Jak Polmlek stawia na AI

Grupa Polmlek przyspiesza modernizację. Łączna wartość inwestycji przekroczyła 1,5 mld złotych w zaledwie dwa lata. Działania zarządu objęły cyfryzację, automatyzację, robotyzację oraz zieloną transformację skierowaną na samowystarczalność energetyczną zakładów. Nowoczesne rozwiązania już funkcjonują i będą rozwijane m.in. w Polmleku Grudziądz, Polmleku w Lidzbarku Warmińskim, zakładzie w Końskich, Polmleku w Raciążu, Mazowieckiej Spółce Mleczarskiej w Makowie Mazowieckim, Lacpolu w Piotrkowie Kujawskim oraz w Fortunie w Tymienicach. W mniejszych zakładach Grupy analizowane jest zastosowanie konkretnych modeli wspierających procesy technologiczne oparte na AI. Przyspiesza cyfryzacja całej Grupy.

Tak głęboka transformacja powoduje, że produkcja mleczarska generuje coraz większe ilości danych – z systemów sterowania, czujników i instalacji technologicznych. W Grupie Polmlek projektowane są i wdrażane modele oparte na sztucznej inteligencji, które mogą analizować dane w czasie rzeczywistym oraz uczyć się zależności pomiędzy parametrami procesów, co jest naturalną konsekwencją automatyzacji i cyfryzacji.

W branży mleczarskiej, gdzie skład surowca naturalnie zmienia się w ciągu roku, bieżąca analiza trendów i prognozowanie mogą bezpośrednio wpływać na jakość i powtarzalność produktów. Modele AI mogą być wykorzystywane i będą wykorzystywane do analizy zmienności zawartości tłuszczu i białka w mleku w ujęciu sezonowym i wieloletnim, co może wspierać planowanie struktury produkcji. Rozwijane będą również modele symulacyjne, które mogą pomagać w identyfikacji wąskich gardeł i optymalizacji wykorzystania instalacji.

Konkretnym przykładem autorskiego działania jest modernizacja maszynowni chłodniczej wody lodowej w Polmleku Grudziądz. Instalacja wyposażana będzie w regulator oparty na sztucznych sieciach neuronowych, który może analizować bardzo dużą liczbę danych procesowych i przetwarzać je w czasie rzeczywistym.

Model ten może działać predykcyjnie (prognozować) – nie musi czekać na pojawienie się odchylenia, lecz może przewidywać zmiany warunków pracy i wcześniej dostosowywać parametry instalacji. Algorytm uwzględnia zarówno bieżące pomiary, jak i dane historyczne. Oczekiwanym efektem będzie bardziej stabilna praca systemu oraz ograniczenie zużycia energii cieplnej, a co za tym idzie również elektrycznej, które w skali roku może sięgać nawet kilkudziesięciu procent. Takie rozwiązania mogą w praktyce wspierać realizację celów związanych z efektywnością oraz zieloną transformacją.

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie również w innych etapach przetwórstwa mleka. Eksperci Grupy Polmlek pracują nad projektowaniem i testowaniem modeli, które mają usprawniać konkretne procesy technologiczne oraz zwiększać ich przewidywalność i efektywność.

Na przykład w procesach obróbki cieplnej testowane są rozwiązania, w których modele predykcyjne mogą wspierać zarządzanie systemami mycia instalacji (CIP). Analizując parametry wcześniejszej produkcji, algorytmy mogą sugerować optymalny program mycia, łącząc bezpieczeństwo higieniczne urządzeń z racjonalnym wykorzystaniem czasu postoju technologicznego.

W obszarze homogenizacji prowadzone są prace nad wykorzystaniem danych zbieranych w sposób ciągły z wybranych sterowników i czujników. Parametry pracy urządzeń, przetwarzane w śro- Stawiamy na AI dowisku analitycznym, mogą być wykorzystywane do optymalizacji pracy linii procesowej oraz utrzymywania powtarzalnych parametrów produktu.

Podobne podejście analizowane jest w procesach pakowania. Dane operacyjne maszyn pakujących mogą stanowić podstawę do optymalizacji ustawień, poprawy płynności pracy linii i ograniczania nieplanowanych przestojów.

Mleczarstwo przez lata opierało się przede wszystkim na doświadczeniu ludzi i manualnej kontroli parametrów procesów. Dziś zakłady mleczarskie w Europie, w tym mleczarnie Grupy Polmlek rozwijają się w kierunku modelu zbliżonego do Przemysłu 4.0 – gdzie automatyka, robotyka i systemy cyfrowe tworzą zintegrowane środowisko produkcyjne. Sztuczna inteligencja może być kolejnym etapem tej zmiany. Nie musi oznaczać redukcji zatrudnienia, lecz zmianę jakościową w pracy człowieka, wsparcie i zastąpienie w powtarzalnych czynnościach. Algorytmy mogą analizować ogromne wolumeny danych i wskazywać zależności, natomiast decyzje technologiczne i operacyjne pozostaną w rękach specjalistów. Praca będzie w coraz większym stopniu oparta na analizie i prognozowaniu, ale koniec końców decyzje i tak należą do fachowca.

Transformacja cyfrowa w Grupie Polmlek będzie kontynuowana w kolejnych obszarach. Kierunek rozwoju pozostaje jasno określony – połączenie wiedzy technologów i automatyków z możliwościami nowoczesnych modeli analitycznych, które mogą wspierać rozwój. Nie ma tutaj ryzyka, że nawet najbardziej zaawansowane modele AI zastąpią technologa lub serowara.