perustan kapasiteetin optimointiin ja laadun parantamiseen, edistäen tarkempaa toimintaa.
Toimi nyt: Löydä uusi ratkaisu kustannusten alentamiseen ja tehokkuuden parantamiseen luokittelussa
Perinteiset luokitusmallit ovat muodostuneet kehityksen esteeksi. Oikean älykkään automaattisen luokitussysteemin valitseminen on avainasemassa prosessointiyrityksille ydin kilpailukyvyn parantamisessa.
Ota yhteyttä ratkaisuasiantuntijoihimme: anna tuoteryhmäsi ja kapasiteettivaatimuksesi, ja saat mukautetun ratkaisun ilman maksua!
×
Uutiskanava
EN
