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1. Análisis de antecedentes y puntos críticos
Descripción general de la empresa:
Una importante empresa alimentaria, fabricante de productos horneados, se centra en la producción de pan tostado, pan de molde, baguette y otros productos, con una producción diaria de 500.000 bolsas, y abastece a supermercados y cadenas de catering de todo el país. En los últimos años, la empresa se ha enfrentado a los siguientes retos debido a la creciente atención del consumidor a la seguridad alimentaria:

‌Aumento de las quejas por objetos extraños‌: los consumidores han informado en repetidas ocasiones que se mezclaron objetos extraños metálicos (como alambres, restos de cuchillas, grapas, etc.) en el pan, lo que dañó la reputación de la marca.
Complejidad de la línea de producción: El proceso de producción implica múltiples procesos, como la mezcla de materias primas, el moldeado, el horneado, el rebanado y el envasado. Las partículas metálicas extrañas pueden provenir de las materias primas, del desgaste del equipo o de errores de operación humana.
‌Métodos de detección tradicionales insuficientes‌: la inspección visual artificial es ineficiente y no puede detectar objetos extraños internos; los detectores de metales solo pueden reconocer metales ferromagnéticos y no son suficientemente sensibles a los metales no ferrosos (como el aluminio, el cobre) o a fragmentos diminutos.

Requisitos básicos:
Consiga una detección de objetos extraños metálicos totalmente automática y de alta precisión (que abarca hierro, aluminio, cobre y otros materiales, con una precisión de detección mínima de ≤0,3 mm).
La velocidad de inspección debe coincidir con la línea de producción (≥6000 paquetes/hora) para evitar convertirse en un cuello de botella de producción.
Los datos son trazables y cumplen con los requisitos de certificación ISO 22000 y HACCP.

2. Soluciones e implementación de dispositivos
Selección de equipo: Utilice la máquina de rayos X para objetos extraños en alimentos de la marca Fanchi Tech, con los siguientes parámetros técnicos:

Capacidad de detección: Puede identificar objetos extraños como metal, vidrio, plástico duro, grava, etc., y la precisión de detección de metales alcanza los 0,2 mm (acero inoxidable).
‌Tecnología de imágenes‌: Tecnología de rayos X de energía dual, combinada con algoritmos de IA para analizar imágenes automáticamente, distinguiendo las diferencias en materia extraña y densidad de alimentos.
‌Velocidad de procesamiento‌: hasta 6000 paquetes/hora, admite detección de canalización dinámica.
Sistema de exclusión: Dispositivo de eliminación de chorro neumático, el tiempo de respuesta es <0,1 segundos, lo que garantiza que la tasa de aislamiento del producto problemático sea >99,9%.
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Posición de punto de riesgo:
Enlace de recepción de materia prima: La harina, el azúcar y otras materias primas pueden estar mezcladas con impurezas metálicas (como embalajes de transporte dañados por los proveedores).
‌Enlaces de mezcla y formación‌: Las palas del mezclador se desgastan y se producen restos metálicos, que permanecen en el molde.
‌Enlaces de corte y envasado‌: La cuchilla de la cortadora se rompe y las partes metálicas de la línea de envasado se caen.
Instalación de equipos:
Instalar una máquina de rayos X antes (después de cortar las rebanadas) para detectar las rebanadas de pan moldeadas pero sin envasar (Figura 1).
El equipo está conectado a la línea de producción y la detección se activa mediante sensores fotoeléctricos para sincronizar el ritmo de producción en tiempo real.
Configuración de parámetros:
Ajuste el umbral de energía de rayos X según la densidad del pan (pan blando vs. baguette dura) para evitar detecciones erróneas.
Establezca el umbral de alarma de tamaño de objeto extraño (metal ≥0,3 mm, vidrio ≥1,0 mm).
3. Efecto de la implementación y verificación de datos
Rendimiento de detección:

‌Tasa de detección de objetos extraños‌: Durante la operación de prueba, se interceptaron con éxito 12 eventos de objetos extraños metálicos, incluidos cables de acero inoxidable de 0,4 mm y restos de virutas de aluminio de 1,2 mm, y la tasa de detección de fugas fue de 0.
‌Tasa de falsas alarmas‌: a través de la optimización del aprendizaje de IA, la tasa de falsas alarmas se redujo del 5% en la etapa inicial al 0,3% (por ejemplo, se reduce en gran medida el caso de juzgar erróneamente las burbujas de pan y los cristales de azúcar como objetos extraños).
Beneficios económicos:

Ahorro de costos:
Se redujeron 8 personas en puestos de inspección de calidad artificial, ahorrando alrededor de 600.000 yuanes en costos laborales anuales.
Evitar posibles retiradas de productos (según datos históricos, la pérdida de una sola retirada supera los 2 millones de yuanes).
‌Mejora de la eficiencia‌: La eficiencia general de la línea de producción se ha incrementado en un 15%, porque la velocidad de inspección coincide exactamente con la máquina de envasado y no hay espera de apagado.
Mejora de la calidad y la marca:
La tasa de quejas de los clientes se redujo en un 92%, y fue certificado por un proveedor de marca de catering en cadena como "Cero materiales extraños", y el volumen de pedidos aumentó en un 20%.
Genere informes diarios de calidad a través de datos de inspección, realice la trazabilidad de todo el proceso de producción y apruebe con éxito la revisión BRCGS (Estándar Global de Seguridad Alimentaria).

4. Detalles de operación y mantenimiento
Capacitación de personas:
El operador debe dominar el ajuste de los parámetros del equipo, el análisis de imágenes (la Figura 2 muestra una comparación típica de imágenes de objetos extraños) y el procesamiento de códigos de falla.
El equipo de mantenimiento limpia la ventana del emisor de rayos X semanalmente y calibra la sensibilidad mensualmente para garantizar la estabilidad del dispositivo.
Optimización continua:
Los algoritmos de IA se actualizan periódicamente: acumulan datos de imágenes de objetos extraños y optimizan las capacidades de reconocimiento de modelos (por ejemplo, para distinguir las semillas de sésamo de los restos metálicos).
Escalabilidad del equipo: interfaces reservadas, que se pueden conectar al sistema MES de fábrica en el futuro para lograr la monitorización de calidad en tiempo real y la vinculación de la programación de la producción.

5. Conclusión y valor de la industria
Con la introducción de la máquina de rayos X para objetos extraños en alimentos Fanchi Tech, una empresa alimentaria no solo resolvió los peligros ocultos de los objetos extraños metálicos, sino que también transformó el control de calidad de la "post-remediación" a la "pre-prevención", convirtiéndose en un referente para las mejoras inteligentes en la industria panadera. Esta solución puede reutilizarse para otros alimentos de alta densidad (como masa congelada y pan de frutos secos) para brindar a las empresas garantías de seguridad alimentaria integral.