Комьюнити и центр компетенций по цифровизации пищевой отрасли
Обучение, консалтинг, аналитика
  • Главная
  • Статьи
  • Как исключить ошибки в работе складов и службы качества с помощью MES?

Как исключить ошибки в работе складов и службы качества с помощью MES?

Материал подготовлен совместно с партнером комьюнити Digital4food, компании Константа (решение MES4FOOD).


Мария Олонцева

product manager отраслевого решения MES4FOOD компании «Константа»

Продолжаем цикл статей о том, как MES система может помочь избежать ошибок человеческого фактора. Напомню, что в прошлой статье я рассказала об ошибках в процессе производства. Сегодня уделю внимание складскому учету и службе качества.

В крупную клетку можно выделить три вида ошибок в работе складов сырья и готовой продукции, связанных с учетом:

  • Несоблюдение принципов FIFO/FEFO 
  • Несоблюдение параметров хранения продукции и сырья
  • Нарушения хранения (например, использование упавшего на пол сырья)

Несоблюдение принципов FIFO/FEFO мы разобрали в статье про производство, потому что там они также имеют место быть. 

Разберем каждый вид.


Несоблюдение параметров хранения продукции и сырья

Решение: сбор показателей складов и помещений.

Самое частое из того, что я видела на предприятиях – ведется бумажный журнал или таблица Excel, куда каждые 5 часов записывают, какая в помещении была температура/влажность. Но у человека, который работает на складе, не очень много времени, чтобы каждый раз старательно заполнять эти данные. В итоге данные могут вноситься в конце смены просто под копирку. Как вы понимаете, с реальностью они имеют мало общего.

Решить проблему недостоверности данных можно, если полностью исключить человеческий фактор из этой задачи и получать данные в систему с датчиков автоматически.

Система каждый час (или, при необходимости, чаще) опрашивает датчики, фиксирует значения и хранит эти данные. Дальше мы можем выводить их с помощью графиков и смотреть отклонения от нормы. И разбирая рекламационный случай смотреть, в какое время та или иная партия находилась на складе и не было ли там скачков температуры или влажности.  


Нарушение хранения

Решение: видеоаналитика.

Примеры ситуаций: упавшее на пол сырье, незакрытые ворота холодильника или какие-то отклонения в процессе, которые не фиксируются никакой системой. Отследить нарушения подобного характера хорошо помогает видеоаналитика. На пищевых предприятиях ее можно использовать на задачах фасовки, комплектации продукции, для фиксации открытых дверей холодильных установок выше допустимого времени. Если дверь в холодильник забыли закрыть, система это «увидит», запишет и сообщит о нарушении, чтобы вы могли вовремя принять меры.


Переходим к службе качества. Мы выделяем следующие наиболее распространенные виды ошибок:

  • Невовремя проведенный/ не проведенный лабораторный анализ
  • Ошибки в фиксации результатов
  • Не провели микробиологический анализ продукции в лаборатории, 
  • Пробу “потеряли” в большом потоке проводимых анализов
  • Не провели входной контроль сырья и упаковки
  • Провели входной контроль не полностью
  • Не заметили отклонение по качественным характеристикам в процессе приготовления продукции

Невовремя проведенный анализ

Решение: заявки с контролем плановой даты

В службе качества чаще всего работают либо технологи, либо лаборанты, либо микробиологи. Так или иначе, там работают люди. 

Уже говорила, что мы можем формировать заявки на анализ сырья, чтобы у лаборанта был список – что сегодня нужно проверить. Точно также заявки формируются и на полуфабрикаты, и на готовую продукцию. В этом случае получается довольно большой объем заявок. Приоритезировать их помогает плановая дата. Мы можем фиксировать, через какой период после поступления заявки нужно провести анализ, и лаборант по этой плановой дате делает приоритезацию, чтобы не пропустить никакие исследования.

Не замеченные отклонения

Решение: сразу подсвечивать отклонение от норм

Как только проводятся исследования, лаборант вносит в систему результаты. Мы заранее задаем в системе нормативно справочную информацию для каждого лабораторного показателя в соответствии с артикулом/номенклатурой полуфабриката – какие должны быть нормативные границы. Если значения показателя, который вносит лаборант, не соответствуют нормативным, это будет подсвечено. Лаборант сразу увидит – убрались в норматив или нет, и в истории анализа эта информация тоже это сохранится.


Ошибки фиксации результатов

Решение: интеграция с анализаторами, контроль соответствия нормам в момент внесения

С помощью интеграции с анализаторами мы можем минимизировать ошибки в фиксации результатов – опечатки или внесение результатов не тех или не туда.

В моем примере на приемке молока мы получаем данные с анализатора  Foss MilkoScan FT3 . В MilkoScan вносят исследуемую пробу. Лаборант пишет в интерфейсе MilkoScan содержательную информацию, по которой он идентифицирует пробу. Далее в интерфейсе учета приемки молока по качеству лаборант по выбранному идентификатору подтягивает автоматически все результаты исследования пробы. Если есть погрешность анализатора, которую нужно скорректировать для учетной системы вручную, то это тоже возможно, но с указанием причины. Таким образом мы понимаем, насколько корректно у нас настроен анализатор – часто ли мы корректируем значения.


Микробиологические анализы

Решение: инструменты создания графиков исследований и контроля их проведения

С точки зрения подхода микробиологическая лаборатория отличается от, например, химико-биологической лаборатории, которая работает дискретно с процессом производства. Выпускаем партию, значит анализируем. Микробиологическая лаборатория работает по графикам. Если эти графики ведутся в бумажном журнале или Excel, контролировать их достаточно неудобно. 

В MES есть решение, которое настроено прямо для микробиологических лабораторий. Мы можем составлять графики на разные программы контроля. Можем проводить внеплановые исследования, если партия сырья, например, от поставщика была с неудовлетворительными анализами, которые надо повторить не в рамках установленного графика, а заранее.

У лаборанта есть список всех проб, которые нужно отобрать сегодня – он ничего не потеряет. Ему нужно проставить, сколько каких проб он отобрал. И тем самым нет больше бумажных инструментов, где мы можем какую-т пробу не отобрать и потерять. 


Ключевая цель «управленцев» — стабильный качественный продукт

Мы разобрали, каким образом MES помогает исключить ошибки человеческого фактора при учете производственного процесса. В следующем материале расскажем про инструменты MES для оптимизации задач руководства.

Разберем такие боли руководилелей как:

  • Мониторинг контроля качества продукции
  • Анализ отклонений от норматива и принятие решений о дальнейшей «судьбе» продукции
  • Разбор рекламационных возвратов
  • Прохождение аудитов регуляторов и торговых сетей
  • Поиск способов снижения себестоимости без потери качества

Не пропустите.

Оставить комментарий

Производишь готовую еду?
Пройди опрос и получи исследование отрасли.
Опрос

Стать партнёром

Для ИТ компаний

Хотите стать партнером проекта Digital4food?

Оставляйте заявку
Для пищевых предприятий

Хотите получать полезную информацию?

Присоединяйтесь
Для пищевых предприятий

Хотите делиться экспертизой?

Оставляйте заявку