Доцент, профессор Сечиль Узель
Университет Хитит
Инженерный факультет
Кафедра пищевой инженерии

В современном мире, где глобальный спрос на продовольствие неуклонно растёт, климатические изменения вносят всё больше неопределённости в сельскохозяйственное производство, а энергетические ресурсы требуют более рационального использования, мукомольная промышленность вступает в новый этап своего развития. В центре этой трансформации – интеллектуальные системы помола. Традиционные методы переработки пшеницы уступают место цифровой инфраструктуре, передовым системам автоматизации, механизмам принятия решений на основе данных и аналитике больших данных, а также подходам, ориентированным на многопараметрическую оптимизацию процессов.

Совершенствование сенсорных технологий позволяет осуществлять мониторинг в режиме реального времени, а анализ производственных параметров с помощью алгоритмов на базе искусственного интеллекта освобождает управление процессом от необходимости ручного вмешательства. В результате мельницы становятся не просто производственными площадками по превращению зерна в муку, а интегрированными центрами, принимающими решения на основе данных, саморегулирующимися и ориентированными на устойчивое развитие.

В данной статье представлен всесторонний обзор структурных изменений, вызванных цифровизацией в процессах переработки пшеницы, рассматривается вклад автоматизированных систем в повышение производственной эффективности, значимость механизмов принятия решений на основе данных, а также стратегические преимущества, которые даёт оптимизация процессов. 

ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА МУКОМОЛЬНУЮ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ

Цифровизация из возможности превратилась в необходимость для любой компании, стремящейся сохранить конкурентоспособность и обеспечить устойчивость производства. Рост численности населения, изменения потребительских ожиданий, ужесточение требований к пищевой безопасности и увеличение затрат на энергию наглядно демонстрируют: традиционные методы производства больше не выдерживают проверку временем. Именно здесь цифровизация устанавливает новые стандарты отрасли — обеспечивая прозрачность, эффективность, отслеживаемость и управляемость всех производственных процессов. С приходом концепции «Индустрия 4.0» мукомольные предприятия активно внедряют цифровые датчики, централизованные системы сбора данных и алгоритмы искусственного интеллекта в свои производственные линии.

Цифровизация играет решающую роль в процессе фрезерования благодаря следующим аспектам:

Мониторинг в реальном времени: управление качеством и процессами

Одним из ключевых компонентов цифровизации являются системы мониторинга в реальном времени, которые обеспечивают непрерывный контроль над ходом производства и моментально выявляют отклонения в показателях качества. Например, в процессе помола пшеницы встроенные ближнеинфракрасные (NIR) датчики непрерывно измеряют параметры муки, такие как влажность, содержание белка и золы. Эти данные передаются на центральный блок управления через систему SCADA, где специализированные алгоритмы автоматически подают сигналы тревоги или запускают корректирующие действия, если значения выходят за заданные пределы.

Практический пример: NIR-датчик, установленный на линии производства манной крупы, фиксирует превышение показателя зольности от целевого значения 0,55%. В ответ система автоматически открывает клапаны возврата отрубей, что позволяет стабилизировать выпуск муки с низким содержанием золы. Такая корректировка предотвращает потери качества и позволяет системе саморегулироваться, не останавливая производственную линию.

Отслеживаемость: цифровой путь от сырья до готовой продукции

С усилением требований к пищевой безопасности отслеживаемость стала ключевым фактором в мукомольной промышленности. Цифровизация обеспечивает быструю ретроспективную проверку таких деталей, как происхождение пшеницы, использованной в конкретной партии муки, номера партий, этапы переработки, силосы хранения и вальцовые станки, через которые она прошла.

С использованием технологий RFID (идентификация по радиочастотным меткам) и отслеживания партий, в случае обнаружения загрязнения в образце муки система может быстро определить, в какой отгрузке находилась эта партия, каким клиентам она была доставлена и от какого сырья происходила – что позволяет оперативно провести целенаправленный отзыв продукции. Это существенно улучшает профилактику и управление кризисами в сфере пищевой безопасности.

