СУЧАСНЕ РІШЕННЯ ДЛЯ СТАРОВИННОЇ ГАЛУЗІ (EUROFISH MAGAZINE 5 / 2024:39-41)

За останні десятиліття переробна промисловість зазнала значних трансформацій, зумовлених необхідністю підвищення ефективності, поліпшення якості продукції та підтримки конкурентоспроможності на світовому ринку. Автоматизація відіграла ключову роль у цій трансформації, пропонуючи рішення проблеми нестачі робочої сили, зростання виробничих витрат і суворих стандартів якості.

Переробка риби включає в себе цілий ряд операцій, включаючи сортування, обезголовлення, розбирання, філетування, заморожування, копчення, маринування, засолювання, пакування та контроль якості.Традиційно ці завдання були трудомісткими і вимагали кваліфікованих працівників для виконання таких делікатних процесів, як філетування та видалення кісток. Однак зростаючий попит на морепродукти та потреба в стабільній якості зумовили необхідність впровадження технологій автоматизації. Зростання галузі аквакультури, де виробляються великі обсяги риби однакового розміру, також сприяло автоматизації в секторі переробки.

Автоматизація зумовлена технологічним розвитком

Автоматизація в рибопереробній галузі в першу чергу була спрямована на механізацію повторюваних і фізично складних завдань. Наприклад, автоматизовані машини для філетування зараз широко використовуються для точної обробки великих обсягів риби, зменшуючи відходи і підвищуючи вихід продукції. Ці машини оснащені датчиками і технологіями візуалізації, які дозволяють робити точні розрізи, забезпечуючи максимальне використання риби. Автоматизовані системи сортування використовують сучасні датчики для класифікації риби за розміром, вагою та якістю, оптимізуючи процес і зменшуючи потребу в ручному контролі. Кілька технологічних досягнень сприяли впровадженню автоматизації в рибопереробній промисловості. Робототехніка, штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання все частіше інтегруються в технологічні лінії для підвищення ефективності та точності.

Ugis Skuja, член правління компанії Riga Gold Robots, спеціалізується на металообробці, інжинірингу та робототехніці.

Використання роботизованих систем у рибопереробці змінило правила гри, особливо у виконанні таких делікатних завдань, як філетування та пакування. Роботизовані маніпулятори, оснащені спеціальними захватами, можуть дбайливо обробляти рибу, зменшуючи її пошкодження та забезпечуючи високу якість продукції. Ці системи можуть працювати безперервно, підвищуючи продуктивність і зменшуючи залежність від людської праці. Для оптимізації технологічних операцій використовуються алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання. Наприклад, системи технічного зору на основі ШІ можуть аналізувати рибу в режимі реального часу, виявляючи дефекти і гарантуючи, що в упаковку потрапляє тільки найкраща продукція. Моделі машинного навчання також можуть прогнозувати потреби в технічному обслуговуванні обладнання, скорочуючи час простою і підвищуючи загальну ефективність. Інтернет речей (IoT) та аналітика даних також знайшли застосування в рибопереробці. Датчики з підтримкою IoT можуть контролювати різні параметри, такі як температура, вологість і продуктивність обладнання в режимі реального часу, забезпечуючи оптимальні умови переробки. Інструменти аналізу даних можуть обробляти цю інформацію, щоб отримати уявлення про ефективність виробництва, що дозволяє постійно вдосконалюватися і приймати кращі рішення.

