ХЛЕБОПЕЧЕНИЕ РОССИИ

Стремительное развитие и внедрение инновационных технологий, в частности, компьютерного зрения, открывает новые перспективы для оптимизации процессов в различных отраслях, включая хлебопекарную промышленность России. Данное исследование посвящено изучению возможностей применения систем компьютерного зрения для контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов в режиме реального времени. В рамках работы проанализированы существующие решения, основанные на технологиях компьютерного зрения, и оценена их эффективность в контексте российского рынка хлебобулочных изделий. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научных публикаций, патентов и практических кейсов, связанных с применением компьютерного зрения в ритейле, а также проведение серии экспериментов в условиях реальных магазинов. В ходе экспериментов использовались системы видеонаблюдения с разрешением 1080p и частотой кадров 30 fps, а также специализированное программное обеспечение для обработки и анализа изображений, основанное на алгоритмах глубокого обучения (deep learning) и сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN). Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий компьютерного зрения позволяет повысить эффективность контроля доступности хлебобулочных изделий на полках магазинов на 25-30% по сравнению с традиционными методами, основанными на ручном мониторинге. Система компьютерного зрения способна в режиме реального времени с точностью до 95% определять наличие или отсутствие товара на полке, а также идентифицировать конкретные виды хлебобулочных изделий. Кроме того, применение компьютерного зрения позволяет сократить трудозатраты персонала на 15-20% и снизить потери продаж, связанные с отсутствием товара на полках, в среднем на 10-12%.

Статья посвящена исследованию шаблонов, лежащих в основе java, kubernetes и современных распределенных систем. Автором обосновывается актуальность и значимость темы исследования. Постулируется о том, что в настоящее время, шаблоны, лежащие в основе java, kubernetes и современных распределенных систем представляет собой широко распространенную платформу управления контейнерами, которая упрощает развертывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями. Анализ научной литературы позволил заключить о том, что шаблоны – это один из самых популярных архитектурных стилей для создания облачных приложений. Они решают проблему сложности программного обеспечения за счет модульности бизнес-возможностей и замены сложности разработки эксплуатации. Вот почему ключевым условием успешного использования микросервисов является создание приложений, которые могут масштабироваться с помощью Kubernetes. Заключается о необходимости дальнейшего изучения вопроса.

В данной статье рассматривается применение робототехнических систем для автоматизации процессов загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий в хлебопечках. Целью исследования является анализ эффективности использования роботизированных комплексов в хлебопекарной промышленности для оптимизации производственных процессов и повышения качества продукции. В рамках исследования были применены методы системного анализа, математического моделирования и экспериментальные методы. Материалами исследования послужили данные о существующих робототехнических системах для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности, а также результаты экспериментальных испытаний разработанного авторами робототехнического комплекса для загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий. В ходе исследования были проанализированы различные типы роботизированных систем, применяемых в хлебопекарной промышленности, и выявлены их преимущества и недостатки. На основе полученных данных был разработан инновационный робототехнический комплекс, состоящий из манипулятора с 6 степенями свободы, системы технического зрения на основе стереокамер и алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации хлебобулочных изделий. Экспериментальные испытания разработанного комплекса показали его высокую эффективность в автоматизации процессов загрузки и выгрузки продукции. Точность позиционирования манипулятора составила 0,5 мм, а производительность комплекса достигла 1200 изделий в час, что на 20% превышает производительность ручного труда. Результаты исследования демонстрируют перспективность применения робототехнических систем для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности. Внедрение разработанного комплекса позволит повысить эффективность производства, снизить затраты на оплату труда и минимизировать влияние человеческого фактора на качество продукции. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов управления манипулятором и повышение точности распознавания изделий системой технического зрения.

