Прогнозирование развития технологических процессов на примере ведущего оборудования линии производства конфет "Птичье молоко"

Бесплатный доступ

Одной из неотъемлемых стадий большинства технологических процессов является стадия разделения продукта или полуфабриката на отдельные порции. Разделение как правило происходит резанием, хотя могут применяться и ряд других способов разделения. Технологическая линия производства конфет «Птичье молоко» оптимизирована для максимального использования сырья и минимизации отходов, что дает высокое качество итогового изделия. При изготовлении применяется способ непрерывной разливки конфетного пласта на конвейерную ленту, с последующей ускоренной выстойкой, делением массы на порционные корпуса, глазированием и упаковкой. Проведено научно-техническое прогнозирование, с целью проанализировать целесообразности изменений в конструкции машины. Для этого составлена модель «черного ящика» операции резки конфетного пласта «Птичье молоко». Для удобства структурирования и оценки значимости факторов использован метод экспертного оценивания, результаты представлены в виде матрицы рангов. Исследование характеристик, оказывающих воздействие на операцию резки кондитерской массы, было выполнено с использованием четырех различных параметров, которые являлись управляющими, управляемые, возмущающие и наблюдаемые, а сам технологический процесс резания выполнялся в комбинированной машине, предназначенной для резки конфетного пласта. Выявленных показателей, оказывающих влияние на качество обработки полуфабриката, оказалось 17. В результате проведенных исследований было установлено, что в технологическом процессе разделения конфетной массы в линии производства конфет «Птичье молоко» к существенным факторам можно отнести следующие пять факторов: жесткость ножа, скорость перемещения для гильотинного ножа и транспортерной ленты, плотность разрезаемой массы, частота вращения и число дисковых ножей.

Еще

Разделение, нож, резание, конфетная масса, «черный ящик»

Короткий адрес: https://sciup.org/140308577

IDR: 140308577   |   DOI: 10.20914/2310-1202-2024-3-37-43

Список литературы Прогнозирование развития технологических процессов на примере ведущего оборудования линии производства конфет "Птичье молоко"

  • Антипов С.Т., Журавлев А.В., Панфилов В.А., Шахов С.В. Развитие инженерии техники пищевых технологий: учебник. Санкт-Петербург: Лань, 2022. 448 с.
  • Прогноз научно-технологического развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на период до 2030 года. М.: НИУ ВШЭ, 2017. 140 с.
  • Школьникова М.Н., Аверьянова Е.В., Доня Д.В., Хлопотов И.В. Разработка состава и технологии получения таблетированной формы концентрата безалкогольного напитка // Техника и технология пищевых производств. 2017. № 3(46). С. 96-101.
  • Лешкевич Т.Г. Метафоры цифровой эры и black box problem // Философия науки и техники. 2022. № 1.
  • Bochkaryov P.Yu., Korolev R.D., Bokova L.G. Comprehensive Assessment of the Manufacturability of Products // Advanced Engineering Research. 2023. V. 23. № 2. P. 155-168. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-2-155-168
  • Базров Б.М. Обеспечение технологичности конструкций изделий // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2020. V. 8. № 110. P. 18-22. https://doi.org/10.30987/2223-4608-2020-8-18-22
  • Чернецов А.Н. Методы технологического прогнозирования // Вестник науки. 2019. № 6 (15). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-tehnologicheskogo-prognozirovaniya
  • Зеленов Н.Н. Роль и методы технологического прогнозирования в модернизации экономики // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2012. № 10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-i-metody-tehnologicheskogo-prognozirovaniya-v-modernizatsii-ekonomiki1
  • Горбачёв А.С., Дроговоз П.А. Прогнозирование как инструмент опережающего развития технологических компетенций в промышленности // КЭ. 2020. № 12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-kak-instrument-operezhayuschego-razvitiya-tehnologicheskih-kompetentsiy-v-promyshlennosti
  • Горький А.С. Система оценки и прогнозирования перспектив развития региональных промышленных систем с учетом инновационно-технологического фактора // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2023. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-otsenki-i-prognozirovaniya-perspektiv-razvitiya-regionalnyh-promyshlennyh-sistem-s-uchetom-innovatsionno-tehnologicheskogo
  • Качанова Л.С. Методика прогнозирования и сценарии развития технологических процессов производства и применения органических удобрений в аграрном секторе экономики // Инновации и инвестиции. 2018. № 7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-prognozirovaniya-i-stsenarii-razvitiya-tehnologicheskih-protsessov-proizvodstva-i-primeneniya-organicheskih-udobreniy-v
  • Серяков Г.Н. Развитие методологических аспектов прогнозирования процессов развития нового технологического уклада экономики // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. 2018. № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-metodologicheskih-aspektov-prognozirovaniya-protsessov-razvitiya-novogo-tehnologicheskogo-uklada-ekonomiki
  • Smolikhina P.M., Muratova E.I., Dvoretsky S.I. The study of structure formation processes in the confectionery mass // Advanced Materials & Technologies. 2016. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/the-study-of-structure-formation-processes-in-the-confectionery-mass
  • Wagner L.P., Reinpold L.M., Kilthau M., Fay A. A systematic review of modeling approaches for flexible energy resources // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2023. V. 184. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113541
  • Shi Z., O'Brien W. Development and implementation of automated fault detection and diagnostics for building systems: A review // Automation in Construction. 2019. V. 104. P. 215-229. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.04.002
  • Habash R. Sustainability and health in intelligent buildings. Woodhead Publishing, 2022. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-98826-1.00006-5
  • Sacco R., Guidoboni G., Mauri A.G. A comprehensive physically based approach to modeling in bioengineering and life sciences. - Academic press, 2019. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-812518-2.00047-0
  • Hassija V., Chamola V., Mahapatra A. et al. Interpreting Black-Box Models: A Review on Explainable Artificial Intelligence // Cogn Comput. 2024. V. 16. P. 45-74. https://doi.org/10.1007/s12559-023-10179-8
  • Nosal S., Staszek M. Failure frequency of candies packing line before and after introducing service strategy of Total Productive Maintenance (TPM) // Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering. 2015. V. 60. №. 2. P. 68-71.
  • de Avelar M.H.M., de Castilho Queiroz G., Efraim P. Sustainable performance of cold-set gelation in the confectionery manufacturing and its effects on perception of sensory quality of jelly candies // Cleaner Engineering and Technology. 2020. V. 1. P. 100005.
Еще
Статья научная