Системы поддержки принятия решений: снижение зависимости от оператора

Системы поддержки принятия решений – это программные решения, которые анализируют данные производственной линии и предлагают рекомендации или автоматически предпринимают действия. Особенно в условиях ограниченного опыта оператора такие системы помогают поддерживать стабильность процессов и высокое качество продукции.

Например, ИИ-модуль, собирающий данные о скоростях двигателей, давлении воздушного потока, частоте вибрации сит и зазорах между вальцами, может проанализировать исторические данные, чтобы определить, какие комбинации параметров обеспечивают наивысший выход муки при наименьших энергозатратах. Затем система либо отображает эти рекомендации на панели оператора, либо внедряет их автоматически.

ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ТРУДНОСТИ И НЕДОСТАТКИ ЦИФРОВИЗАЦИИ

Несмотря на многочисленные преимущества, цифровая трансформация в мукомольном секторе сталкивается с рядом структурных и операционных вызовов:

 Высокие первоначальные инвестиции: Внедрение цифровой инфраструктуры, интеграция датчиков и программного обеспечения, модернизация систем SCADA/PLC требуют значительных вложений, что может отпугнуть малые и средние предприятия. 

 Недостаток квалифицированного персонала: Технических специалистов, способных управлять автоматизированными системами, интерпретировать аналитику и вмешиваться в цифровые процессы, по-прежнему не хватает. Это ограничивает эффективность реализации цифровых решений. 

 Риски информационной безопасности: Зависимость от цифровой инфраструктуры делает системы уязвимыми к кибератакам. Особенно опасны удалённые доступы, которые могут быть использованы для остановки производственных линий или кражи данных. 

 Сопротивление и трудности адаптации: В традиционных производственных структурах часто возникает сопротивление внедрению цифровых технологий и сложности с адаптацией персонала, что препятствует полному раскрытию потенциала инноваций. 

 Учитывая все эти аспекты, становится очевидно: цифровизация – неотвратима для мукомольной промышленности. Однако эта трансформация невозможна исключительно за счёт технологических инвестиций. Она требует также перестройки организационных процессов, обучения персонала и внедрения культуры принятия решений на основе данных. При правильном планировании цифровизация способна принести существенные преимущества – от систем обеспечения качества до оптимизации ресурсов.

Механизмы принятия решений на основе данных: роль интеллектуальных алгоритмов

Данные стали одним из самых ценных ресурсов в современной индустрии. Как и в энергетике, автомобилестроении и фармацевтике, механизмы принятия решений, основанные на данных, играют стратегическую роль в достижении операционной эффективности, контроле качества, управлении издержками и устойчивом развитии мукомольных производств. Необработанные данные, не превращённые в знание, — всего лишь пассивный актив. Именно поэтому основа концепции «Интеллектуальные системы помола» заключается не только в сборе данных, но и в их осмысленном анализе и интеграции в процесс управления.

Благодаря данным предприятия не только отслеживают производственные процессы, но и могут предсказывать их поведение, оптимизировать и автоматизировать. Это особенно важно в мукомольной отрасли, где на процессы влияют переменные факторы: качество сырья, внешние условия, человеческий фактор. Здесь требуется аналитическая точность, превосходящая возможности человеческого восприятия и интуиции. Используя системы на основе данных, можно предсказывать отклонения ещё до их возникновения, снижать уровень отходов, оптимизировать энергопотребление и обеспечивать стабильное качество продукции.

В мукомольной отрасли данные собираются из различных источников и на разных уровнях. Основные категории данных включают:

• Данные о сырье: физико-химические характеристики пшеницы – содержание белка, клейковины, влаги, золы, вес гектолитра, число падения. 
• Данные о процессе: рабочие параметры – скорости двигателей, давления воздуха, частоты вибрации сит, температурные показатели, зазоры между вальцами, продолжительность кондиционирования. 
• Данные о качестве продукции: показатели конечной муки – содержание белка, водопоглощение, вязкость, цвет, размер частиц.
• Данные об энергии и эффективности: кВт*ч на тонну, продолжительность производственного цикла, уровни потерь и отходов, неисправности оборудования, время простоя.  
• Данные о цепочке поставок и операциях: уровни складских запасов, отслеживание партий, информация об отгрузках, записи по техническому обслуживанию и др. 