Часи дешевої робочої сили для переробки риби минули

Рибопереробна промисловість у Східній Європі почала розвиватися на початку 2000-х років, коли країни приєдналися до ЄС, а дешевша робоча сила привабила значну частину переробників із Заходу. Однак з роками стало важче знайти людей для роботи в цьому бізнесі, і переробники там також автоматизують свої операції. Латвія відома своїми консервованими копченими шпротами в олії, столітнім продуктом, який сьогодні широко експортується. Шпроти, пелагічна риба, що водиться в Балтійському морі, зазвичай обробляється вручну через свій невеликий розмір. Щоб коптити шпроти, рибу вручну нанизують на прут. Прути нанизуються на раму, яка вставляється в коптильну камеру. Після того, як риба прокопчена, її знімають зі спиць і, знову ж таки вручну, естетично укладають у банки. На думку Karlis ‘а Gebauers’а, голови Латвійської асоціації рибопереробників, обсяг ручної роботи у виробництві цього культового продукту загрожує його майбутньому. Тому асоціація замовила випробування для вивчення можливості автоматизації хоча б частини процесу. Ми повинні забезпечити майбутнє цього продукту, який так тісно пов’язаний з Латвією, – каже він.

Karlis Gebauers, голова Латвійької асоціації рибопереробників, організації, яка репрезентує  виробників копченого шпрота в олії.

Інноваційне рішення для столітнього виробничого процесу

Однією з компаній, що проводить випробування, є Riga Gold Robots, фірма, що спеціалізується на автоматизації виробничих процесів. Це може бути харчова промисловість або інші галузі, пов’язані з виробництвом, наприклад, сталеливарна чи металообробна промисловість. Ugis Skuja, член правління компанії, пояснює, що створена ними машина є прототипом, який ще потрібно доопрацювати, перш ніж його можна буде вважати комерційним продуктом. Машина автоматизує процес нанизування риби на металеву спицю. Якщо для людини це проста операція, то для робота вона складніша, оскільки риба має бути рівномірно нанизана і вільно підвішена на спиці, не торкаючись ні сусідньої риби, ні частин рами, на яку нанизані спиці, ні стінок коптильної камери. Серцем машини є камера, яка фотографує рибу, і робот, який керує захоплювальним пристроєм. Камера ідентифікує око – адже саме через нього риба нанизується на спицю – і надсилає координати ока роботу. Потім захватний пристрій захоплює кожну рибину за око і подає її на ланцюг, який нанизує її на спицю. Захватний пристрій приводиться в дію трьома двигунами, які дозволяють йому переміщатися в потрібну позицію для захоплення риби. У процесі розробки було виправлено кілька недоліків. Наприклад, спочатку команда намагалася змусити захватний пристрій брати рибу з рухомого конвеєра, але виявила, що він працює точніше, коли рух конвеєра переривається, риба береться і конвеєр запускається знову.

Подвійні блоки в одній рамі підтверджують правильність інженерних принципів

Машина складається з двох систем, кожна з яких включає камеру, робота, захватний пристрій, конвеєр, що подає сировину, тощо, які працюють паралельно, подвоюючи швидкість нанизування риби на спиці, кожна з яких завантажена двадцятьма рибинами. Після того, як спиця повністю завантажена рибою, вона автоматично знімається, а наступна спиця потрапляє в машину. За словами пана Skuja, наявність паралельних систем в одній машині має на меті довести принцип, оскільки на виробництві потрібно мати вісім або навіть шістнадцять пристроїв, що працюють одночасно. Машина запрограмована таким чином, щоб завантажувати одну рибину на спицю за секунду, що забезпечує продуктивність у три спиці на хвилину для одного пристрою і шість, коли використовуються обидва пристрої. Але швидкість, можливо, не є критичною, вважає пан Skuja, оскільки, на відміну від людей, машина може працювати 24 години на добу.

Копчені шпроти в олії – культовий латвійський продукт, майбутнє якого може бути під загрозою, якщо виробництво не буде автоматизовано

Всі фізичні механізми – це лише частина роботи над створенням машини, основна ж частина роботи невидима, оскільки вона полягала в тому, щоб навчити камеру знаходити очі риби. RGR протестувала кілька камер, перш ніж знайшла ту, яка могла знайти око, не відволікаючись на інші блискучі поверхні або відображення на рибі чи навколо неї. Компанія зв’язалася з Ризьким технічним університетом, який порадив використовувати нейронні мережі, а не іншу систему, яку використовувала компанія. Використання нейронних мереж вимагало, щоб камеру навчили, що вона повинна шукати. Для цього потрібно було зробити сотні знімків і вручну показати камері, що є оком, щоб вона навчилася його розпізнавати. Програмісти також виявили, що фотографії, які використовувалися для навчання камери, повинні були бути зроблені з риби, виловленої в різні пори року. Очевидно, що риба відрізняється від сезону до сезону достатньо, щоб збити камеру з пантелику. Поки що камера була запрограмована лише на зображення свіжої риби, якщо використовуватиметься заморожена риба, її також потрібно буде навчати на її зображеннях.

