Снижение рисков при реализации кукурузы
Оценка качества кукурузы всегда была сложной задачей. Последствия недостаточного качества продукта могут обойтись производителям очень дорого. Именно поэтому компанией «Бюлер» была создана технология, позволяющая оценивать выход продукта на основании анализа пробы зерен. Данное решение обладает потенциалом произвести революцию в этой вековой отрасли.
На протяжении веков покупатели кукурузы пользуются своим опытом и умением торговаться, чтобы выгодно купить этот товар, определяя справедливую стоимость по особым признакам зерен. Аграрии проверяют те же характеристики созревающего урожая, чтобы понять, какую цену они смогут запросить за свой товар на рынке.
Но при этом и покупатель, и продавец сталкиваются с одной и той же проблемой: их мнение всегда субъективно и может быть оспорено. В индустрии, где от 70 до 80% затрат по переработке кукурузы связаны с исходным продуктом, такой подход является рискованным для всех сторон, вовлеченных в производственную цепочку.
Что будет, если убрать субъективный элемент из процесса купли-продажи? Что если наблюдения продавца или покупателя кукурузы, пусть даже опытного, заменить объективным анализом зерен? Технологии, способные рассчитать выход продукта после помола, позволили бы уверенно устанавливать цены и сокращать сопутствующие риски.
Именно эти функции выполняет новый инструмент анализа изображений CrainiGo. Являющийся частью линейки продуктов «Бюлер», работающих на базе интернета вещей, анализатор GrainiGo представляет собой легкий портативный прибор, который может использоваться на любом этапе производства для выполнения практически мгновенного анализа.
Для фермеров это возможность отправлять результаты анализа собранного ими урожая потенциальным покупателем как доказательство качества и ценности. Трейдеры в свою очередь смогут договориться о твердой цене при покупке или реализации продукта, тогда как пищевые предприятия получат гарантию качества сырья до того, как оно поступит на переработку.
Контроль качества
На сегодняшний день, когда на завод приезжает грузовик с кукурузой, оператор вынужден полагаться лишь на визуальную оценку его работниками сотен зерен. Такой контроль является трудоемким, неточным и субъективным. Для оценки выхода продукта после переработки требуется стерилизация, помол и просеивание в лабораторных условиях, при этом получение достоверных результатов может занимать до двух часов. Альтернатива — направить образцы в специализированную лабораторию, и тогда получение результатов может занять несколько суток. Таким образом, выбор любого из этих методов контроля может привести к тому, что вы узнаете о ненадлежащем качестве продукта слишком поздно, т.е. когда тот уже поступил в производство.
Быстрый и точный анализ, обеспечиваемый решением GrainiGo, позволит производителям продуктов из кукурузы выполнять оценку качества перед разгрузкой продукта, тем самым предотвращая загрязнение уже имеющегося продукта в будущем или дорогостоящую выработку с низким выходом. Кроме того, владея эмпирическими данными о качестве сырья, производители продовольственных товаров смогут более эффективно регулировать параметры своих машин в соответствии с особенностями используемого продукта для его максимального выхода.
Принцип работы GrainiGo в определенной степени схож с теми вековыми методами, которыми пользовались древние «зернотрейдеры». Оценка качества партии зерна производится на основании длины, цвета и внутренней структуры зерен из отобранного образца, а также исходя из количества битых зерен или зерен с видимыми дефектами — вкраплениями. Для этого используются современные технологические возможности, например, глубокое обучение машин.
Именно эти параметры измеряет GrainiGo. Используя функцию фотосъемки на мобильном телефоне на базе Android или IOS и лайтбокс, в который помещаются образцы, решение GrainiGo способно создавать идеальные условия для фиксации уникальных характеристик зерна и направлять информацию в облако для последующего анализа.
Образец кукурузы помещается в лайтбокс и фотографируется два раза, после чего начинается анализ полученных изображений. Первый снимок делается, когда свет направлен снизу вверх и проходит через зерна, позволяя определить их структуру. Во время второго снимка свет направлен сверху вниз для определения внешних характеристик зерен.
Читать по теме: Очистка зерна — абсолютная необходимость
Результаты за считаные минуты
Фотографии отправляются в облако, где сложные алгоритмы, разработанные специалистами Бюлер, используются для расчета, анализа и сравнения полученных снимков с имеющимися в банке данных. В результате такого анализа выполняется оценка ожидаемого выхода. Отчеты будут отправлены на ваш телефон всего несколько минут спустя, где бы вы ни находились.
Таким образом, пользователь получает информацию о среднем размере зерна, количестве зерен, выходящем за допуски по минимальному размеру, количестве битых, полых или поврежденных зерен, проценте попадания зародышей, требующих удаления. Отчеты формируются как в графической, так и в числовой форме. Далее на основании этих параметров GrainiGo может выполнить расчет выхода продукта с погрешностью в пределах 2%. Так, например, предприятие по производству продуктов питания или сельхозпроизводитель мгновенно увидят, какой выход крупы по весу или выход муки с заданными показателями они могут ожидать от данной партии кукурузы.
Эта по-настоящему революционная технология способна повысить эффективность работы любого участника процесса переработки кукурузы — от частного фермера до международной мукомольной компании.
«Проводя предварительные исследования, мы посещали мукомольные предприятия, принимающие до 20 грузовиков с кукурузой в час и поняли, насколько критичен временной аспект в предотвращении попадания некачественной кукурузы в процесс», — объясняет менеджер по продукции Жанин Вегманн.
По материалам журнала «Бюлер»
