الذكاء الاصطناعي لتصنيع الألبان: رصد درجات حرارة البسترة وتحسين دورات CIP

يُعد تصنيع الألبان من أكثر صناعات الأغذية اعتماداً على ضبط العمليات. فدرجات حرارة البسترة يجب أن تظل ضمن حدود تنظيمية ضيقة. ويجب تنظيف المعدات وتعقيمها بين أشواط الإنتاج باستخدام أنظمة التنظيف الموضعي (CIP). وأي انحراف في أي من هذين المجالين قد يُؤدي إلى منتج غير آمن، وعمليات استدعاء مكلفة، وإجراءات تنظيمية.

يُضيف الذكاء الاصطناعي طبقة من الذكاء إلى كلتا هاتين العمليتين الحاسمتين، فيضمن الامتثال مع تقليل الهدر ووقت التوقف.

رصد البسترة

البسترة هي المعالجة الحرارية التي تقتل الكائنات المُمرضة في الحليب ومنتجات الألبان. والمتطلبات القانونية محددة، إذ يجب الإبقاء على الحليب عند درجة حرارة دنيا لمدة دنيا. فمعيار البسترة بدرجة حرارة عالية ووقت قصير (HTST) هو 72 درجة مئوية لمدة 15 ثانية. وبالنسبة للمعالجة بدرجة حرارة فائقة (UHT)، تختلف درجات الحرارة والأزمنة.

يستخدم رصد البسترة التقليدي مسجلات بياناتٍ على شكل رسوم بيانية تُوثق درجة الحرارة عند مخرج أنبوب الإمساك. وتُراجع هذه السجلات بعد الواقعة. وإذا انخفضت درجة الحرارة دون الحد الأدنى أثناء الإنتاج، فيجب إعادة معالجة المنتج المتأثر أو تحويله.

يتجاوز الرصد المُرتكز على الذكاء الاصطناعي مجرد التسجيل. فهو يُراقب الملف الحراري الكامل لجهاز البسترة في الزمن الحقيقي، شاملاً قسم التسخين، وأنبوب الإمساك، وقسم التبريد. ويكشف اتجاهات درجة الحرارة المتجهة نحو الانحراف قبل أن تصل فعلياً إلى الحد، فيمنح المُشغلين الوقت لإجراء التعديلات.

كما يرصد الذكاء الاصطناعي معدلات التدفق التي تعدل في الأهمية. فإذا تجاوز معدل التدفق المعدل التصميمي، فإن وقت الإمساك ينخفض دون الحد الأدنى حتى لو كانت درجة الحرارة صحيحة. ويُتتبع تشغيل صمام تحويل التدفق ويُتحقق منه. وأي عدم اتساق بين درجة الحرارة والتدفق وموضع الصمام يُؤشَّر إليه فوراً.

تحسين دورات CIP

تُنظف أنظمة التنظيف الموضعي الأسطح الداخلية لمعدات المعالجة من دون تفكيكها. وتتضمن دورة CIP المعتادة شطفاً مبدئياً، وغسيلاً قلوياً، وشطفاً وسيطاً، وغسيلاً حمضياً، وشطفاً نهائياً، وأحياناً خطوة تعقيم. ولكل خطوة معاملات مستهدفة لدرجة الحرارة، وتركيز المواد الكيميائية، وسرعة التدفق، والوقت.

تشتغل أنظمة CIP التقليدية بدورات ثابتة مُصممة لظروف الأوساخ في أسوأ الحالات. فكل دورة تستخدم القدر نفسه من المياه والمواد الكيميائية والوقت، بصرف النظر عن مدى اتساخ المعدات في الواقع. وهذا يُهدر الموارد على المعدات التي تكون أوساخها خفيفة، وقد لا يُنظف المعدات شديدة الاتساخ تنظيفاً ملائماً.

يُعدّل تحسين CIP المُرتكز على الذكاء الاصطناعي معاملات الدورة بناءً على الظروف الفعلية. فمستشعرات العكارة في تدفق العودة تقيس كمية الأوساخ التي تُزال. ومستشعرات الموصلية تقيس تركيز المواد الكيميائية. ويستخدم الذكاء الاصطناعي هذه البيانات اللحظية لتحديد متى تكتمل كل خطوة، بدلاً من تشغيلها لوقت ثابت.

وحين تكون المعدات قليلة الأوساخ، تكون الدورة أقصر، وتستهلك مياهاً أقل، ومواد كيميائية أقل، ووقتاً أقل. وحين تكون الأوساخ ثقيلة، تمتد الدورة بحسب الحاجة لتحقيق النظافة المستهدفة. والنتيجة هي نظافة متسقة باستهلاك أدنى للموارد.

توفير الطاقة والمياه

يُعد التنظيف الموضعي مستهلكاً رئيسياً للمياه والطاقة والمواد الكيميائية في مصانع الألبان. والوفورات المعتادة من تحسين الذكاء الاصطناعي تتراوح بين 15-25% من المياه، و10-20% من المواد الكيميائية، فضلاً عن وفورات طاقة كبيرة من تسخين كميات أقل من المياه. وبالنسبة لمصنع ألبان كبير يُجري دورات CIP متعددة يومياً، تتراكم هذه الوفورات لتتحول إلى تخفيضات تشغيلية ذات معنى.

كما يُحسّن الذكاء الاصطناعي جدولة دورات CIP لتقليل وقت توقف الإنتاج. فبمعرفة الحمل الفعلي للأوساخ على كل قطعة من المعدات (بناءً على ما أُنتج، وكم من الوقت، وعند أي درجة حرارة)، يُمكنه ترتيب أولويات تسلسلات CIP لإعادة المعدات الأكثر حاجة إلى الإنتاج أولاً.

لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي في تصنيع الألبان والأغذية، تفضل بزيارة صفحة تحليل التصنيع لدى FirmAdapt.