Третій етап проекту передбачає створення комерційно життєздатної машини

У той час як такі важливі компоненти, як камера і робот, були передані на аутсорсинг, інженерні та металообробні роботи були виконані на заводі RGR, який оснащений верстатами для лазерного різання сталі, шліфувальними верстатами та іншими інструментами для обробки сталі. Пан Skuja сам зробив все 3 D моделювання для проекту, в той час як інші співробітники були залучені до програмування та електричних робіт. Випробування верстата проходили на заводі компанії, яка виробляє копчені шпроти, оскільки це забезпечило найбільш реалістичні умови, в яких верстат повинен був би працювати. Крім того, сировина для тестування була доступною, а машина могла професійно очищатися в кінці кожного дня. За словами пана Gebauers’а, компанія, на якій проводилися випробування, також є членом Латвійської асоціації рибопереробників, але якщо проект буде успішним і призведе до створення комерційно життєздатної машини, то від цього виграє вся галузь. Проект профінансований ЄС і був розділений на два етапи. На першому етапі машина мала лише один пристрій для заправки , а камера використовувала іншу систему для розпізнавання  ока риби. На другому етапі було додано другий блок, і розробники перейшли на нейронну мережу для камери. Але необхідні подальші зміни, перш ніж прототип перетвориться на готову машину. Багато деталей були виготовлені на маленькому 3D-принтері, і їх потрібно буде зробити таким чином, щоб вони були схвалені для харчових продуктів. Також потрібно буде впровадити функції безпеки харчових продуктів, такі як гігієнічний дизайн.

Остання версія машини для автоматизації нанизування шпротів на спицю має два блоки, що працюють паралельно.

Інновації виникають завдяки таланту, фінансуванню та культурній важливості шпротів

На фабриці, де випробовували машину, багато робітників, які зараз нанизують рибу на спиці, є людьми похилого віку і в недалекому майбутньому вийдуть на пенсію. Знайти інших на їхні місця нелегко, а це означає, що виробництво може взагалі зупинитися, поставивши під загрозу інші робочі місця, пов’язані з цим продуктом. Якщо машина виправдає свою функцію автоматизації нанизування риби на спиці, виробництво продовжиться, а інші робочі місця будуть збережені. Замість того, щоб забирати робочі місця, це випадок, коли автоматизація зберігає робочі місця для робітників, підкреслює пан Kuja. Тепер, коли концепція була доведена на перших двох етапах проекту, потенційний третій етап буде використаний для створення кінцевого продукту.

Для демонстраційних версій машини багато компонентів були виготовлені на 3D-принтері. Це було б неможливо для комерційно функціонуючої машини.

RGR обговорює з Національною організацією виробників риби, органом, відповідальним за підготовку пропозиції та подання заявки на фінансування, третю фазу проекту. Організація виробників працювала над цим проектом не лише з RGR, але й звернулася до іншої латвійської інженерної компанії, яка розробила подібного робота. За словами пана Gebauers’а, вони використали інший підхід, ніж RGR, але в кінцевому підсумку саме переробні підприємства вирішуватимуть, яке рішення вони хочуть впровадити. Якщо третій етап стане реальністю, пан  Kuja  розгляне можливість об’єднання ресурсів з іншою компанією для створення комерційної версії робота. Таким чином, європейське фінансування, турбота про знаковий латвійський продукт і місцеві інженерні таланти об’єдналися б для створення інноваційного рішення для популярного продукту, який в іншому випадку міг би опинитися під загрозою зникнення.