Хлебопекарная промышленность является одной из ключевых отраслей пищевой промышленности, играющей важную роль в обеспечении населения качественными хлебобулочными изделиями. Однако, несмотря на многовековую историю развития, данная отрасль сталкивается с рядом проблем, связанных с повышением качества продукции, снижением энергозатрат и оптимизацией производственных процессов. В настоящее время перспективным направлением решения данных проблем является применение интеллектуальных алгоритмов управления, основанных на методах искусственного интеллекта и машинного обучения. В данной статье рассматриваются возможности применения интеллектуальных алгоритмов управления для повышения качества и энергоэффективности хлебопекарного производства. Проведен анализ существующих подходов к управлению технологическими процессами хлебопечения, выявлены их недостатки и ограничения. Предложена концепция интеллектуальной системы управления хлебопекарным производством, основанная на применении методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Разработана математическая модель процесса выпечки хлеба, учитывающая влияние ключевых факторов, таких как температура, влажность, время выпечки и т.д. На основе данной модели создан программный комплекс, реализующий алгоритмы оптимизации режимов выпечки с целью достижения требуемых показателей качества готовой продукции при минимизации энергозатрат. Проведены экспериментальные исследования на базе действующего хлебозавода, подтвердившие эффективность предложенного подхода. Применение разработанной системы управления позволило повысить качество выпускаемой продукции на 15%, снизить расход энергоресурсов на 12% и увеличить производительность на 10%. Полученные результаты имеют важное значение для развития хлебопекарной отрасли и могут быть использованы при модернизации действующих и проектировании новых хлебозаводов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональных возможностей разработанной системы, в частности, на реализацию адаптивных алгоритмов управления, учитывающих изменение характеристик сырья и условий внешней среды в реальном времени.

Ферментация хлебного теста является ключевым этапом в процессе производства хлебобулочных изделий, оказывающим существенное влияние на качество готового продукта. Оптимизация данного процесса с помощью автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) позволяет повысить эффективность производства и обеспечить стабильность характеристик изделий. В данной статье рассматриваются вопросы применения АСУ ТП для контроля ключевых параметров ферментации – температуры, влажности и времени. Материалы и методы исследования включают анализ существующих подходов к автоматизации процесса ферментации, а также разработку и тестирование экспериментальной установки на базе промышленного контроллера Siemens SIMATIC S7-1500 с использованием датчиков температуры PT100 и емкостных датчиков влажности. Для управления процессом применялся ПИД-регулятор с автоматической настройкой коэффициентов. Результаты экспериментов демонстрируют, что внедрение АСУ ТП позволяет сократить время ферментации на 12-18% при одновременном повышении удельного объема готовых изделий на 8-12%. Оптимальные параметры процесса составляют: температура 28-32°C, относительная влажность 75-80%, время ферментации 180-240 минут в зависимости от рецептуры теста. Использование АСУ ТП обеспечивает точность поддержания заданных параметров в пределах ±0,5°C для температуры и ±2% для влажности. Таким образом, применение АСУ ТП для оптимизации процесса ферментации хлебного теста является перспективным направлением повышения эффективности хлебопекарного производства. Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку адаптивных алгоритмов управления, учитывающих вариативность свойств сырья и особенности конкретного технологического оборудования.

Цифровые двойники представляют собой перспективный инструмент для оптимизации производственных процессов, в том числе в хлебопекарной промышленности. Целью данного исследования является разработка и апробация методики создания цифровых двойников хлебопекарных линий для повышения эффективности их функционирования. В работе использован комплекс методов математического моделирования, компьютерного симулирования и машинного обучения. На основе детального анализа технологических процессов и оборудования хлебозавода «ТОНОЯН» построены динамические модели ключевых производственных участков. Проведена серия экспериментов по оптимизации параметров работы жиловочного и тестоприготовительного отделений. Внедрение цифровых двойников на предприятии позволило: 1) снизить расход муки на 2,5% при сохранении качества готовой продукции; 2) повысить производительность линий на 5,7% за счет минимизации простоев; 3) сократить удельное энергопотребление на 4,1%. Предложенный подход может быть масштабирован на хлебопекарные производства различного типа. Для достижения максимального эффекта требуется адаптация моделей к специфике конкретных предприятий и активное вовлечение персонала в процесс цифровой трансформации.

