Использование искусственного интеллекта в бережливом производстве для пивоваренной отрасли

Бережливое производство – это система, основанная на принципах и методах, обеспечивающих повышение производительности при минимизации различных видов потерь [4]. В пивоваренной отрасли применение бережливых технологий затрагивает все этапы производства – от затирания и брожения до упаковки и логистики. Использование ИИ в этом контексте позволяет значительно расширить набор инструментов для непрерывных улучшений [5]. Как описывается в ряде статей, внедрение ИИ дает возможность управлять ферментацией в реальном времени (контролируя температуру, уровень сахара, рН и другие параметры), что способствует предотвращению дефектов и обеспечению стабильного качества пива [2, 6]. Современные цифровые решения позволяют также предсказывать окончание брожения и другие ключевые моменты процесса. В совокупности это приводит к снижению затрат и минимизации отходов [3]. Исходя из этого, задача статьи – определить, какие именно управленческие и технологические задачи пивоваренного производства может решать ИИ в рамках принципов бережливого производства

Материалы и методы

Для достижения поставленных целей использовались аналитические и эмпирические методы. В основе исследования лежит анализ данных о производстве пива с применением технологий ИИ, изучение зарубежного опыта, Исследование базируется на информации, полученной из отраслевых отчётов, научных публикаций и практических кейсов.

Настоящая работа предлагает комплексное видение роли ИИ в бережливом производстве пивоваренной отрасли, раскрывая его преимущества для оптимизации процессов, улучшения качества продукции и укрепления позиций на рынке.

Результаты

Применительно к пивоваренному производству ИИ рассматривается как дополнительный инструмент бережливых технологий, усиливающий их эффект. Анализ показывает, что интеграция ИИ позволяет компаниям получать выгоду, аналогичную той, что наблюдается в других отраслях (сокращение времени формирования запасов, ускорение доставки материалов, рост производительности и т. д.) []. Для пивоварен это означает оптимизацию планирования рецептур, прогнозирование спроса и своевременную поставку ингредиентов. В основе решения этих задач лежит обработка больших объёмов данных: в современных условиях широко используются Big Data, глубокое обучение и методы машинного обучения (Business Intelligence [1].

Машинное обучение (МО) представляет собой анализ данных с помощью алгоритмов, которые обучаются на основе накопленных наблюдений [7]. В процессе работы модели адаптируются к новым данным, обеспечивая точность и согласованность предсказаний [8]. Рассмотрим основные типы МО и их применение к пивоваренному производству:

– Контролируемое обучение. Основано на размеченных наборах данных. Подходит для задач классификации и прогнозирования (например, автоматическая оценка качества сваренного пива или прогноз выхода партии). Алгоритмы присваивают метки объектам данных, что позволяет обучаться на исторических примерах [9]. В пивоварении такой подход может использоваться для автоматизации контроля качества продукции (определение цвета, плотности, содержания алкоголя и др.) по образцам или сенсорным данным [10].

– Неконтролируемое обучение. Не требует заранее размеченных данных. Алгоритмы выявляют скрытые закономерности и кластеры в данных. Этот подход эффективен для мониторинга работы оборудования (ферментеров, охладительных систем и т. п.) и раннего обнаружения аномалий (например, необычные колебания температуры или давления). Он применяется для кластеризации данных и выявления скрытых зависимостей, что позволяет прогнозировать возможные отказы оборудования до их появления [11].

– Полуконтролируемое обучение. Сочетает элементы контролируемого и неконтролируемого обучения. Имеются метки для части данных, а остальные данные алгоритм анализирует самостоятельно. Такой подход может быть полезен для оптимизации серийного или мелкосерийного производства пива с целью снижения брака и отходов. Например, даже ограниченное число отобранных по качеству образцов может направлять алгоритм к более точной оценке качества остальных партий сусла или пива [12].

– Обучение с подкреплением. Алгоритм находит оптимальное действие путём проб и ошибок, оценивая полезность каждого шага. Пивоварни могут применять его для оценки различных вариантов улучшения технологических процессов (например, режимов нагрева затирания или сроков брожения), выбирая те стратегии, которые максимизируют выход качественного продукта [13].

На современном предприятии все задачи управления должны решаться с опорой на мощные информационные системы и решения ИИ. Эталонная иерархия таких систем включает уровни ERP, MES и SCADA.

На стратегическом уровне ERP (Enterprise Resource Planning) формирует главную задачу предприятия и разбивает её на множество частных производственных задач, передаваемых на уровень MES (Manufacturing Execution System). На уровне MES сосредоточены алгоритмы решения этих задач: формируются инструкции, контролируется выполнение, а информация о статусе возвращается на уровень ERP. Это позволяет оперативно корректировать стратегические цели и планировать производство. На нижнем уровне SCADA-системы (Supervisory Control And Data Acquisition) обеспечивают сбор и отображение данных с датчиков оборудования и выполняют команды MES по управлению производственным процессом. Таким образом, формируется замкнутый цикл управления: ERP↔MES↔SCADA.

Инструменты бережливого производства, такие как 5S, TPM, JIT (точно вовремя), картирование потока создания ценности, «система вытягивания» (пул) и «пока-ёкэ» (устранение ошибок), также находят применение в пивоварении. ИИ интегрируется с этими инструментами. Например, в малых пивоварнях календарное планирование выпуска продукции (смешанный запуск различных сортов на одной линии) приобретает особую важность. ИИ может помочь составлять планы варок таким образом, чтобы минимизировать ожидание заказов и увеличить скорость выполнения разных рецептур. Аналогично, в режиме Just-In-Time системы ИИ обеспечивают изготовление партий пива точно к сроку отгрузки, без накопления лишних запасов и простоев.

