Мельник Журнал - 40 / МАЙ-ИЮНЬ 2025

МЕЛЬНИК-MILLER • МАЙ - ИЮНЬ 2025 40 заполнения силосов), система будет заранее предска- зывать свойства муки – такие как содержание белка, впитывание воды и качество клейковины – и соответ- ственно корректировать производственный процесс. Машинное обучение для совершенствования процессов: Путем анализа больших массивов данных – например, истории поломок, отклонений в качестве и показателей эффективности – система будет непре- рывно обновлять алгоритмы, принимая всё более точ- ные решения в будущих циклах. Предиктивное обслуживание и обнаружение неисправностей: Непрерывный мониторинг вибра- ции, температуры и потребляемой мощности позво- лит предсказывать неисправности оборудования до их возникновения и формировать автоматизирован- ные графики технического обслуживания. Контроль углеродного и водного следа: После каждой производственной партии система будет рас- считывать экологическое воздействие и корректи- ровать параметры процесса для соответствия целям устойчивого развития. Автономная логистика и хранение: Такие задачи, как перемещение продукции из силосов на упаковоч- ные линии и подготовка к отправке, будут выполнять- ся с помощью AGV (автоматических направляемых транспортных средств) и роботизированных манипу- ляторов. Мельницы будущего будут представлять собой не просто автоматизированные производственные линии, а интеллектуальные, адаптивные системы, способные к самообучению, саморегулированию и экологическому управлению. Эта трансформация радикально изменит традиционные роли в отрасли – вместо классических операторов потребуются «ме- неджеры процессов» с развитыми цифровыми навы- ками и аналитическим мышлением. Более того, это развитие приведет к новому этапу не только в плане повышения эффективности и качества продукции, но и в направлении устойчивости и корпо- ративной ответственности. Предприятия, которые не адаптируются к этим изменениям, рискуют отстать не только технологически, но и по конкурентоспособно- сти и репутации. Следовательно, хорошо спланиро- ванная интеграция цифровизации и искусственного интеллекта уже сегодня станет краеугольным камнем мукомольного производства завтрашнего дня. Интеллектуальные системы играют ключевую роль в достижении целей мукомольной отрасли по эффек- тивности, качеству и устойчивости. Цифровизация, ав- томатизация и аналитика данных не только снижают количество ошибок, связанных с человеческим факто- ром, но и позволяют реализовать предиктивное, гиб- кое и эффективное производство. Однако успешное внедрение этих технологий требует четко структури- рованной стратегии цифровой трансформации, значи- тельных инвестиций в инфраструктуру и квалифици- рованных кадров. Будущее принадлежит не тем мельницам, которые перемалывают больше зерна, а тем, которые делают это разумнее – с акцентом на экологическую и эконо- мическую устойчивость. Компании, которые первыми адаптируются к этим изменениям, не только получат конкурентное преимущество, но и внесут вклад в до- стижение глобальных целей – таких как продоволь- ственная безопасность, энергоэффективность и со- кращение углеродного следа. ры: качество сырья, внешние условия, человеческий фактор. Здесь требуется аналитическая точность, пре- восходящая возможности человеческого восприятия и интуиции. Используя системы на основе данных, можно предсказывать отклонения ещё до их возник- новения, снижать уровень отходов, оптимизировать энергопотребление и обеспечивать стабильное каче- ство продукции. В мукомольной отрасли данные собираются из раз- личных источников и на разных уровнях. Основные ка- тегории данных включают: Данные о сырье: физико-химические характери- стики пшеницы – содержание белка, клейковины, вла- ги, золы, вес гектолитра, число падения. Данные о процессе: рабочие параметры – скоро- сти двигателей, давления воздуха, частоты вибрации сит, температурные показатели, зазоры между валь- цами, продолжительность кондиционирования. Данные о качестве продукции: показатели конеч- ной муки – содержание белка, водопоглощение, вяз- кость, цвет, размер частиц. Данные об энергии и эффективности: кВт*ч на тонну, продолжительность производственного цикла, уровни потерь и отходов, неисправности оборудова- ния, время простоя. Данные о цепочке поставок и операциях: уровни складских запасов, отслеживание партий, информа- ция об отгрузках, записи по техническому обслужива- нию и др. МЕЛЬНИЦЫ БУДУЩЕГО: АВТОНОМНЫЕ СИСТЕМЫ И МУКОМОЛЬНОЕ ПРОИЗВОДСТВО НА ОСНОВЕ ИИ За последние два десятилетия мукомольная от- расль претерпела значительную трансформацию – от механически управляемой модели производства к все более цифровизированной и интегрированной систе- ме. Ранее процесс помола почти полностью зависел от опыта оператора и ручного вмешательства. Сегодня благодаря автоматизации, анализу данных и цифро- вым технологиям управления производство стало бо- лее контролируемым, измеримым и отслеживаемым. Однако на данный момент мы все еще находимся на этапе «полуавтоматизации». Мельницы будущего пойдут дальше – к автономным системам, способным к обучению, прогнозированию и принятию решений без участия человека. Мельницы нового поколения будут основываться на интеграции искусственного интеллекта (ИИ), машин- ного обучения, Интернета вещей (IoT) и киберфизиче- ских систем. В таких умных мельницах: Автономное принятие решений: На основе фи- зических и химических характеристик поступающей пшеницы система будет самостоятельно определять пропорции смешивания, зазоры между вальцами и частоту просеивания — постоянно подстраиваясь без участия человека. Прогнозирование качества продукции с по- мощью ИИ: Анализируя характеристики пшеницы и внешние факторы (температуру, влажность, уровень МЕЛЬНИК-MILLER • МАЙ - ИЮНЬ 20 2 5 41 ИСТОРИЯ ОБЛОЖКИ ИСТОРИЯ ОБЛОЖКИ