При выпечке хлеба и хлеба булочных изделий с использованием опары и закваски важным моментом технологии является обеспечение точной дозировки всех компонентов. Поэтому для дозировки жидких опар и заквасок используют, как правило, весовой способ измерения их массы. Однако, весовой способ приводит к большим погрешностям за счёт большого веса самой дежи. Существует и более простой способ определения массы опары с помощью измерения расхода при перекачке её объёмно-поршневыми насосами. Однако, поскольку в процессе перекачки закваски и особенно опары происходит активное образование газа CO2, то плотность перекачиваемой опары постоянно меняется. И это обстоятельство является принципиальным и не позволяет использовать указанный способ как приводящий к неприемлемым погрешностям. В работе описывается метод определения плотности текущей опары с помощью измерения её диэлектрической проницаемости. В качестве датчика плотности используется цилиндрический СВЧ резонатор, по центру которого протекает опара. Информационным параметрам является частота резонатора, которая меняется прямо пропорционально плотности опоры. Описано экспериментальное определение плотности опоры, проводимое одновременно двумя методами – весовым и с помощью СВЧ резонатора. Найдено, что они с хорошей точностью совпадают. Это открывает путь к созданию тестомесильной машины, оснащённой техникой точного измерения плотности текущей опары. При этом исключается процедура взвешивания, что ведёт к упрощению всего технологического процесса подготовки теста к выпечке и сокращению её трудоёмкости.

Основной задачей предприятий хлебопекарной отрасли является производство хлебобулочных изделий, в соответствии с требованиями нормативных документов по показателям качества, безопасности, пищевой значимости, а также отвечающих запросам потребителей в таких показателях как форма, внешний вид, чёткость рисунка, вкусо-ароматические свойства и др. В статье представлен обзор данных по результатам исследований, направленных на изучение влияния различных улучшителей качества хлебобулочных изделий. Также определены основные виды добавок, используемых для применения в рецептурах хлеба и булочных изделий с целью улучшения их потребительских свойств, повышения эффективности производства. Целью приведенного исследования явилось изучение влияния ингредиентов, производимых АО «Партнер-М» (г. Малоярославец, Калужская область) на органолептические и физико-химические показатели качества изделий из пшеничной муки и целесообразности их дальнейшего внедрения в рецептуры различных видов хлеба. Объектами исследования послужили классические рецептуры батона подмосковного и батона городского, предусматривающие введение улучшителя хлебопекарных свойств высокобелковой пшеничной муки «Протелон 22», произведенного на АО «ПАРТНЕР-М». У контрольных и опытных образцов были определены органолептические показатели качества согласно ГОСТ 5667-2022 и физико-химические показатели (влажность в соответствии ГОСТ 21094-2022, кислотность в соответствии ГОСТ 5670-96 и пористость мякиша в соответствии ГОСТ 5669-96). «Протелон 22» – это высокобелковая пшеничная мука, стабилизирующая качество пшеничной муки со слабой клейковиной, улучшающая реологию теста и замедляющая черствение. В процессе переработки «Протелона 22» клейковина не подвергается сушке, что обеспечивает сохранение и увеличение ферментативной активности. Для оценки влияния высокобелковой муки «Протелон 22» на качество хлебобулочных изделий была произведена выработка опытных образцов с дозировкой «Протелона 22» в количестве 2% к массе муки пшеничной высшего сорта. В результате исследований было установлено, что физико-химические показатели разработанных изделий находятся в пределах норм, установленных ГОСТ 27844-88. Отмечалось увеличение пористости на 4,1% для батона подмосковного и на 6,7% для батона городского. Этот факт может указывать на положительную динамику влияния улучшителя «Протелон 22» на реологические свойства теста, а впоследствии на готовые изделия. Кроме того, внесение 2% высокобелковой пшеничной муки «Протелон 22» на 100 г муки пшеничной высшего сорта, способствует увеличению количества воды, необходимой для замеса теста на 12,5% для батона подмосковного и на 6,7% для батона городского ввиду повышения набухаемости клейковинных белков и удерживания влаги в толще мякиша на протяжении всего технологического процесса, что может оказывать положительный эффект на экономическую прибыль предприятия. Таким образом, проведенные исследования подтвердили, что высокобелковая пшеничная мука «Протелон 22» может способствовать улучшению хлебопекарных свойств муки и повышать эффективность производства хлебобулочных изделий.