МЕЛЬНИЦЫ БУДУЩЕГО: АВТОНОМНЫЕ СИСТЕМЫ И МУКОМОЛЬНОЕ ПРОИЗВОДСТВО НА ОСНОВЕ ИИ

За последние два десятилетия мукомольная отрасль претерпела значительную трансформацию – от механически управляемой модели производства к все более цифровизированной и интегрированной системе. Ранее процесс помола почти полностью зависел от опыта оператора и ручного вмешательства. Сегодня благодаря автоматизации, анализу данных и цифровым технологиям управления производство стало более контролируемым, измеримым и отслеживаемым. Однако на данный момент мы все еще находимся на этапе «полуавтоматизации». Мельницы будущего пойдут дальше – к автономным системам, способным к обучению, прогнозированию и принятию решений без участия человека.

Мельницы нового поколения будут основываться на интеграции искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения, Интернета вещей (IoT) и киберфизических систем. В таких умных мельницах:

• Автономное принятие решений: На основе физических и химических характеристик поступающей пшеницы система будет самостоятельно определять пропорции смешивания, зазоры между вальцами и частоту просеивания — постоянно подстраиваясь без участия человека.
• Прогнозирование качества продукции с помощью ИИ: Анализируя характеристики пшеницы и внешние факторы (температуру, влажность, уровень заполнения силосов), система будет заранее предсказывать свойства муки – такие как содержание белка, впитывание воды и качество клейковины – и соответственно корректировать производственный процесс.
• Машинное обучение для совершенствования процессов: Путем анализа больших массивов данных – например, истории поломок, отклонений в качестве и показателей эффективности – система будет непрерывно обновлять алгоритмы, принимая всё более точные решения в будущих циклах.
• Предиктивное обслуживание и обнаружение неисправностей: Непрерывный мониторинг вибрации, температуры и потребляемой мощности позволит предсказывать неисправности оборудования до их возникновения и формировать автоматизированные графики технического обслуживания.
•  Контроль углеродного и водного следа: После каждой производственной партии система будет рассчитывать экологическое воздействие и корректировать параметры процесса для соответствия целям устойчивого развития.
• Автономная логистика и хранение: Такие задачи, как перемещение продукции из силосов на упаковочные линии и подготовка к отправке, будут выполняться с помощью AGV (автоматических направляемых транспортных средств) и роботизированных манипуляторов. 

Мельницы будущего будут представлять собой не просто автоматизированные производственные линии, а интеллектуальные, адаптивные системы, способные к самообучению, саморегулированию и экологическому управлению. Эта трансформация радикально изменит традиционные роли в отрасли – вместо классических операторов потребуются «менеджеры процессов» с развитыми цифровыми навыками и аналитическим мышлением.

Более того, это развитие приведет к новому этапу не только в плане повышения эффективности и качества продукции, но и в направлении устойчивости и корпоративной ответственности. Предприятия, которые не адаптируются к этим изменениям, рискуют отстать не только технологически, но и по конкурентоспособности и репутации. Следовательно, хорошо спланированная интеграция цифровизации и искусственного интеллекта уже сегодня станет краеугольным камнем мукомольного производства завтрашнего дня.

Интеллектуальные системы играют ключевую роль в достижении целей мукомольной отрасли по эффективности, качеству и устойчивости. Цифровизация, автоматизация и аналитика данных не только снижают количество ошибок, связанных с человеческим фактором, но и позволяют реализовать предиктивное, гибкое и эффективное производство. Однако успешное внедрение этих технологий требует четко структурированной стратегии цифровой трансформации, значительных инвестиций в инфраструктуру и квалифицированных кадров.

Будущее принадлежит не тем мельницам, которые перемалывают больше зерна, а тем, которые делают это разумнее – с акцентом на экологическую и экономическую устойчивость. Компании, которые первыми адаптируются к этим изменениям, не только получат конкурентное преимущество, но и внесут вклад в достижение глобальных целей – таких как продовольственная безопасность, энергоэффективность и сокращение углеродного следа.