ИИ эффективно решает задачи сокращения ошибок персонала и уменьшения времени простоев при переналадках оборудования. Технологии компьютерного зрения на базе ИИ позволяют отслеживать перемещения сотрудников и оборудования на производстве, что способствует повышению эффективности использования рабочей силы и повышению безопасности труда [14]. Не менее важны приложения ИИ для контроля качества пива и диагностики состояния оборудования: системы машинного обучения выявляют отклонения рецептуры и оценивают параметры продукта, предотвращая появление брака.

Рисунок 1 демонстрирует сравнительную эффективность традиционных методов и подходов с использованием ИИ на ключевых этапах пивоварения.

• •    Анализ сырья: системы ИИ позволяют быстрее и точнее анализировать состав и качество сырья, устраняя человеческий фактор.

• •    Ферментация: традиционные методы контролируют параметры вручную, тогда как ИИ обеспечивает прогнозирование и автоматизацию в реальном времени.

• •    Фильтрация: с помощью предиктивных моделей ИИ снижаются потери продукта, в отличие от фиксированных настроек оборудования.

• •    Упаковка: ИИ учитывает экологические и экономические факторы, оптимизируя выбор материалов и процессы упаковки.

Рисунок 1. Соотношение эффективности традиционных методов и ИИ на разных этапах производства Figure 1. Correlation of efficiency of traditional methods and AI at different stages of production.

Для глубокого понимания производственных процессов промышленный ИИ «контекстуализирует» данные: он объединяет информацию о текущих технологических параметрах с бизнес-данными (планами, историческими показателями, маркетинговыми прогнозами) и на её основе строит математическую модель процесса [15]. При этом алгоритмы машинного обучения очищают данные от шумов и ложных срабатываний, позволяя точно выявлять целевые показатели для производственных команд [16–18]. Машинное обучение обеспечивает прогнозную аналитику: инженеры-технологи получают заранее предсказания о возможных сбоях или отклонениях (например, о подъёме температуры или увеличении мутности), чтобы своевременно скорректировать процесс и избежать потерь [19].

Наиболее актуальным для контроля будет процесс сбраживания пивного сусла.

Брожение – один из самых ответственных этапов пивоварения. Использование информационных систем и ИИ позволяет оптимизировать процесс брожения, контролируя условия для дрожжей [11].

ИИ-системы могут регулировать температуру брожения, концентрацию сахаров и другие параметры таким образом, чтобы обеспечить оптимальную активность микроорганизмов и ускорить процесс брожения с 21 дня до 7 дней. Тем самым увеличивая выпуск продукции высокого качества (Рисунок 4).

Рисунок 2. Процесс спиртового брожения

Figure 2. Alcoholic fermentation process

Кроме того, алгоритмы ИИ анализируют качество сырья (солода, хмеля, воды), выявляя отклонения от стандартов и возможные примеси. Это повышает качество исходных материалов и минимизирует риски на последующих этапах производства. Предиктивные модели на базе МО обеспечивают точное прогнозирование окончания процесса брожения и позволяют заранее определить критические точки технологической цепочки. Таким образом, интеграция ИИ в информационные системы пивоварен способствует сокращению общего времени производства пива и снижению потерь за счёт более эффективного управления температурными

02468 Продолжительность процесса главного брожения, сут

Duration of the main fermentation process, days

Рисунок 3. Динамика изменения параметров процесса главного брожения

Figure 3. Dynamics of changes in the parameters of the main fermentation process.

02468 Продолжительность процесса главного брожения, сут

Duration of the main fermentation process, days

Рисунок 4. Динамика изменения параметров процесса главного брожения при использовании ИИ-систем

Figure 4. Dynamics of changes in the parameters of the main fermentation process when using AI systems режимами и составом сусла.

В результате предприятия, использующие промышленные ИИ как неотъемлемую часть своих бережливых методик, получают возможность непрерывно совершенствовать производственные процессы и минимизировать отходы [20]. Анализ данных и предиктивное моделирование позволяют инженерам-технологам тестировать различные параметры пивоварения (режимы затирания, дозировки ингредиентов и т. д.) до достижения оптимальных настроек, что прямо влияет на сокращение брака и повышение выхода годного продукта.

Заключение

Центральное место в философии бережливого производства занимает идея непрерывного совершенствования. Готовность к изменениям на пивоваренном предприятии должна поддерживаться постоянно, чтобы при появлении возможностей для улучшения можно было незамедлительно внедрить соответствующие меры. Применение ИИ позволяет своевременно выявлять потенциальные улучшения и автоматически предлагать пути их реализации. При выявлении проблемы производство обычно приостанавливается, члены команды проводят анализ «остановка–запуск», что нарушает принцип непрерывности. Инструменты ИИ дают возможность сократить количество таких остановок или вовсе избегать их.

В текущий момент приложения машинного обучения и ИИ могут эффективно применяться на предприятиях пивоваренной отрасли любого масштаба независимо от используемых технологий. Интеграция ИИ в процессы бережливого производства обеспечивает синергетический эффект: повышается производительность труда, улучшается качество продукции и экономическая эффективность за счёт автоматизации, оптимизации ресурсов и минимизации потерь. Таким образом, сочетание бережливых подходов с возможностями ИИ способствует значительному росту эффективности и конкурентоспособности пивоваренного производства.