В статье приводятся результаты анализа эффективности метода нейросетевой диагностики зубчатой передачи по амплитудно-частотному составу вибраций подшипникового узла. Натурное моделирование различных технических состояний механической передачи проведено на специально созданном в Российском биотехнологическом университете экспериментальном стенде. Автоматизация процедур измерения, цифровой обработки и анализа вибросигналов с применением технологии ИНС реализована в пакете Матлаб. Результаты исследований показали достоверность определения класса технического состояния зубчатой передачи по значениям амплитуд спектра вибрации порядка 99%. Научные исследования легли в основу создания интеллектуальных компонентов для системы технического мониторинга и диагностики технологических машин хлебопекарного производства.

Настоящая статья посвящена анализу потенциала применения чипов серии ESP в построении систем автоматизации и мониторинга на основе концепции Интернета вещей (IoT) для хлебопекарной отрасли. Рассмотрены ключевые характеристики и преимущества чипов ESP, обеспечивающие их высокую пригодность для IoT-решений в пищевой промышленности. На примере типового хлебозавода исследованы возможности оптимизации производственных и бизнес-процессов посредством внедрения ESP-систем удаленного контроля оборудования, мониторинга условий производства и отслеживания качества продукции. Исследование проводилось на предприятиях хлебопекарной отрасли в цифровых лабораториях ООО «Сигма» ДФО. Проведен сравнительный анализ эффективности традиционных и ESP-IoT подходов, продемонстрировавший статистически значимые преимущества последних по ключевым показателям: снижению простоев оборудования на 23%, сокращению отходов производства на 19%, повышению удовлетворенности клиентов на 26%. Обозначены дальнейшие перспективы исследований в области интеграции ESP-решений с элементами искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для выхода на качественно новый уровень автоматизации в хлебопекарной индустрии. Полученные результаты имеют высокую практическую ценность, открывая новые горизонты цифровой трансформации и повышения конкурентоспособности для предприятий отрасли.

Статья посвящена исследованию возможностей применения волоконно-оптических сенсоров для мониторинга температуры и влажности в процессе хлебопечения на автоматизированных производственных линиях. Актуальность темы обусловлена необходимостью обеспечения стабильно высокого качества хлебобулочных изделий в условиях интенсификации производства. Цель работы – изучить потенциал волоконно-оптических сенсоров как инструмента оптимизации технологических параметров выпечки хлеба. Методология исследования основана на сочетании аналитических и эмпирических подходов, включая анализ научной литературы, лабораторные эксперименты, статистическую обработку данных. Эмпирическая база охватывает результаты тестирования пяти типов волоконно-оптических сенсоров на трех моделях хлебопекарных печей. Обнаружено, что использование сенсоров позволяет снизить вариативность температуры выпечки на 24%, а влажности - на 19% (p<0.01). Это обеспечивает повышение выхода годной продукции на 3.6% при сокращении энергозатрат на 5.2%. Выявлено, что для достижения максимального эффекта необходимо оптимизировать размещение сенсоров в пекарной камере с учетом ее конфигурации. Полученные результаты имеют значение для совершенствования систем автоматизированного управления хлебопекарным производством и могут найти применение на предприятиях отрасли. В перспективе целесообразно расширить спектр контролируемых параметров, а также адаптировать предложенные решения для других видов продукции.

В статье представлен анализ современных тенденций автоматизации процессов производства хлебобулочных изделий. Рассмотрены ключевые направления развития автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в хлебопекарной промышленности, включая внедрение робототехнических комплексов, интеллектуальных сенсорных систем и технологий машинного зрения. На основе обзора актуальных исследований выделены основные преимущества автоматизации, связанные с повышением эффективности производства, обеспечением стабильности качества продукции и оптимизацией затрат. Проанализированы факторы, ограничивающие темпы автоматизации хлебопекарных предприятий, в том числе высокая стоимость оборудования и недостаток квалифицированных кадров. Предложена перспективная концепция «Хлебозавод 4.0», основанная на комплексной цифровизации производственных процессов и внедрении киберфизических систем. Подчеркнута необходимость разработки научно обоснованных методов проектирования и эксплуатации автоматизированных хлебопекарных комплексов с учетом специфики технологических процессов и требований к качеству готовой продукции. Сделан вывод о значительном потенциале дальнейшей автоматизации хлебопекарной отрасли и целесообразности проведения междисциплинарных исследований на стыке пищевой инженерии, робототехники и информационных технологий.